基于扰动样本生成和平行学习的负荷参数辨识方法

本发明涉及负荷数据处理技术领域，公开了一种基于扰动样本生成和平行学习的负荷参数辨识方法，通过采集电网负荷节点的负荷参数，基于对抗网络对负荷参数生成负荷扰动数据，并构成负荷参数样本集，根据电网负荷类型和负荷参数样本集分别计算静态负荷模型参数和马达负荷模型参数，对静态负荷模型参数和马达负荷模型参数按照负荷组成比例进行加权计算，构建综合负荷模型，将综合负荷模型转换为状态方程，构建平行学习模型，将状态方程的状态变量输入到训练好的平行学习模型中，得到相应的状态变量，并得到负荷辨识的负荷组成比例和负荷辨识参数，提高了参数辨识结果的准确性和参数辨识效率。