TRAINING DATA SET, TRAINING AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR ESTIMATING THE CONDITION OF A POWER NETWORK

Es wird ein Verfahren zum Erstellen eines zweiten Trainingsdatensatzes zum Trainieren eines für eine Zustandsschätzung eines Stromnetzes (1) ausgebildeten künstlichen neuronalen Netzes aus einem bereitgestellten ersten Trainingsdatensatz vorgeschlagen, wobei der zweite Trainingsdatensatz mehrere Trainingspaare umfasst, die jeweils durch einen Messdatensatz und einem zugehörigen Zustand des Stromnetzes (1) gebildet sind, und der jeweilige Messdatensatz wenigstens mit dem Stromnetz assoziierte komplexe Scheinleistungen umfasst. Das Verfahren ist gekennzeichnet durch die Schritte:- (S1) Ermitteln wenigstens eines ersten Trainingspaares und eines zugehörigen ersten Messdatensatzes und ersten Zustandes, dessen erster Zustand bezüglich eines Trainings des künstlichen neuronalen Netzes mittels des ersten Trainingsdatensatzes einen Fehler größer oder gleich einer festgelegten Fehlerschranke aufweist;- (S2) Berechnen eines zweiten Zustandes des Stromnetzes mittels einer Lastflussrechnung basierend auf wenigstens einer bezüglich der komplexen Scheinleistung des ersten Messdatensatzes geänderten komplexen Scheinleistung;- (S3) Berechnen eines zweiten Messdatensatzes mittels eines Messmodells des Stromnetzes aus dem berechneten zweiten Zustand; und- (S4) Erstellen des zweiten Trainingsdatensatzes aus dem ersten Trainingsdatensatz durch ein Hinzufügen eines aus dem zweiten Messdatensatz und dem zugehörigen zweiten Zustand gebildeten zweiten Trainingspaares.Weiterhin betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Trainieren eines künstlichen neuronalen, Künstliches neuronales Netz sowie ein Verfahren zur Zustandsschätzung eines Stromnetzes (1) .