欠励磁电网中的可处理学习

估计电力网等物理流网络的结构对于保障能源输送至关重要。本文讨论了在“欠励磁”状态下电网的统计结构估计，该状态下部分内部节点没有外部注入。基于节点电势或电压的现有估计算法在欠励磁状态下会失效。我们提出了一种基于物理信息守恒定律的新型拓扑学习算法，用于学习欠励磁的一般（非辐射状）网络。我们证明了该算法对于具有非相邻欠励磁内部节点的电网的渐近正确性。更重要的是，我们从理论上分析了算法在噪声测量下的有效性，并确定了保证渐近正确恢复的最大噪声界限。我们通过使用真实注入数据在测试电网上生成的非线性电压样本进行仿真，验证了我们的方法。