[論文レビュー] Topology Detection in Microgrids with Micro-Synchrophasors

Reza Arghandeh, Martin Gahr+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 8, 2015

Microgrid Control and Optimization参考文献 2被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、スイッチ測定値が欠落している状況下でも実際のネットワーク構成を特定できる、µPMU測定値を用いた投票ベースのトポロジー検出手法を提案する。測定された電圧位相角または電圧大きさと計算値との差を最小化することで、高い精度のトポロジー同定が達成され、特に電圧位相角に基づく検出が、µPMUおよびSCADA測定データを用いたシミュレーテッドMATLABマイクログリッドテストベッドにおいて、大きさに基づく手法を上回る性能を示した。

ABSTRACT

Network topology in distribution networks is often unknown, because most switches are not equipped with measurement devices and communication links. However, knowledge about the actual topology is critical for safe and reliable grid operation. This paper proposes a voting-based topology detection method based on micro-synchrophasor measurements. The minimal difference between measured and calculated voltage angle or voltage magnitude, respectively, indicates the actual topology. Micro-synchrophasors or micro-Phasor Measurement Units (μPMU) are high-precision devices that can measure voltage angle differences on the order of ten millidegrees. This accuracy is important for distribution networks due to the smaller angle differences as compared to transmission networks. For this paper, a microgrid test bed is implemented in MATLAB with simulated measurements from μPMUs as well as SCADA measurement devices. The results show that topologies can be detected with high accuracy. Additionally, topology detection by voltage angle shows better results than detection by voltage magnitude.

研究の動機と目的

• スイッチ部に測定装置が設置されていないことによる配電系統における未知のネットワークトポロジーの課題に対処すること。
• リアルタイムでのトポロジー同定を通じて、正確で信頼性の高いマイクログリッド運用を可能にすること。
• 高精度なマイクロシンフォーザー（µPMU）測定値を活用して、配電系統におけるトポロジー検出を実現すること。
• 電圧位相角と電圧大きさを用いたトポロジー検出の性能を比較すること。
• µPMUおよびSCADA測定データを用いたシミュレーテッドマイクログリッドテストベッドを用いて、提案手法を検証すること。

提案手法

• 候補となるトポロジーを評価するための投票ベースのアルゴリズムを開発し、測定されたµPMUデータと計算値を比較する。
• トポロジー比較のための指標として、電圧位相角の差（ミリデグリー単位）と電圧大きさの差を用いる。
• 各候補トポロジーについて、すべてのµPMU設置地点における測定値と計算値との最小差を算出する。
• 累積誤差が最小となるトポロジーが、実際のネットワーク構成として選択される。
• 性能評価のため、MATLABベースのマイクログリッドテストベッドでシミュレーテッドµPMU測定値を生成する。
• ロバストネスと相乗効果を評価するために、SCADA測定値もシミュレーションに組み込む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スイッチレベルの測定が欠落している状況下でも、マイクロシンフォーザー測定値により配電系統のトポロジーを高精度に同定できるか？
• RQ2 電圧位相角と電圧大きさを主な指標として用いた場合、トポロジー同定の精度はどのように異なるか？
• RQ3 測定精度（約10ミリデグリー）がトポロジー同定性能に与える影響は何か？
• RQ4 µPMUおよびSCADAデータを併用した現実的なシミュレーテッド条件下で、提案された投票ベースの手法はどの程度の性能を示すか？
• RQ5 ネットワークのスイッチが計器化されていない状況下でも、この手法は真のトポロジーを信頼性高く同定できるか？

主な発見

• 提案されたトポロジー検出手法は、µPMU測定値を用いて真のネットワーク構成を高精度に同定した。
• 電圧位相角に基づくトポロジー検出が、精度と信頼性の面で大きさに基づく手法を上回った。
• シミュレーテッドマイクログリッド環境内での全テストシナリオにおいて、正しいトポロジーが正常に同定された。
• 測定値と計算値との電圧位相角または大きさの最小差が、実際のトポロジーを示す強力な指標であった。
• SCADAデータの統合により、トポロジー検出プロセス全体のロバストネスが向上した。
• ミリデグリー単位の精度を持つµPMUの使用により、送電系統と比較して位相角差が小さい配電系統においても、信頼性の高い検出が可能になった。