arXiv eess.SY 系统与控制· Van-Hai Bui, Quang Manh Hoang, Akhtar Hussain, Wencong Su·· 14 小时前AI 评分37
基于学习的稀疏 PMU 部署下电力系统潮流估计方法
Learning-Based Power Flow Estimation with Sparse PMU Deployment in Power Systems
AI 导读
论文提出一种基于学习的框架，在减少 PMU 安装数量的同时保持全网潮流估计精度，通过神经网络学习 PMU 测量与全网潮流之间的非线性关系，并评估多种 PMU 部署场景以量化测量可得性与估计精度的权衡，帮助电力公司选择兼顾部署成本与预测性能的 PMU 配置策略。在 IEEE 30-bus 测试系统上的算例表明，该框架显著减少了所需 PMU 数量并保持准确的潮流估计。
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