CN111797974B - 一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法：离线学习部分，先利用历史RTU/PMU量测融合数据，分析系统注入功率的概率分布，再通过基于贝叶斯估计的粒子滤波算法，利用蒙特卡洛采样，生成训练样本，训练卷积神经网络；在线状态估计部分，将实时PMU量测数据预处理后，根据从离线学习部分训练获得的卷积神经网络结构和权重值建立网络，再通过前向计算和后向传播，完成电力系统的状态估计。相较于传统最小二乘估计的牛顿法迭代算法，该方法能有效提升计算速度，提高状态估计的精度和抗差能力。

Description

一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法
技术领域
本发明属于电力系统运行与控制技术领域，具体涉及一种基于深度学习和贝叶斯滤波的电力系统状态估计方法。
背景技术
可再生能源的发电量和接入量在快速增长的同时，它所带来的随机性、波动性问题，以及电网拓扑结构的日益复杂现状，使得电网的安全稳定运行面对着巨大挑战。因此，当前对于电力系统状态的实时监测、分析和控制显得愈发紧迫和关键。
如今，电力系统运行工况数据依靠广域测量系统(Wide Area MeasurementSystem，WAMS)和监控和数据采集系统(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)提供。但由于受限于WAMS中的相量测量单元(Phasor Measurement Unit，PMU)成本因素，不能广泛安装，因此电网状态估计主要依靠SCADA数据进行。而SCADA中的远程终端单元(Remote Terminal Unit，RTU)数据刷新频率低，有较高的数据传输时延，并且没有时钟标识，时间同步性较差，因此很难实现电力系统的在线状态估计。若在采集和传输过程中产生坏数据，由于传统的算法缺乏对其的辨识和剔除能力，造成状态估计的鲁棒性差。
一方面，凭借卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)的强大非线性信息处理能力，利用海量的电网数据，通过多次参数训练可以得到一种估计准确率高，能够快速收敛并且具有泛化能力的算法。另一方面，结合PMU装置量测和传输性能的优点和RTU全网配置的特点，将二者的数据通过量测变换技术，克服数据样式与平台接口等差异，进行融合，作为神经网络的输入数据进行学习。从而使算法具有更大的冗余度，能携带更多的电力系统信息，训练后也能获得更多的电网特征，最终进一步提高状态估计的精度。
本发明提出一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法，利用历史RTU/PMU融合后的量测数据，离线训练卷积神经网络；将实时PMU量测数据预处理后，通过离线训练完成的网络，进行电力系统在线状态估计。该方法，不仅改进了传统方法的抗差能力，而且能够提升计算精度，实现高效可靠的电网在线状态估计，为电力系统的实时监控和稳定运行提供保障。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法，具体方案如下：
一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法，其特征在于，包括：
电力系统量测值训练样本生成：包括量测断面时间的对齐步骤、数据刷新频率的处理步骤、数据精度的处理步骤、融合系统的建立和粒子滤波步骤，具体是首先采取计算二者数据的相关系数得出二者最佳的融合时间，实现量测断面时间的对齐。其次，利用外推法和内插法解决数据的刷新频率不同的问题。再而，赋予高精度的PMU数据高权重，相对应地赋予RTU数据低权重，从而克服精度上的差异。最后，通过量测变换技术，将RTU所测得的节点注入功率和支路功率变换成等效支路的电流相量伪量测，从而与原有的PMU量测组成融合量测系统。
采用卷积神经网络进行电力系统状态估计：量测数据的归一化、输入输出层神经元的数目、网络各层的结构、激活函数、卷积核和池化核的大小、池化方式和模型的训练，具体是分成离线学习和在线状态估计两个部分。离线学习部分，利用历史RTU/PMU融合后的量测数据，分析系统注入功率的概率分布；再通过贝叶斯估计中的粒子滤波算法，利用蒙特卡洛采样，生成训练样本，训练卷积神经网络。在线状态估计部分，将实时PMU量测数据预处理后，根据从离线学习部分训练获得的神经网络结构和权重值建立网络，再通过前向计算和后向传播，完成电力系统的状态估计。
在上述一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法，电力系统量测值训练样本生成采用PMU和RTU融合数据进行粒子滤波的电力系统量测值训练样本生成方法，具体包括：
1)量测断面时间的对齐
在电力系统的历史量测数据中，取两段等长的时间序列的PMU量测数据zm与RTU量测数据zn，并计算二者的相关系数；其中相关系数最大的列向量所对应的PMU量测时刻即为融合量测系统的基准量测时刻：
Figure BDA0002518070460000031
其中，在t＝τ时，ρmn(t1，t2-τ)为一系列按时间顺序排列的PMU量测和RTU量测的相关系数矩阵；Cmn(t1，t2-τ)为所取的PMU量测和RTU量测数据的协方差；Cmm(t1，t2)和Cnn(t1-τ，t2-τ)分别为PMU量测和RTU量测数据各自的方差。
假设在t＝τ0时，PMU量测数据zm与RTU量测数据zn取最大相关系数：
ρmn(t1，t2-τ0)＝max[ρmn(t1，t2-τ)](2)
那么，t＝t2-τ0即为本系统PMU量测与RTU量测的基准量测时刻，并以此基准时刻为参考。用
Figure BDA0002518070460000038
表示重新对齐后的时间，
Figure BDA0002518070460000039
表示两种量测数据共同起始时间，以对齐两种量测数据。
2)数据刷新频率的处理
本系统中，电网状态变化波动大且未来的RTU伪量测值可用，通过内插法对RTU量测zn进行线性内插，获得伪量测值，以此类推：
Figure BDA0002518070460000032
其中，zn，k为
Figure BDA0002518070460000033
时RTU的量测向量；zn，j为
Figure BDA0002518070460000034
时RTU的量测向量；zn，j+1表示
Figure BDA0002518070460000035
时的通过预测得到的RTU量测。
得到刷新频率相同的RTU伪量测
Figure BDA0002518070460000036
和PMU量测zm。
3)数据精度的处理
通过量测数据相对应的误差方差的倒数分别对RTU伪量测
Figure BDA0002518070460000037
和PMU量测zm赋予权重：赋予高精度的PMU数据高权重，相对应地赋予RTU数据低权重：
R＝1/σ2。 (4)
得到量测数据集
Figure BDA0002518070460000041
4)融合量测系统的建立
对于量测数据集
Figure BDA0002518070460000042
利用伪量测的概念，将RTU伪量测
Figure BDA0002518070460000043
所测得的节点注入功率和支路功率变换成等效支路的电流相量量测，对原有全网部分可观的PMU量测
Figure BDA0002518070460000044
进行补充，组成融合量测系统
Figure BDA0002518070460000045
在直角坐标系下，母线电压相量量测和支路电流相量量测分别为：
Figure BDA0002518070460000046
Figure BDA0002518070460000047
其中，
Figure BDA0002518070460000048
和
Figure BDA0002518070460000049
分别为母线电压幅值量测和相角量测；
Figure BDA00025180704600000410
和
Figure BDA00025180704600000411
分别为支路电流的幅值量测和相角量测。
对于没有PMU量测的支路，将量测变换的方法把RTU伪量测
Figure BDA00025180704600000412
中这些支路的支路功率量测
Figure BDA00025180704600000413
转换成等效支路电流相量量测：
Figure BDA00025180704600000414
其中，
Figure BDA00025180704600000415
表示i-j支路的等效支路电流相量量测；
Figure BDA00025180704600000416
分别为i-j支路的功率量测；ei、fi分别为为i侧节点电压的实部和虚部。
将RTU所获得的节点注入功率量测转换为节点注入电流相量量测：
Figure BDA00025180704600000417
其中，
Figure BDA00025180704600000418
表示节点i的等效节点注入电流；
Figure BDA00025180704600000419
分别为节点i的注入功率量测；ei、fi分别为为i侧节点电压的实部和虚部。
将等效支路电流量测作为PMU伪量测，最终得到的融合量测系统
Figure BDA00025180704600000420
由PMU伪量测量组成。
5)粒子滤波
对于融合量测系统
Figure BDA00025180704600000421
所给定的观测数据z1：k＝{z1，z2，…，zk}，求取最优的当前状态估计值
Figure BDA00025180704600000422
使得满足贝叶斯后验风险指标：
Figure BDA00025180704600000423
进一步，由粒子滤波方程递推求解求取
Figure BDA0002518070460000051
中状态后验分布p(xk|z1：k)：
①预测方程
p(xk|z1：k-1)＝∫p(xk|xk-1)p(xk-1|z1：k-1)dxk-1 (10)
②更新方程：
Figure BDA0002518070460000052
在上述一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法，电力系统状态估计步骤具体包括量测数据的归一化、输入输出层神经元的数目、网络各层的结构、激活函数、卷积核和池化核的大小、池化方式和模型的训练，具体包括：
1)量测数据的归一化
对
Figure BDA0002518070460000053
中的电压幅值和电压相角数据进行预处理，将节点电压幅值v和相角θ转化为实电压vr和虚电压vi：
vr＝v cosθ，vi＝v sinθ(12)
进一步，归一化处理电力系统状态估计中数值和单位差异较大的量测量输入数据，包括支路流动有功Pij、支路流动无功Qij、节点注入有功Pi、节点注入无功Qi以及神经网络的输出数据包括实电压vr和虚电压vi，使输入输出数据均转换为，使卷积神经网络更易于训练：
Figure BDA0002518070460000054
其中，x′为归一化处理后的数据，x为原始量测数据，xmin，xmax分别为原始数据的最小值和最大值。
2)输入层和输出层神经元的数目
融合量测数据集
Figure BDA0002518070460000055
进行状态估计的电力网络有N个节点，M个量测量，则系统的状态变量数目为n＝2N-1。相同于全连接的神经网络状态估计算法，为接收M个输入量测量，输入层神经元数目应设置为M个；同理，输出层神经元数目应设置为N个。
3)网络各层的结构
本方法采用的卷积神经网络的结构为：
[Input→F_1→C_1→C_2→P_1→F_2→FC_1→Output] (14)
其中，Input表示输入层，其神经元个数为M；F_i表示第i层展平层；C_j表示第j层卷积层；P_1表示池化层；FC_1表示全连接层；Output表示输出层，其神经元个数为N。
4)激活函数
引入非线性激活函数ReLU以增强算法的泛化能力，解决梯度消失和梯度爆炸的问题，同时使收敛速度加快：
Figure BDA0002518070460000061
其中，f(x)为激活函数的输出；x为各层神经网络的输入。
5)卷积核的大小
考虑到电力系统的注入功率、支路的流动功率等均具有耦合特性，有功P＝UIcosθ、无功Q＝UIsinθ均由电压幅值相角以及电压电流的相角差计算而来。同时，各节点之间也存在着拓扑连接关系，选择尺寸为[2×2]的二维卷积核，能较好地兼顾量测数据的耦合特性和拓扑连接特性。卷积核的输出为：
yC_i＝x1·ω1+x2·ω2+x3·ω3+x4·ω4 (16)
其中，yC_i为第i层卷积层的卷积核的输出；x1、x2、x3、x4为[2×2]卷积核感受野感受到的四个输入；ω1、ω2、ω3、ω4为[2×2]卷积核的四个参数。
6)池化核的大小和池化方式
为了增强状态估计方法的抗差能力，选择尺寸为[2×2]的二维池化核和均值池化方式，以减小个别坏数据、异变值对状态估计结果带来的不良影响，在减少网络参数的同时能提高网络的鲁棒性。采用均值池化的方式，将局部感受域内所有点的平均值作为输出，提取特征平面的局部响应，缓解因为区域的大小所影响的估计值方差变化，较好的提取到背景信息，同时也可在一定程度上抑制突变值对模型的不利影响。计算公式为：
Figure BDA0002518070460000062
其中，xpooling为池化输出，x1、x2、x3、x4为[2×2]最大池化的四个输入，即选择四个输入中的均值作为池化输出。
7)模型训练
建立电网状态估计系统：
z＝h(x)+v (18)
x＝g(s) (19)
其中，z＝[z1，...，zm]T，为M维的量测向量；h(x)为量测函数；v是量测噪声；x为N维的状态向量；s＝[s1，...，sn]T，为N维的复数系统注入功率向量。
在全连接层通过Dropout防止神经网络过拟合，采用Adam优化算法修正参数，使CNN训练时占用更少资源且不影响模型收敛速度；对搭建的卷积神经网络进行反复训练，修正内部的权值和偏置，以使整个网络的损失函数降到最低，得到相应的状态量输出，即各个待估计节点的实电压vrk＝vkcosθk和虚电压vik＝vksinθk，联合实电压与虚电压方程即可求解各个节点的状态电压幅值vk和电压相角θk，从而实现CNN对实时量测数据的实时估计。
因此，本发明具有如下优点：1.提升电力系统状态估计精度；2.增强状态估计系统对于误差和坏数据的鲁棒性；3.提升状态估计的计算速度，增强其在电力系统中应用的实时性。
附图说明
图1为本发明方法的总体流程示意图。
图2为本发明中卷积神经网络各层的性质。
具体实施方式
下面结合本发明的附图、附表和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作，但本发明的保护范围不限于下述的实施案例。
如图1所示，本发明提出的一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法分为离线学习和在线状态估计两个部分。
离线学习部分，利用历史RTU量测数据或RTU/PMU融合后的量测数据，分析系统注入功率的概率分布；再通过贝叶斯估计中的粒子滤波算法，利用蒙特卡洛采样，生成注入功率样本，进而产生离线部分的卷积神经网络I的训练样本，训练深度学习网络。在线状态估计部分，根据从离线学习部分训练获得的神经网络权重值建立网络；再将PMU数据，通过在线的卷积神经网络II实现状态估计。
其中，离线和在线的区分并不是严格的。我们可以利用新获得量测数据，继续让离线学习部分学习，优化网络I的参数，此时它也将变成在线状态估计的一部分。
对于本方法采用PMU和RTU融合数据进行粒子滤波的电力系统量测值训练样本生成方法，具体包括量测断面时间的对齐、数据刷新频率的处理、数据精度的处理、融合系统的建立和粒子滤波：
1)量测断面时间的对齐
在电力系统的历史量测数据中，取两段等长的时间序列的PMU量测数据zm与RTU量测数据zn，并计算二者的相关系数；其中相关系数最大的列向量所对应的PMU量测时刻即为融合量测系统的基准量测时刻：
Figure BDA0002518070460000081
其中，在t＝τ时，ρmn(t1，t2-τ)为一系列按时间顺序排列的PMU量测和RTU量测的相关系数矩阵；Cmn(t1，t2-τ)为所取的PMU量测和RTU量测数据的协方差；Cmm(t1，t2)和Cnn(t1-τ，t2-τ)分别为PMU量测和RTU量测数据各自的方差。
假设在t＝τ0时，PMU量测数据zm与RTU量测数据zn取最大相关系数：
ρmn(t1，t2-τ0)＝max[pmn(t1，t2-τ)](21)
那么，t＝t2-τ0即为本系统PMU量测与RTU量测的基准量测时刻，并以此基准时刻为参考；用
Figure BDA0002518070460000082
表示重新对齐后的时间，
Figure BDA0002518070460000083
表示两种量测数据共同起始时间，以对齐两种量测数据。
2)数据刷新频率的处理
本系统中，电网状态变化波动大且未来的RTU伪量测值可用，通过内插法对RTU量测zn进行线性内插，获得伪量测值，以此类推：
Figure BDA0002518070460000084
其中，zn，k为
Figure BDA0002518070460000085
时RTU的量测向量；zn，j为
Figure BDA0002518070460000086
时RTU的量测向量；zn，j+1表示
Figure BDA0002518070460000087
时的通过预测得到的RTU量测。
得到刷新频率相同的RTU伪量测
Figure BDA0002518070460000091
和PMU量测zm。
3)数据精度的处理
通过量测数据相对应的误差方差的倒数分别对RTU伪量测
Figure BDA0002518070460000092
和PMU量测zm赋予权重：赋予高精度的PMU数据高权重，相对应地赋予RTU数据低权重：
R＝1/σ2。 (23)
得到量测数据集
Figure BDA0002518070460000093
4)融合量测系统的建立
对于量测数据集
Figure BDA0002518070460000094
利用伪量测的概念，将RTU伪量测
Figure BDA0002518070460000095
所测得的节点注入功率和支路功率变换成等效支路的电流相量量测，对原有全网部分可观的PMU量测
Figure BDA0002518070460000096
进行补充，组成融合量测系统
Figure BDA0002518070460000097
在直角坐标系下，母线电压相量量测和支路电流相量量测分别为：
Figure BDA0002518070460000098
Figure BDA0002518070460000099
其中，
Figure BDA00025180704600000910
和
Figure BDA00025180704600000911
分别为母线电压幅值量测和相角量测；
Figure BDA00025180704600000912
和
Figure BDA00025180704600000913
分别为支路电流的幅值量测和相角量测。
对于没有PMU量测的支路，将量测变换的方法把RTU伪量测
Figure BDA00025180704600000914
中这些支路的支路功率量测
Figure BDA00025180704600000915
转换成等效支路电流相量量测：
Figure BDA00025180704600000916
其中，
Figure BDA00025180704600000917
表示i-j支路的等效支路电流相量量测；
Figure BDA00025180704600000918
分别为i-j支路的功率量测；ei、fi分别为为i侧节点电压的实部和虚部。
将RTU所获得的节点注入功率量测转换为节点注入电流相量量测：
Figure BDA00025180704600000919
其中，
Figure BDA00025180704600000920
表示节点i的等效节点注入电流；
Figure BDA00025180704600000921
分别为节点i的注入功率量测；ei、fi分别为为i侧节点电压的实部和虚部。
将等效支路电流量测作为PMU伪量测，最终得到的融合量测系统
Figure BDA0002518070460000101
由PMU伪量测量组成。
5)粒子滤波
对于融合量测系统
Figure BDA0002518070460000102
所给定的观测数据z1：k＝{z1，z2，…，zk}，求取最优的当前状态估计值
Figure BDA0002518070460000103
使得满足贝叶斯后验风险指标：
Figure BDA0002518070460000104
进一步，由粒子滤波方程递推求解求取
Figure BDA0002518070460000105
中状态后验分布p(xk|z1：k)：
①预测方程
p(xk|z1：k-1)＝∫p(xk|xk-1)p(xk-1|z1：k-1)dxk-1 (29)
②更新方程：
Figure BDA0002518070460000106
3、根据权利要求1所述的一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法，其特征在于，电力系统状态估计步骤具体包括量测数据的归一化、输入输出层神经元的数目、网络各层的结构、激活函数、卷积核和池化核的大小、池化方式和模型的训练，具体包括：
1)量测数据的归一化
对
Figure BDA0002518070460000107
中的电压幅值和电压相角数据进行预处理，将节点电压幅值v和相角θ转化为实电压vr和虚电压vi：
vr＝v cosθ，vi＝v sinθ(31)
进一步，归一化处理电力系统状态估计中数值和单位差异较大的量测量输入数据，包括支路流动有功Pij、支路流动无功Qij、节点注入有功Pi、节点注入无功Qi以及神经网络的输出数据包括实电压vr和虚电压vi，使输入输出数据均转换为，使卷积神经网络更易于训练：
Figure BDA0002518070460000108
其中，x′为归一化处理后的数据，x为原始量测数据，xmin，xmax分别为原始数据的最小值和最大值。
2)输入层和输出层神经元的数目
融合量测数据集
Figure BDA0002518070460000111
进行状态估计的电力网络有N个节点，M个量测量，则系统的状态变量数目为n＝2N-1。相同于全连接的神经网络状态估计算法，为接收M个输入量测量，输入层神经元数目应设置为M个；同理，输出层神经元数目应设置为N个。
3)网络各层的结构
本方法采用的卷积神经网络的结构为：
[Input→F_1→C_1→C_2→P_1→F_2→FC_1→Output] (33)
其中，Input表示输入层，其神经元个数为M；F_i表示第i层展平层；C_j表示第j层卷积层；P_1表示池化层；FC_1表示全连接层；Output表示输出层，其神经元个数为N。
4)激活函数
引入非线性激活函数ReLU以增强算法的泛化能力，解决梯度消失和梯度爆炸的问题，同时使收敛速度加快：
Figure BDA0002518070460000112
其中，f(x)为激活函数的输出；x为各层神经网络的输入。
5)卷积核的大小
考虑到电力系统的注入功率、支路的流动功率等均具有耦合特性，有功P＝UIcosθ、无功Q＝UIsinθ均由电压幅值相角以及电压电流的相角差计算而来。同时，各节点之间也存在着拓扑连接关系，选择尺寸为[2×2]的二维卷积核，能较好地兼顾量测数据的耦合特性和拓扑连接特性。卷积核的输出为：
yC_i＝x1·ω1+x2·ω2+x3·ω3+x4·ω4 (35)
其中，yC_i为第i层卷积层的卷积核的输出；x1、x2、x3、x4为[2×2]卷积核感受野感受到的四个输入；ω1、ω2、ω3、ω4为[2×2]卷积核的四个参数。
6)池化核的大小和池化方式
为了增强状态估计方法的抗差能力，选择尺寸为[2×2]的二维池化核和均值池化方式，以减小个别坏数据、异变值对状态估计结果带来的不良影响，在减少网络参数的同时能提高网络的鲁棒性。采用均值池化的方式，将局部感受域内所有点的平均值作为输出，提取特征平面的局部响应，缓解因为区域的大小所影响的估计值方差变化，较好的提取到背景信息，同时也可在一定程度上抑制突变值对模型的不利影响。计算公式为：
Figure BDA0002518070460000121
其中，xpooling为池化输出，x1、x2、x3、x4为[2×2]最大池化的四个输入，即选择四个输入中的均值作为池化输出。
7)模型训练
建立电网状态估计系统：
z＝h(x)+v (37)
x＝g(s) (38)
其中，z＝[z1，...，zm]T，为M维的量测向量；h(x)为量测函数；v是量测噪声；x为N维的状态向量；s＝[s1，...，sn]T，为N维的复数系统注入功率向量。
在全连接层通过Dropout防止神经网络过拟合，采用Adam优化算法修正参数，使CNN训练时占用更少资源且不影响模型收敛速度；对搭建的卷积神经网络进行反复训练，修正内部的权值和偏置，以使整个网络的损失函数降到最低，得到相应的状态量输出，即各个待估计节点的实电压vrk＝vkcosθk和虚电压vik＝vksinθk，联合实电压与虚电压方程即可求解各个节点的状态电压幅值vk和电压相角θk，从而实现CNN对实时量测数据的实时估计。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (3)

1.一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法，其特征在于，包括：
电力系统量测值训练样本生成：包括量测断面时间的对齐步骤、数据刷新频率的处理步骤、数据精度的处理步骤、融合系统的建立和粒子滤波步骤，具体是首先采取计算二者数据的相关系数得出二者最佳的融合时间，实现量测断面时间的对齐；其次，利用外推法和内插法解决数据的刷新频率不同的问题；再而，赋予高精度的PMU数据高权重，相对应地赋予RTU数据低权重，从而克服精度上的差异；最后，通过量测变换技术，将RTU所测得的节点注入功率和支路功率变换成等效支路的电流相量伪量测，从而与原有的PMU量测组成融合量测系统；
采用卷积神经网络进行电力系统状态估计：量测数据的归一化、输入输出层神经元的数目、网络各层的结构、激活函数、卷积核和池化核的大小、池化方式和模型的训练，具体是分成离线学习和在线状态估计两个部分；离线学习部分，利用历史RTU/PMU融合后的量测数据，分析系统注入功率的概率分布；再通过贝叶斯估计中的粒子滤波算法，利用蒙特卡洛采样，生成训练样本，训练卷积神经网络；在线状态估计部分，将实时PMU量测数据预处理后，根据从离线学习部分训练获得的神经网络结构和权重值建立网络，再通过前向计算和后向传播，完成电力系统的状态估计。
2.根据权利要求1所述一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法，其特征在于，电力系统量测值训练样本生成采用PMU和RTU融合数据进行粒子滤波的电力系统量测值训练样本生成方法，具体包括：
1)量测断面时间的对齐
在电力系统的历史量测数据中，取两段等长的时间序列的PMU量测数据zm与RTU量测数据zn，并计算二者的相关系数；其中相关系数最大的列向量所对应的PMU量测时刻即为融合量测系统的基准量测时刻：
Figure FDA0003728608500000011
其中，在t＝τ时，ρmn(t1，t2-τ)为一系列按时间顺序排列的PMU量测和RTU量测的相关系数矩阵；Cmn(t1，t2-τ)为所取的PMU量测和RTU量测数据的协方差；Cmm(t1，t2)和Cnn(t1-τ，t2-τ)分别为PMU量测和RTU量测数据各自的方差；
假设在t＝τ0时，PMU量测数据zm与RTU量测数据zn取最大相关系数：
ρmn(t1，t2-τ0)＝max[ρmn(t1，t2-τ)](2)
那么，t＝t2-τ0即为本系统PMU量测与RTU量测的基准量测时刻，并以此基准时刻为参考；用
Figure FDA00037286085000000213
表示重新对齐后的时间，
Figure FDA00037286085000000214
表示两种量测数据共同起始时间，以对齐两种量测数据；
2)数据刷新频率的处理
本系统中，电网状态变化波动大且未来的RTU伪量测值可用，通过内插法对RTU量测zn进行线性内插，获得伪量测值，以此类推：
Figure FDA0003728608500000021
其中，zn，k为
Figure FDA0003728608500000022
时RTU的量测向量；zn，j为
Figure FDA0003728608500000023
时RTU的量测向量；zn，j+1表示
Figure FDA0003728608500000024
时的通过预测得到的RTU量测；
得到刷新频率相同的RTU伪量测
Figure FDA0003728608500000025
和PMU量测zm；
3)数据精度的处理
通过量测数据相对应的误差方差的倒数分别对RTU伪量测
Figure FDA0003728608500000026
和PMU量测zm赋予权重：赋予高精度的PMU数据高权重，相对应地赋予RTU数据低权重：
R＝1/σ2； (4)
得到量测数据集
Figure FDA0003728608500000027
4)融合量测系统的建立
对于量测数据集
Figure FDA0003728608500000028
利用伪量测的概念，将RTU伪量测
Figure FDA0003728608500000029
所测得的节点注入功率和支路功率变换成等效支路的电流相量量测，对原有全网部分可观的PMU量测
Figure FDA00037286085000000210
进行补充，组成融合量测系统
Figure FDA00037286085000000211
在直角坐标系下，母线电压相量量测和支路电流相量量测分别为：
Figure FDA00037286085000000212
Figure FDA0003728608500000031
其中，
Figure FDA0003728608500000032
和
Figure FDA0003728608500000033
分别为母线电压幅值量测和相角量测；
Figure FDA0003728608500000034
和
Figure FDA0003728608500000035
分别为支路电流的幅值量测和相角量测；
对于没有PMU量测的支路，将量测变换的方法把RTU伪量测
Figure FDA0003728608500000036
中这些支路的支路功率量测
Figure FDA0003728608500000037
转换成等效支路电流相量量测：
Figure FDA0003728608500000038
其中，
Figure FDA0003728608500000039
表示i-j支路的等效支路电流相量量测；
Figure FDA00037286085000000310
分别为i-j支路的功率量测；ei、fi分别为i侧节点电压的实部和虚部；
将RTU所获得的节点注入功率量测转换为节点注入电流相量量测：
Figure FDA00037286085000000311
其中，
Figure FDA00037286085000000312
表示节点i的等效节点注入电流；
Figure FDA00037286085000000313
分别为节点i的注入功率量测；ei、fi分别为i侧节点电压的实部和虚部；将等效支路电流量测作为PMU伪量测，最终得到的融合量测系统
Figure FDA00037286085000000314
由PMU伪量测量组成；
5)粒子滤波
对于融合量测系统
Figure FDA00037286085000000315
所给定的观测数据z1：k＝{z1，z2，…，zk}，求取最优的当前状态估计值
Figure FDA00037286085000000316
使得满足贝叶斯后验风险指标：
Figure FDA00037286085000000317
进一步，由粒子滤波方程递推求解求取
Figure FDA00037286085000000318
中状态后验分布p(xk|z1：k)：
①预测方程
p(xk|z1：k-1)＝fp(xk|xk-1)p(xk-1|z1：k-1)dxk-1 (10)
②更新方程：
Figure FDA00037286085000000319
3.根据权利要求1所述的一种联合粒子滤波和卷积神经网络的电力系统状态估计方法，其特征在于，电力系统状态估计步骤具体包括量测数据的归一化、输入输出层神经元的数目、网络各层的结构、激活函数、卷积核和池化核的大小、池化方式和模型的训练，具体包括：
1)量测数据的归一化
对
Figure FDA0003728608500000041
中的电压幅值和电压相角数据进行预处理，将节点电压幅值v和相角θ转化为实电压vr和虚电压vi：
vr＝v cosθ，vi＝v sinθ (12)
进一步，归一化处理电力系统状态估计中数值和单位差异较大的量测量输入数据，包括支路流动有功Pij、支路流动无功Qij、节点注入有功Pi、节点注入无功Qi以及神经网络的输出数据包括实电压vr和虚电压vi，使卷积神经网络更易于训练：
Figure FDA0003728608500000042
其中，x′为归一化处理后的数据，x为原始量测数据，xmin，xmax分别为原始数据的最小值和最大值；
2)输入层和输出层神经元的数目
融合量测数据集
Figure FDA0003728608500000043
进行状态估计的电力网络有N个节点，M个量测量，则系统的状态变量数目为n＝2N-1；相同于全连接的神经网络状态估计算法，为接收M个输入量测量，输入层神经元数目应设置为M个；同理，输出层神经元数目应设置为N个；
3)网络各层的结构
采用的卷积神经网络的结构为：
[Input→F_1→C_1→C_2→P_1→F_2→FC_1→Output] (14)
其中，Input表示输入层，其神经元个数为M；F_i表示第i层展平层；C_j表示第j层卷积层；P_1表示池化层；FC_1表示全连接层；Output表示输出层，其神经元个数为N；
4)激活函数
引入非线性激活函数ReLU以增强算法的泛化能力，解决梯度消失和梯度爆炸的问题，同时使收敛速度加快：
Figure FDA0003728608500000051
其中，f(x)为激活函数的输出；x为各层神经网络的输入；
5)卷积核的大小
考虑到电力系统的注入功率、支路的流动功率均具有耦合特性，有功P＝UIcosθ、无功Q＝UIsinθ均由电压幅值相角以及电压电流的相角差计算而来；同时，各节点之间也存在着拓扑连接关系，选择尺寸为[2×2]的二维卷积核，能较好地兼顾量测数据的耦合特性和拓扑连接特性；卷积核的输出为：
yC_i＝x1·ω1+x2·ω2+x3·ω3+x4·ω4 (16)
其中，yC_i为第i层卷积层的卷积核的输出；x1、x2、x3、x4为[2×2]卷积核感受野感受到的四个输入；ω1、ω2、ω3、ω4为[2×2]卷积核的四个参数；
6)池化核的大小和池化方式
为了增强状态估计方法的抗差能力，选择尺寸为[2×2]的二维池化核和均值池化方式，以减小个别坏数据、异变值对状态估计结果带来的不良影响，在减少网络参数的同时能提高网络的鲁棒性；采用均值池化的方式，将局部感受域内所有点的平均值作为输出，提取特征平面的局部响应，缓解因为区域的大小所影响的估计值方差变化，较好的提取到背景信息，同时也可在一定程度上抑制突变值对模型的不利影响；计算公式为：
Figure FDA0003728608500000052
其中，xpooling为池化输出，x1、x2、x3、x4为[2×2]最大池化的四个输入，即选择四个输入中的均值作为池化输出；
7)模型训练
建立电网状态估计系统：
z＝h(x)+v(18)
x＝g(s)(19)
其中，z＝[z1，...，zm]T，为M维的量测向量；h(x)为量测函数；v是量测噪声；x为N维的状态向量；s＝[s1，...，sn]T，为N维的复数系统注入功率向量；
在全连接层通过Dropout防止神经网络过拟合，采用Adam优化算法修正参数，使CNN训练时占用更少资源且不影响模型收敛速度；对搭建的卷积神经网络进行反复训练，修正内部的权值和偏置，以使整个网络的损失函数降到最低，得到相应的状态量输出，即各个待估计节点的实电压vrk＝vkcosθk和虚电压vik＝vksinθk，联合实电压与虚电压方程即可求解各个节点的状态电压幅值vk和电压相角θk，从而实现CNN对量测数据的实时估计。
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