一种主配协同抗差状态估计方法、装置、系统及存储介质

本发明属于电力系统技术领域，公开了一种主配协同抗差状态估计方法、装置、系统及存储介质，所述方法包括：获取历史量测数据，并对历史量测数据进行预处理；采用预处理后的历史量测数据对预先构建的卷积神经网络模型进行训练，同时利用潮流功率方程计算量测残差，使用加权最小残差平方和作为损失函数，并根据损失函数反向传播更新卷积神经网络模型的参数，不断训练，得到训练完成的卷积神经网络模型；采用训练完成的卷积神经网络模型进行在线估计，确定主配协同抗差状态估计结果。本发明将卷积神经网络模型的训练从监督学习问题转化为了弱监督学习问题，不再需要大量的标签数据作为模型训练的前提，且具有良好的估计精度和抗差能力。