arXiv cs.LG· Nan Lin, Peter Palensky, Pedro Vergara Barrios·· 16 小时前AI 评分29
基于 Flow Matching 的贝叶斯配电网状态估计
Bayesian Distribution System State Estimation with Flow Matching
AI 导读
研究人员提出 PoSE 方法，利用 Flow Matching 学习变电站注入分布先验，并通过卡尔曼型修正实现物理一致的贝叶斯配电网状态估计。在 IEEE 33 节点馈线上，PoSE 将 CRPS 误差降低 6.7-7.5% 并提供高可靠的不确定性估计，在 240 节点系统上也取得最低状态误差。其快速变体单快照仅耗时 0.2-0.6s，无需重训即可适配 7 种重构拓扑。
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