一种基于深度神经网络的数据驱动线性状态估计方法

本发明公开了一种基于深度神经网络的数据驱动线性状态估计方法。该方法首先在复数域中对配电网进行线性状态估计，并基于历史量测数据和状态估计结果，训练生成误差校正模型；然后，将线性状态估计部分与误差校正模型串联，利用数据驱动方法校正线性状态估计结果的误差。本发明提出的算法能够在高比例新能源渗透下的三相不平衡配电网中准确且高效地求解配电网状态量，为实时获取配电网信息提供技术支撑。