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🔥内容介绍
一、分析背景与核心目标
在低压配电网运行过程中，单相接地故障是高发故障类型，精准的状态监测与估计是保障电网安全稳定运行的关键。径向结构是低压配电网的典型拓扑形式，基于该拓扑的测试馈线是验证状态估计器性能的常用载体。加权最小二乘（WLS）状态估计器因具备良好的收敛性和估计精度，被广泛应用于配电网状态监测领域。
由于配电网实际运行中的测量数据不可避免地存在随机误差（如传感器测量噪声、数据传输误差等），这类随机误差会直接影响WLS状态估计器的估计结果准确性。为全面、客观地评估随机误差作用下WLS状态估计器在径向低压测试馈线上的性能，本分析采用蒙特卡洛方法开展统计性分析，核心目标是量化随机测量误差对估计精度、收敛性等关键性能指标的影响，为WLS状态估计器在低压配电网单相接地监测中的实际应用提供可靠的性能依据。
二、核心分析对象与前提条件
2.1 分析对象
状态估计核心算法：加权最小二乘（WLS）状态估计器，重点关注其在单相接地工况下的状态量（如节点电压幅值与相位、接地故障点位置、故障电流等）估计能力。
测试载体：径向低压测试馈线，需贴合实际低压配电网拓扑特征，明确馈线长度、节点数量、线路参数（电阻、电抗）、负荷分布等基础参数。
误差来源：随机测量误差，基于实际配电网测量系统的误差特性，模拟传感器（如电压传感器、电流传感器）的随机噪声，假设误差服从特定概率分布（如正态分布，符合实际测量误差的常见统计规律）。
2.2 前提条件
径向低压测试馈线的拓扑结构、线路参数、负荷参数已知，且馈线运行状态处于稳定的单相接地工况，故障类型、故障电阻等故障参数明确。
WLS状态估计器的权重矩阵设定合理，基于测量设备的精度等级确定各测量量的权重（精度越高，权重越大）。
随机测量误差的概率分布模型已知，通过实测数据统计或相关标准规范确定误差的均值、方差等分布参数。
三、蒙特卡洛分析方法实施流程
蒙特卡洛方法的核心思路是通过大量重复的随机抽样模拟，将随机问题转化为统计规律问题。针对本研究场景，具体实施流程如下：
3.1 基础参数初始化
首先明确径向低压测试馈线的核心参数，包括线路总长度、节点编号与数量、各段线路的电阻R、电抗X、对地电容C，以及故障点位置、故障电阻Rf、系统额定电压等基础参数；同时确定WLS状态估计器的核心参数，如迭代收敛阈值、最大迭代次数、各测量量的权重系数等；此外，设定随机测量误差的分布类型（如正态分布N(μ,σ²)，其中μ为误差均值，通常取0，代表无系统偏差；σ为误差标准差，根据测量设备精度确定）。
3.2 随机误差抽样与测量数据构造
基于设定的随机误差分布模型，通过随机数生成器进行N次独立抽样（N为蒙特卡洛模拟次数，需满足统计可靠性要求，通常取1000及以上），每次抽样得到一组随机测量误差数据。将该误差数据叠加到理想工况下的真实测量值（通过理论计算或仿真得到的无误差测量值，如各节点电压、线路电流等）上，构造得到N组含随机误差的实测数据样本。
3.3 WLS状态估计器迭代计算
将每组含随机误差的实测数据样本依次输入WLS状态估计器，按照加权最小二乘原理进行状态估计迭代计算。迭代过程中，通过构造目标函数（加权误差平方和最小），求解雅可比矩阵与信息矩阵，逐步更新状态估计值，直至满足收敛条件（如相邻两次迭代的状态估计值差值小于设定阈值）或达到最大迭代次数，记录每组样本对应的状态估计结果（如估计的节点电压、故障点位置等）。
3.4 性能指标统计与分析
针对N组蒙特卡洛模拟得到的状态估计结果，定义核心性能指标并进行统计分析：
估计精度指标：如状态估计值与真实值的绝对误差均值、相对误差均值、误差标准差等，量化随机误差对估计准确性的影响；
收敛性指标：如N次模拟中估计器的收敛成功率（收敛次数/总模拟次数）、平均收敛迭代次数等，评估随机误差对估计器稳定性的影响；
故障识别性能指标（针对单相接地监测）：如故障点位置估计的误差分布、故障类型识别准确率等，验证估计器在故障工况下的实用价值。
通过对上述指标的统计分析，得到各性能指标的概率分布、均值、极值等统计特征，全面评估WLS状态估计器在随机测量误差作用下的综合性能。
3.5 结果验证与敏感性分析（可选）
为验证分析结果的可靠性，可通过调整关键参数（如随机误差标准差、蒙特卡洛模拟次数N、WLS权重系数等）进行敏感性分析，观察性能指标的变化规律，明确各参数对估计器性能的影响程度，为估计器参数优化提供依据。
四、分析意义与预期成果
通过蒙特卡洛方法对径向低压测试馈线上WLS状态估计器的性能分析，能够充分考虑测量误差的随机特性，避免单一测试结果的偶然性，得到更具统计可靠性的性能评估结论。预期成果包括：明确随机测量误差对WLS状态估计精度、收敛性的定量影响规律；验证WLS状态估计器在低压配电网单相接地监测中的适用性与稳定性；提出基于性能优化的估计器参数调整方案（如权重矩阵优化、收敛阈值设定等），为实际配电网监测系统的设计与应用提供技术支撑。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 吴为麟,侯勇,方鸽飞.基于支路电流的配电网状态估计[J].电力系统及其自动化学报, 2001, 13(6):7.DOI:10.3969/j.issn.1003-8930.2001.06.004.
[2] 黄伟,庞琳,曹彬,等.基于分区解耦的配电网状态估计的分布式并行计算[J].电力系统保护与控制, 2014, 42(15):7.DOI:CNKI:SUN:JDQW.0.2014-15-008.
[3] 王冠.中低压混合配网一体化状态估计及其应用[D].天津大学,2017.
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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
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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
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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
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2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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