考虑小样本不平衡的主动配电网预测辅助鲁棒状态估计

作者：于越; 丁磊; 金朝阳

来源：高电压技术, 2023, 1-12.

DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20230785

• 主动配电网
• 预测辅助状态估计
• 少数过采样技术
• 哈希函数
• Prophet
• 粒子滤波

为了解决主动配电网状态估计中数据集的小样本不平衡问题，提出了基于改进少数过采样技术(synthetic minority oversampling technique， SMOTE)的Prophet和粒子滤波(particle filter， PF)的主动配电网预测辅助鲁棒状态估计方法(robust forecasting-aided state estimation， FASE)，对主动配电网进行状态估计。首先，针对主动配电网小样本不平衡问题，基于主动配电网的数据特征构建哈希函数，提出利用哈希函数对Borderline-SMOTE + Tomek-Links算法进行优化的方法，处理主动配电网数据集。然后，针对主动配电网海量数据量、分布式能源的出力随机变化等特点，将Prophet预测模型用于主动配电网状态估计，提出了一种基于Prophet-PF的鲁棒FASE方法，达到快速、准确地估计主动配电网状态的目的。最后以IEEE118节点标准配电网和DTU 7k 47实际配电系统为测试系统进行仿真，结果表明本文所提方法具有较高的精度和鲁棒性，为主动配电网状态估计提供相应参考。

• 单位
  山东大学