基于多层端到端模型的有源配电网异常状态辨识方法

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0222

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基于多层端到端模型的有源配电网异常状态辨识方法

更新时间：2025-09-25

- 基于多层端到端模型的有源配电网异常状态辨识方法
- Issue 9, Pages: 3838-3849(2025)
- 作者机构：
  
  1. 山东大学电气工程学院
  2. 国网镇江供电公司
  3. 中国电力科学研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0222
  CLC： TM73;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (9): 3838-3849.
DOI：

[J]. 2025, (9): 3838-3849. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0222.

摘要

针对高比例分布式电源接入导致传统数据驱动方法准确性降低、现有深度学习方法复杂度较高且可解释性不足的问题，提出一种基于多层端到端模型的有源配电网异常状态辨识方法。首先，结合高相关序列融合补全和极限随机树预测补全两种方法，设计了兼顾速度与精度的缺失数据自动补全层；然后，基于特征差异性和信息增益比构建了自适应特征筛选层，从纵向和横向两个维度自动提取高密度特征，揭示了特征筛选过程与分类任务之间的关联性；最后，基于加权动态群组学习方法构建具备强学习能力的异常状态辨识层。三层架构有机结合，形成复杂度低、可解释性高的端到端异常状态辨识模型。实验结果表明，所提方法在不同分布式电源渗透率、噪声干扰和数据缺失条件下均能实现异常状态的快速、精确辨识。

Abstract

关键词

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