[논문 리뷰] Unbalanced Multi-Phase Distribution Grid Topology Estimation and Bus Phase Identification

Yizheng Liao, Yang Weng외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 18.

Optimal Power Flow Distribution참고 문헌 41인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 스마트 미터 데이터를 이용해 불균형 다상 분배 그리드의 위상 연결 구조를 추정하고 잘못된 버스 위상 레이블을 식별하는 데이터 기반 방법을 제안한다. 삼상 전압을 대칭 성분으로 변환하고, 반경형 네트워크의 조건부 독립성을 활용하기 위해 Chow-Liu 알고리즘을 적용함으로써, 강한 부하 불균형과 잘못된 위상 레이블 조건에서도 정확하게 위상 구조를 복원할 수 있으며, 실제 데이터 세트를 사용한 IEEE 시스템 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

There is an increasing need for monitoring and controlling uncertainties brought by distributed energy resources in distribution grids. For such goal, accurate multi-phase topology is the basis for correlating measurements in unbalanced distribution networks. Unfortunately, such topology knowledge is often unavailable due to limited investment, especially for evv{low-voltage} distribution grids. Also, the bus phase labeling information is inaccurate due to human errors or outdated records. For this challenge, this paper utilizes smart meter data for an information-theoretic approach to learn the topology of distribution grids. Specifically, multi-phase unbalanced systems are converted into symmetrical components, namely positive, negative, and zero sequences. Then, this paper proves that the Chow-Liu algorithm finds the topology by utilizing power flow equations and the conditional independence relationships implied by the radial multi-phase structure of distribution grids with the presence of incorrect bus phase labels. At last, by utilizing Carson's equation, this paper proves that the bus phase connection can be correctly identified using voltage measurements. For validation, IEEE systems are simulated using three real data sets. The simulation results demonstrate that the algorithm is highly accurate for finding multi-phase topology even with strong load unbalancing condition and DERs. This ensures close monitoring and controlling DERs in distribution grids.

연구 동기 및 목표

• 제한된 센서 장치와 오래된 기록으로 인해 저압 분배 그리드에서 정확한 다상 위상 구조 지식이 부족한 문제를 해결한다.
• 기존 위상 추정 방법의 성능을 저해하는 잘못되거나 누락된 버스 위상 레이블 문제를 극복한다.
• 강한 부하 불균형과 분산 에너지 자원(DER)의 높은 비율이 포함된 환경에서도 작동하는 위상 추정 방법을 개발한다.
• 불균형 삼상 분배 그리드의 진정한 반경형 위상 구조를 복원함으로써 DER의 정확한 모니터링 및 제어를 가능하게 한다.
• PMU나 올바른 위상 레이블에 대한 사전 지식이 필요 없이 스마트 미터 데이터만으로 작동하는 솔루션을 제공한다.

제안 방법

• 불균형 시스템의 거동을 분리하기 위해 삼상 전압 측정치를 대칭 성분(정상성분, 반정상성분, 영성분)으로 변환한다.
• 반경형 분배 네트워크의 조건부 독립성을 활용하기 위해 전압 측정치의 확률적 그래픽 모델을 학습하기 위해 Chow-Liu 알고리즘을 적용한다.
• 전력 흐름 방정식과 분배 그리드의 반경형 구조를 이용해 Chow-Liu 알고리즘이 진정한 위상 구조를 복원할 수 있음을 증명한다.
• Carson의 공식을 사용해 전압 차이와 위상 연결 간의 관계를 유도함으로써, 버스 위상 식별을 정확히 할 수 있도록 한다.
• 전압 데이터로부터 가장 가능성이 높은 네트워크 구조를 추론하기 위해 상호정보량 최대화를 최적화 기준으로 사용한다.
• 실제 스마트 미터 데이터를 사용한 다양한 불균형 부하 및 DER 조건에서의 IEEE 테스트 시스템을 통해 방법을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Chow-Liu 알고리즘이 스마트 미터 데이터만을 사용해 불균형 다상 분배 그리드의 위상 구조를 정확히 복원할 수 있는가?
• RQ2 버스 위상 레이블이 잘못되거나 알려져 있지 않을 경우 이 방법은 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ3 대칭 성분 변환은 불균형 시스템에서 위상 구조 추정 정확도를 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 레이블 오류가 존재하는 상황에서도 전압 측정치만으로 각 버스의 위상 연결을 정확히 식별할 수 있는가?
• RQ5 강한 부하 불균형과 높은 수준의 분산 에너지 자원(DER) 침투 조건에서 이 방법은 얼마나 견고한가?

주요 결과

• 제안된 방법은 최대 10%의 잘못되거나 누락된 위상 레이블이 존재하는 상황에서도 불균형 분배 그리드의 진정한 다상 위상 구조를 높은 정확도로 복원한다.
• Chow-Liu 알고리즘이 전압 측정치 간의 상호정보량을 최대화함으로써 진정한 반경형 위상 구조를 성공적으로 식별하였으며, 이는 이론적 증명과 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
• 대칭 성분 변환은 삼상 시스템을 효과적으로 분리함으로써, 불균형 네트워크에 대한 확률적 그래픽 모델의 적용을 가능하게 한다.
• Carson의 공식은 전압 차이와 위상 순서 간의 관계를 모델링함으로써, 버스 위상 연결을 정확히 식별할 수 있도록 한다.
• 실제 데이터 세트를 사용한 IEEE 테스트 시스템에서의 시뮬레이션 결과, 강한 부하 불균형과 높은 DER 침투 조건에서도 방법이 높은 정확도를 유지함을 확인하였다.
• PMU나 정확한 위상 레이블이 필요 없기 때문에, 이 방법은 존재하는 분배 네트워크에 널리 구현 가능한 기존 접근법을 초월한다.