論文の概要: Quick Line Outage Identification in Urban Distribution Grids via Smart Meters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02056v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 07:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 14:45:49.566678
• Title: Quick Line Outage Identification in Urban Distribution Grids via Smart Meters
• Title（参考訳）: スマートメータによる都市配電網における急速線停止の同定
• Authors: Yizheng Liao, Yang Weng, Chin-woo Tan, Ram Rajagopal
• Abstract要約: 本稿では,理論的保証付き時系列解析に基づくデータ駆動型停止監視手法を提案する。 電力流解析により、時系列電圧測定の依存性はライン停止後の統計的に有意な変化を示すことを示した。 提案手法では,迅速な停止同定には電圧大小のみを要求できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.464184851598876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing integration of distributed energy resources (DERs) in distribution grids raises various reliability issues due to DER's uncertain and complex behaviors. With a large-scale DER penetration in distribution grids, traditional outage detection methods, which rely on customers report and smart meters' last gasp signals, will have poor performance, because the renewable generators and storages and the mesh structure in urban distribution grids can continue supplying power after line outages. To address these challenges, we propose a data-driven outage monitoring approach based on the stochastic time series analysis with a theoretical guarantee. Specifically, we prove via power flow analysis that the dependency of time-series voltage measurements exhibits significant statistical changes after line outages. This makes the theory on optimal change-point detection suitable to identify line outages. However, existing change point detection methods require post-outage voltage distribution, which is unknown in distribution systems. Therefore, we design a maximum likelihood estimator to directly learn the distribution parameters from voltage data. We prove that the estimated parameters-based detection also achieves the optimal performance, making it extremely useful for fast distribution grid outage identifications. Furthermore, since smart meters have been widely installed in distribution grids and advanced infrastructure (e.g., PMU) has not widely been available, our approach only requires voltage magnitude for quick outage identification. Simulation results show highly accurate outage identification in eight distribution grids with 14 configurations with and without DERs using smart meter data.
• Abstract（参考訳）: 分散エネルギー資源(DER)の分散グリッドへの統合は、DERの不確実で複雑な振る舞いのため、様々な信頼性の問題を引き起こす。 配電網の大規模普及に伴い、従来の停電検出手法は、顧客からの報告とスマートメータの最後のgasp信号に依存しており、再生可能発電機やストレージ、都市配電網のメッシュ構造が系統の停電後も電力供給を継続できるため、性能が低下する。 これらの課題に対処するため,理論的保証付き確率的時系列解析に基づくデータ駆動型停止監視手法を提案する。 具体的には,時間系列電圧測定の依存性がライン停止後の統計的に有意な変化を示すことを示す。 これにより、最適変化点検出の理論がラインの停止を識別するのに適している。 しかし,既存の切換点検出手法では,配電系統では未知の電圧分布を必要とする。 そこで我々は電圧データから分布パラメータを直接学習する最大確率推定器を設計する。 推定パラメータに基づく検出も最適性能を達成し,高速な分散グリッド停止同定に非常に有用であることを示す。 さらに、スマートメータは配電網や先進的なインフラ(例えばPMU)に広く設置されているため、我々のアプローチは急激な停止識別のためにのみ電圧等級を必要とする。 シミュレーションの結果,Derと非Derの配置が14の8つの配電網において,スマートメータデータを用いた高精度な故障同定が得られた。

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