論文の概要: Estimate Three-Phase Distribution Line Parameters With Physics-Informed Graphical Learning Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09023v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 20:52:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 14:09:40.348315
• Title: Estimate Three-Phase Distribution Line Parameters With Physics-Informed Graphical Learning Method
• Title（参考訳）: 物理インフォームドグラフィカル学習法による三相分布線パラメータの推定
• Authors: Wenyu Wang, Nanpeng Yu
• Abstract要約: 3相配電システムのネットワークパラメータを推定する物理情報を用いたグラフィカルラーニングアルゴリズムを開発。 提案アルゴリズムは, 利用可能なスマートメータデータのみを用いて, 一次分布線セグメントの3相直列抵抗と反応性を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.410616652484168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate estimates of network parameters are essential for modeling, monitoring, and control in power distribution systems. In this paper, we develop a physics-informed graphical learning algorithm to estimate network parameters of three-phase power distribution systems. Our proposed algorithm uses only readily available smart meter data to estimate the three-phase series resistance and reactance of the primary distribution line segments. We first develop a parametric physics-based model to replace the black-box deep neural networks in the conventional graphical neural network (GNN). Then we derive the gradient of the loss function with respect to the network parameters and use stochastic gradient descent (SGD) to estimate the physical parameters. Prior knowledge of network parameters is also considered to further improve the accuracy of estimation. Comprehensive numerical study results show that our proposed algorithm yields high accuracy and outperforms existing methods.
• Abstract（参考訳）: ネットワークパラメータの正確な推定は、電力流通システムのモデリング、監視、制御に不可欠である。 本稿では,三相配電系統のネットワークパラメータを推定する物理式グラフィカル学習アルゴリズムを開発した。 提案アルゴリズムは, 利用可能なスマートメータデータのみを用いて, 一次分布線セグメントの3相直列抵抗と反応性を推定する。 まず,従来のグラフィカルニューラルネットワーク(GNN)におけるブラックボックス深層ニューラルネットワークを置き換えるパラメトリック物理モデルを開発した。 次に,ネットワークパラメータに対する損失関数の勾配を導出し,確率的勾配降下(sgd)を用いて物理パラメータを推定する。 ネットワークパラメータの事前知識は、推定の精度をさらに向上させると考えられる。 その結果,提案アルゴリズムは精度が高く,既存の手法よりも優れていることがわかった。

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