[論文レビュー] Forecasting-Based State Estimation for Three-Phase Distribution Systems with Limited Sensing.

Roel Dobbe, Werner van Westering+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 15, 2018

Power System Optimization and Stability参考文献 9被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、非平衡三相配電系統におけるベイズ的状態推定手法を提案する。この手法は、限られたリアルタイムのPMU測定値と、非平衡三相潮流の線形予測モデルからの電圧予測値を統合する。状態推定を線形最小二乗問題として定式化することで、事前および事後における不確実性の定量化を可能とし、IEEEのベンチマークおよび実際のAllianderネットワークのテストベッドで検証された。

ABSTRACT

State Estimation is an essential technique to provide observability in power systems. Traditionally developed for high-voltage transmission networks, state estimation requires equipping networks with many real-time sensors, which remains a challenge at the scale of distribution networks. This paper proposes a method to complement a limited set of real-time measurements with voltage predictions from forecast models. The method differs from the classical weighted least-squares approach, and instead relies on Bayesian estimation formulated as a linear least squares estimation problem. We integrate recently developed linear models for unbalanced 3-phase power flow to construct voltage predictions as a linear mapping of load predictions. The estimation step is a linear computation allowing high resolution state estimate updates, for instance by exploiting a small set of phasor measurement units. Uncertainties can be determined a priori and smoothed a posteriori, making the method useful for both planning, operation and post hoc analysis. The method is applied to an IEEE benchmark and on a real network testbed at the Dutch utility Alliander.

研究の動機と目的

• 限られたリアルタイムセンシングインfraのための可観測性の課題に対処すること。
• 配電系統における密度の高いセンサーネットワークの導入の高コストおよび現実的でない点を克服すること。
• 予測された電圧データとの統合により、PMUのスパarsなセットでのみ正確な状態推定を可能とすること。
• 不確実性を定量化したリアルタイム運用状態推定と、後続分析の両方の機能を提供すること。
• 既存の配電系統モデルと互換性がある計算効率の高い線形推定フレームワークの開発

提案手法

• 状態推定をベイズ的線形最小二乗問題として定式化し、計算の効率化と不確実性の伝搬を可能にする。
• 近年開発された非平衡三相潮流の線形モデルを用い、負荷予測を電圧予測への線形変換としてマッピングする。
• リアルタイムPMU測定値と予測電圧を線形推定フレームワークで統合し、高分解能状態推定を生成する。
• 負荷および予測モデルからの事前不確実性を伝搬し、測定データを用いて事後的に平滑化する。
• 検証のため、IEEEベンチマークシステムおよびオランダの電力会社Allianderの実際のテストベッドにこの手法を適用する。
• 反復的ソルバーを避けて直接線形代数的解法に依存することで、計算効率を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 限られたPMU測定値と予測電圧を効果的に組み合わせることで、三相配電系統における正確な状態推定が達成可能か？
• RQ2 提案されたベイズ的線形推定フレームワークは、古典的な重み付き最小二乗法と比較して、精度および不確実性定量化の点でどのように優れているか？
• RQ3 線形化された三相潮流モデルは、状態推定に使用するにあたり、電圧挙動をどれほど正確に予測できるか？
• RQ4 この手法は、一貫した不確実性表現を伴って、リアルタイム運用と後続分析の両方をサポートできるか？
• RQ5 非平衡負荷および複雑なトポロジーを有する実世界の配電ネットワークにおいて、この手法はどのように性能を発揮するか？

主な発見

• 提案手法は、PMUのスパarsなセットでのみ高分解能状態推定を達成し、密度の高いセンサーデプロイの必要性を顕著に低減した。
• 予測電圧とリアルタイム測定値の統合により、センシングインfraが限られた状況下でも正確な状態推定が可能となった。
• 不確実性は負荷予測からの事前定量化され、測定データを用いて事後に精錬され、運用および後続分析の両方のユースケースをサポートした。
• 本手法は、IEEEベンチマークシステムおよびAllianderの実際の配電ネットワークテストベッドの両方で成功裏に検証され、実用的応用性を示した。
• 線形推定フレームワークにより計算効率が確保され、リアルタイム運用に適した高速な更新が可能となった。
• 本手法は非平衡三相条件においても精度を維持し、ネットワークの複雑さに対して高いロバストネスを示した。