【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文聚焦电力系统状态估计中的异常检测与分类问题，深入分析电力系统状态估计原理及常见异常类型，系统研究基于统计分析、机器学习和深度学习等多种技术的异常检测与分类方法。通过构建仿真模型与实际案例分析，对不同方法的性能进行评估对比。研究结果表明，深度学习方法在复杂电力系统异常检测与分类中展现出更高的准确性和适应性，为保障电力系统安全稳定运行提供了有效的技术支持和理论依据。

关键词

电力系统；状态估计；异常检测；异常分类；机器学习；深度学习

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着电力系统规模不断扩大、结构日益复杂，以及新能源大规模接入，电力系统的运行特性和不确定性显著增加。电力系统状态估计作为电力系统运行分析与控制的基础，能够通过实时量测数据估算系统的运行状态，为电力系统的安全稳定运行、经济调度和故障诊断等提供关键信息。然而，在实际运行中，量测数据可能受到噪声干扰、设备故障、恶意攻击等因素影响而出现异常，这些异常数据会严重影响状态估计的准确性，进而威胁电力系统的安全稳定运行。因此，开展电力系统状态估计中的异常检测与分类研究，及时准确地识别和处理异常数据，对于提高电力系统状态估计精度、保障电力系统可靠运行具有重要的现实意义。

1.2 国内外研究现状

国外在电力系统异常检测与分类领域起步较早，早期主要采用基于统计分析的方法，如残差分析、加权最小二乘法等进行异常检测 。随着机器学习技术的发展，支持向量机、人工神经网络等方法被广泛应用于电力系统异常检测与分类，取得了较好的效果 。近年来，深度学习凭借其强大的特征提取和模式识别能力，在电力系统异常检测与分类中展现出巨大潜力，许多学者提出了基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）等深度学习模型的异常检测与分类方法 。

国内相关研究也在不断跟进，学者们结合我国电力系统的特点，对异常检测与分类方法进行了深入研究和改进 。一些研究将传统方法与智能算法相结合，以提高检测和分类的准确性和效率 ；还有研究针对新能源接入后的电力系统异常特性，提出了相应的检测与分类策略 。但目前的研究仍存在一些不足，如部分方法对复杂异常场景的适应性不足，检测和分类的实时性有待提高等。

1.3 研究内容与方法

本研究主要内容包括：分析电力系统状态估计的基本原理和常见异常类型；研究基于统计分析、机器学习和深度学习的异常检测与分类方法；通过仿真实验和实际案例，对不同方法的性能进行对比分析；提出改进策略，提高异常检测与分类的准确性和实时性。研究方法上，采用理论分析、仿真实验和实际案例研究相结合的方式，利用电力系统仿真软件构建仿真模型，运用机器学习和深度学习框架实现算法，并通过实际电力系统数据进行验证和分析。

二、电力系统状态估计原理与异常类型分析

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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