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高分辨率实时电力系统状态估计：一种融合物理嵌入与数据驱动的视角
High-Resolution Real-Time Power Systems State Estimation: A Combined Physics-Embedded and Data-Driven Perspective
Jianxiong Hu · Qi Wang · Yujian Ye · Yi Tang · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月
对电力系统运行状态进行高分辨率实时感知，对于实现在线动态安全评估至关重要。然而，冗余测量有限、动态模型复杂以及平衡状态变量和非状态变量精度等相关挑战，阻碍了传统的模型驱动和数据驱动状态估计（SE）方法提供具有高时空精度的实时状态。本文提出了一种新颖的物理嵌入数据驱动状态估计框架。该框架通过将物理知识融入状态估计模型的开发和训练过程，系统地完善了以往的高分辨率数据驱动状态估计框架。利用物理模型将混合测量值转换为节点特征并提供系统近期状态，采用多头图注意力网络提取空间特征，并通过残差网络修正当前状态...
解读: 该物理嵌入与数据驱动融合的高分辨率状态估计技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可实现电池簇级实时状态监测与动态安全评估，提升ST系列储能变流器的并网稳定性。该方法结合电力系统微分代数方程与深度学习，可优化构网型GFM控制策略的实时响应能力，增强iSolarC...