一种基于自监督学习的分布式最优潮流求解方法与系统

本发明公开了一种基于自监督学习的分布式最优潮流求解方法与系统，属于配电网调度领域。该求解方法将交替方向乘子法ADMM融合到神经网络的训练过程中，提出了一种自监督学习算法。本发明分别训练两个神经网络用于估计全局变量和拉格朗日乘子的值，基于ADMM算法迭代交互实现两个网络的相互监督。随后，通过训练完成的神经网络估计全局变量和拉格朗日乘子的值，并基于估计值得到分布式最优潮流的解。本发明所提出的分布式最优潮流加速求解方法能够在不需要标签的情况下实现神经网络的训练，并且能够在保证一定准确度的同时有效减少分布式最优潮流的求解时间。