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Outlier Reconstruction Based Distribution System State Estimation Using Equivalent Model of Long Short-term Memory and metropolis-hastings sampling

引用

Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2022年第6期10卷 1625-1636页

作者： Mingchao Xia Jinping Sun Qifang Chen School of Electrical Engineering Beijing Jiaotong University(BJTU)Beijing 100044China IEEE

The accuracy of distribution system state estimation(DDSE)is reduced when phasor measurement unit(PMU)measurements contain outliers because of cyber attacks or global positioning system spoofing ***,to enhance the robustness of DDSE to measurement outliers,approximate the target distribution of metropolis-hastings(MH)sampling,and judge the prediction of the long short-term memory(LSTM)network,this paper proposes an outlier reconstruction based state estimation method using the equivalent model of the LSTM network and MH sampling(E-LM model),motivated by the characteristics of the chronological correlations of PMU ***,the target distribution of outlier reconstruction is derived using a kernel density estimation ***,the reasons and advantages of the E-LM model are explained and analyzed from a mathematical point of *** proposed LSTM-based MH sampling can approximate the target distribution of MH sampling to decrease the number of the futile ***,the proposed MH-based forecasting of the LSTM can judge each LSTM prediction,which is independent of its true ***,simulations are conducted to evaluate the performance of the E-LM model by integrating the LSTM network and the MH sampling into the outlier reconstruction based DDSE.

关键词： Distribution system state estimation(DDSE) outlier reconstruction phasor measurement unit(PMU) equivalent model long short-term memory(LSTM)network metropolis-hastings sampling

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