[论文解读] On PMU Location Selection for Line Outage Detection in Wide-area Transmission Networks

Yue Zhao, Andrea Goldsmith+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 27, 2012

Power System Optimization and Stability参考文献 10被引用 24

一句话总结

本文提出一种分支定界算法，通过最大化不同线路停运时电压相位角特征之间的最小距离，以寻找输电网中用于检测线路停运的全局最优PMU布点。结果表明，仅需在约三分之一的母线上安装PMU即可实现与全部母线部署PMU相同的停运检测性能，显著降低部署成本，同时保持最优性能。

ABSTRACT

The optimal PMU locations to collect voltage phase angle measurements for detecting line outages in wide-area transmission networks are investigated. The problem is established as one of maximizing the minimum distance among the voltage phase angle signatures of the outages, which can be equivalently formulated as an integer programming problem. Based on a greedy heuristic and a linear programming relaxation, a branch and bound algorithm is proposed to find the globally optimal PMU locations. Using this algorithm, the optimal tradeoff between the number of PMUs and the outage detection performance is characterized for IEEE 14, 24 and 30 bus systems. The algorithm is shown to find the globally optimal PMU locations in a small number of iterations. It is observed that it is sufficient to have roughly one third of the buses providing PMU measurements in order to achieve the same outage detection performance as with all the buses providing PMU measurements.

研究动机与目标

• 为解决在广域输电网中实时检测线路停运时选择最优PMU布点的挑战。
• 在实际约束条件下，表征PMU数量与停运检测性能之间的权衡关系。
• 开发一种全局最优的PMU布点选择方法，以确保停运特征的最高可分性。
• 证明仅需较少数量的PMUs（约为总母线数的三分之一）即可实现与全量PMU部署相当的性能。

提出的方法

• 将PMU布点选择问题建模为最大化不同线路停运时电压相位角特征之间最小距离的问题。
• 将问题建模为整数规划（IP）形式，以实现精确优化。
• 使用贪心启发式算法生成最优解的下界。
• 通过线性规划松弛计算最优解的上界。
• 开发一种分支定界算法，通过迭代固定PMU布点位置，并利用启发式算法和松弛方法更新上下界。
• 将框架扩展至非自适应PMU布点选择，通过考虑多种典型电网运行方式和功率注入分布。

实验结果

研究问题

• RQ1 在输电网中，PMU数量与停运特征之间最小分离距离之间存在何种最优权衡？
• RQ2 能否高效计算出用于线路停运检测的全局最优PMU布点配置？
• RQ3 是否可能仅使用远少于总母线数的PMUs，实现接近全量可观测的性能？
• RQ4 在标准测试系统中，所提方法的性能与启发式或次优方法相比如何？
• RQ5 所提框架能否扩展至在不同电网运行条件下实现非自适应PMU布点？

主要发现

• 所提出的分支定界算法最多在19次迭代内找到全局最优PMU布点，且大多数情况下收敛步数远少于该值。
• 在IEEE 14、24和30母线系统中，最优PMU配置实现的停运特征间最小距离与全量PMU部署相同。
• 仅需在约三分之一的母线上安装PMU，即可达到与全量PMU覆盖相同的停运检测性能。
• 贪心启发式算法提供可靠的下界，线性规划松弛提供紧致的上界，从而实现高效收敛。
• 最大最小距离准则能有效捕捉停运特征的可分性，从而支持稳健的PMU布点决策。
• 通过整合多种典型运行方式和功率注入分布，该方法在非自适应场景下具有良好的泛化能力。