論文の概要: Enhancing the Spatio-temporal Observability of Grid-Edge Resources in Distribution Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07801v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 19:12:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 14:53:05.872207
• Title: Enhancing the Spatio-temporal Observability of Grid-Edge Resources in Distribution Grids
• Title（参考訳）: 配電網におけるグリッドエッジ資源の時空間観測性の向上
• Authors: Shanny Lin and Hao Zhu
• Abstract要約: 分散エネルギー資源(DER)の凸時間観測可能性を高めることは,配電網の安全かつ効率的な運用を実現する上で重要である。 本稿では, 異種の測定値の補足強度を活用し, 集合的な住宅負荷回復枠組みについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.815007821143811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enhancing the spatio-temporal observability of distributed energy resources (DERs) is crucial for achieving secure and efficient operations in distribution grids. This paper puts forth a joint recovery framework for residential loads by leveraging the complimentary strengths of heterogeneous types of measurements. The proposed approaches integrate the low-resolution smart meter data collected for every load node with the fast-sampled feeder-level measurements provided by limited number of phasor measurement units. To address the lack of data, we exploit two key characteristics for the loads and DERs, namely the sparse changes due to infrequent activities of appliances and electric vehicles (EVs) and the locational dependence of solar photovoltaic (PV) generation. Accordingly, meaningful regularization terms are introduced to cast a convex load recovery problem, which will be further simplified to reduce computational complexity. The load recovery solutions can be utilized to identify the EV charging events at each load node and to infer the total behind-the-meter PV output. Numerical tests using real-world data have demonstrated the effectiveness of the proposed approaches in enhancing the visibility of these grid-edge DERs.
• Abstract（参考訳）: 分散エネルギー資源(DER)の時空間観測可能性を高めることは,配電網の安全かつ効率的な運用を実現する上で重要である。 本稿では, 異種の測定値の補足強度を活用し, 集合的な住宅負荷回復枠組みについて述べる。 提案手法は,各負荷ノードに対して収集した低分解能スマートメータデータを,限られた数のファサー測定ユニットによって提供される高速サンプリングフィードレベル測定と統合する。 データ不足に対処するために,電気機器や電気自動車(evs)の頻度の低さと太陽光発電(pv)発生の場所依存性という,負荷とdersに対する2つの重要な特徴を生かした。 したがって、凸荷重回復問題を解くために有意義な正規化項を導入し、計算複雑性を低減するためにさらに単純化する。 負荷回復ソリューションは、各負荷ノードにおけるev充電イベントを識別し、総後方pv出力を推定するために使用することができる。 実世界のデータを用いた数値実験により,これらのグリッドエッジDERの視認性を高めるための提案手法の有効性が示された。

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