[논문 리뷰] SDP-based State Estimation of Multi-phase Active Distribution Networks using micro-PMUs

Vahid R. Disfani, Mohammad Chehreghani Bozchalui외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 04. 14.

Power System Optimization and Stability참고 문헌 24인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 미세-PMU를 사용한 다상 활성 분포망을 대상으로, 볼록 최적화 기반 상태 추정 방법을 제안한다. 이는 준정방행렬 프로그래밍(SDP)을 활용하여 전역 최적 해를 달성한다. 관측 가능성과 노이즈 민감도 문제를 해결하기 위해 측정치 증강, 네트워크 분해, 그리고 冗餘 기반 오측정치 탐지 알고리즘을 도입하였으며, EPRI 2998-bus 시험 시스템에서 검증되어 정확도와 내구성이 향상됨.

ABSTRACT

Distribution system state estimation (DSSE) is an essential tool for operation of distribution networks, the results of which enables the operator to have a thorough observation of the system. Thus, most distribution management systems (DMS) include a single-phase state estimator. Due to non-convexity of the SE problem, heuristic and Newton methods do not guarantee the global solution. In contrast, SDP based SE is more promising to guarantee the globally optimal solution since it represents and solves the problem in a convex format. However, the observability of the power system is highly vulnerable to the set of measurements while employing the SDP-based SE, which is addressed in this report. An algorithm is proposed to generate additional measurements using the measurement data already gathered. The SDP-based SE is very sensitive to the level of noise in large power networks. Also, bad data detection algorithms proposed for Newton methods do not work for the SDP-based SE method due to larger number of state variables in SDP representation of power network. In this report, an algorithm is proposed to generate additional measurements using the measurement data already gathered in order to solve the observability issue. A network separation algorithm is developed to solve the entire problem for smaller sub-networks which include micro-PMUs to mitigate the adverse effects of noise for huge networks. An algorithm based on redundancy test is also developed for bad data detection. The algorithms are tested on single phase and multiphase test systems. The algorithms are applied EPRI Circuit 5 (2998-bus) test feeder to demonstrate the flexibility of the algorithms developed.

연구 동기 및 목표

• 기존 분포망 상태 추정(DSSE) 방법에서의 비볼록성 및 국소 최적해 문제를 해결하기 위해.
• 준정방행렬 프로그래밍(SDP)을 이용한 문제 재정의를 통해 상태 추정에서 전역 최적성을 확보하기 위해.
• 희소 측정치 집합으로 인한 SDP 기반 상태 추정의 관측 가능성 제한을 극복하기 위해.
• 대규모 네트워크에서의 노이즈 민감도를 줄이기 위해 하위 네트워크 분해 전략을 도입하기 위해.
• 고차원 SDP 수식과 호환되는 오측정치 탐지 방법을 개발하기 위해.

제안 방법

• 전역 최적성을 보장하기 위해 분포망 상태 추정 문제를 볼록 준정방행렬 프로그래밍(SDP)으로 재정의한다.
• 기존 데이터로부터 합성 측정치를 생성하는 측정치 증강 알고리즘을 도입하여 시스템의 관측 가능성을 향상시킨다.
• 노이즈 완화를 위해 대규모 네트워크를 미세-PMU를 포함한 더 작은 하위 네트워크로 분해하는 네트워크 분리 알고리즘을 적용한다.
• 고차원 SDP 표현에 특화된 부재 기반 오측정치 탐지 알고리즘을 개발한다.
• 전력 흐름 방정식의 SDP 완화를 활용하여 시스템 상태 추정 문제를 볼록 최적화 문제로 모델링한다.
• 진정한 시스템 상태를 완화된 SDP 해에서 복원하기 위해 랭크 최소화 기법을 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SDP 기반 상태 추정은 다상 활성 분포망에 대해 전역 최적 해를 제공할 수 있는가?
• RQ2 측정치가 희소할 경우 SDP 기반 상태 추정에서 관측 가능성은 어떻게 확보할 수 있는가?
• RQ3 SDP를 활용한 대규모 분포망에서 측정 노이즈의 영향을 줄이기 위한 전략은 무엇인가?
• RQ4 상태 변수의 수가 증가함에 따라 SDP 기반 상태 추정에서 오측정치는 어떻게 탐지할 수 있는가?
• RQ5 네트워크 분해 전략은 대규모 시스템에서 SDP 기반 상태 추정의 수치적 안정성과 정확도를 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 측정치 증강 알고리즘이 추가적인 물리적 측정치 없이도 시스템의 관측 가능성을 성공적으로 향상시켰다.
• 미세-PMU를 포함한 하위 네트워크로의 네트워크 분해가 대규모 분포망에서의 노이즈 악영향을 크게 감소시켰다.
• 부재 기반 오측정치 탐지 알고리즘이 고차원 SDP 수식에서 오류 측정치를 효과적으로 식별하였다.
• SDP 기반 접근법이 히우리스틱 및 뉴턴 기반 방법에서 흔히 발생하는 국소 최소값 문제를 피할 수 있음을 입증하였다.
• EPRI 2998-bus 시험 시스템에서의 성공적인 검증을 통해 이 방법의 내구성과 확장 가능성을 입증하였다.
• 미세-PMU의 통합으로 측정 품질이 향상되었고, 다상 시스템에서 정확한 상태 추정이 가능해졌다.