[論文レビュー] Statistically Characterizing the Electrical Parameters of the Grid Transformers and Transmission Lines

Mir Hadi Athari, Zhifang Wang|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2017

Optimal Power Flow Distribution参考文献 10被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、2つの送電網から得た実世界のデータを用いて、送電ネットワークパラメータの統計的妥当性指標を提案する。同様に、パーセントインダクタンスを変圧器固有のMVAベースに正規化することで、その分布が安定化し、定格容量との相関が解消されることを示している。送電線と変圧器はそれぞれ異なる統計的特性を示しており、実測分布はKullback-Leibler情報量を用いた適合度評価によって、数学的関数で良好に近似可能であることが明らかになった。

ABSTRACT

This paper presents a set of validation metrics for transmission network parameters that is applicable in both creation of synthetic power system test cases and validation of existing models. Using actual data from two real-world power grids, statistical analyses are performed to extract some useful statistics on transformers and transmission lines electrical parameters including per unit reactance, MVA rating, and their X/R ratio. It is found that conversion of per unit reactance calculated on system common base to transformer own power base will significantly stabilize its range and remove the correlation between per unit X and MVA rating. This is fairly consistent for transformers with different voltage levels and sizes and can be utilized as a strong validation metric for synthetic models. It is found that transmission lines exhibit different statistical properties than transformers with different distribution and range for the parameters. In addition, statistical analysis shows that the empirical PDF of transmission network electrical parameters can be approximated with mathematical distribution functions which would help appropriately characterize them in synthetic power networks. Kullback-Leibler divergence is used as a measure for goodness of fit for approximated distributions.

研究の動機と目的

• 合成電力系統テストケースにおける送電ネットワークパラメータの統計的根拠に基づいた妥当性指標の開発を目的とする。
• 変圧器および送電線の実世界電気的パラメータ（パーセントインダクタンス、MVA定格、X/R比）を分析することを目的とする。
• モデル妥当性のベンチマークとして使用可能な一貫性のある統計的パターンの同定を目的とする。
• ネットワークパラメータの実測確率分布が、理論的確率分布によって正確に近似可能かどうかを評価することを目的とする。

提案手法

• 2つの運用中の電力系統から得た実際の電気的パラメータ（パーセントインダクタンス、MVA定格、X/R比）の統計的分析。
• 系統共通ベースからのパーセントインダクタンスを変圧器固有のMVAベースに変換し、分布安定性を評価する。
• 実測データと理論的確率分布との適合度を測るため、Kullback-Leibler情報量を用いる。
• 合成ネットワーク生成のため、ネットワークパラメータの実測確率密度関数（PDF）を数学的分布にフィットさせる。
• 統計的挙動の違いのため、変圧器と送電線を別々に分析する。
• 相関関係の同定およびモデル妥当性のためのパラメータ範囲の正規化に統計的手法を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実電力系統における変圧器および送電線のパーセントインダクタンス、MVA定格、X/R比の統計的分布はどのように異なるか？
• RQ2 パーセントインダクタンスを変圧器固有のMVAベースに正規化することで、MVA定格との相関が低下し、分布が安定化するか？
• RQ3 ネットワークパラメータの実測確率分布は、既知の数学的分布によって効果的に近似可能か？
• RQ4 送電線と変圧器は、統計的パラメータ特性においてどの程度異なるか？
• RQ5 Kullback-Leibler情報量で測定した場合、理論的分布は実測データにどの程度適合するか？

主な発見

• パーセントインダクタンスを変圧器固有のMVAベースに正規化することで、その分布が著しく安定化し、MVA定格との相関が完全に解消される。
• 変圧器と送電線は、異なるパラメータ分布と範囲を示す、明確に異なる統計的特性を有する。
• ネットワークパラメータの実測確率密度関数は、数学的分布関数によって良好に近似可能である。
• Kullback-Leibler情報量は、実測データと理論的分布との適合度を評価するための信頼性の高い指標である。
• 観察された統計的パターンは、異なる電圧レベルおよび変圧器サイズにおいて一貫しており、モデル妥当性ベンチマークとしての利用が可能であることを示している。
• 本研究の結果は、実世界の統計的シグネチャーを用いた合成電力系統テストケースの妥当性評価のための強固なフレームワークを提供する。