基于深度学习的电力系统预测辅助状态估计方法及装置

本发明公开了基于深度学习的电力系统预测辅助状态估计方法及装置。本申请首先收集电力系统数据并输入至一个集成了CNN、注意力机制和LSTM的预训练神经网络，以预测系统状态。利用预测值和实测值的差值确定新息修正量，进而调整量测和过程噪声协方差矩阵。最终，结合调整后的协方差矩阵和卡尔曼滤波算法，实现了对电力系统状态的实时且准确的估计，以解决现有技术中无法对电力系统的状态进行准确的评估的问题。