本发明公开了一种主动配电网分布式状态估计方法,其特征在于,包括如下步骤:基于电网的网络拓扑结构及新能源发电的类型对电网进行分区,得到若干个扩展子区域;对电网的各个子区域进行独立的基于卷积神经网络的状态估计计算;根据训练好的卷积神经网络模型,输入实时的量测量数据,完成当前系统的状态估计;将各个处于边界节点中的重要节点的状态估计结果进行对比;将所有的子区域的状态估计结果整合起来,完成全网的状态估计。优点:本发明能够解决传统最小二乘估计计算时间长、硬件要求高和新能源发电的不确定性的问题,且可以通过分布式状态估计的方法很好的检测电网中重要节点的不良数据。
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