論文の概要: Time-Synchronized Full System State Estimation Considering Practical Implementation Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01729v2
• Date: Tue, 15 Aug 2023 23:08:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 17:42:57.515224
• Title: Time-Synchronized Full System State Estimation Considering Practical Implementation Challenges
• Title（参考訳）: 実運用課題を考慮した時間同期全システム状態推定
• Authors: Antos Cheeramban Varghese, Hritik Shah, Behrouz Azimian, Anamitra Pal, and Evangelos Farantatos
• Abstract要約: この問題を解決するために,Deep Neural Network-based State Estimator (DeNSE)を提案する。 DeNSEは、緩やかな時間スケールから引き出された推論と広範囲にわたる監視制御とデータ取得(SCADA)データを高速な時間スケールでローカルなPMUデータと間接的に組み合わせるために、ベイズフレームワークを使用している。 IEEE 118-busシステムを用いて得られた結果は、純粋にSCADA状態推定器、SCADA-PMUハイブリッド状態推定器、PMUのみ線形状態推定器よりもDeNSEの優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15978270011184256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As phasor measurement units (PMUs) are usually placed on the highest voltage buses, many lower voltage levels of the bulk power system are not observed by them. This lack of visibility makes time-synchronized state estimation of the full system a challenging problem. We propose a Deep Neural network-based State Estimator (DeNSE) to overcome this problem. The DeNSE employs a Bayesian framework to indirectly combine inferences drawn from slow timescale but widespread supervisory control and data acquisition (SCADA) data with fast timescale but local PMU data to attain sub-second situational awareness of the entire system. The practical utility of the proposed approach is demonstrated by considering topology changes, non-Gaussian measurement noise, and bad data detection and correction. The results obtained using the IEEE 118-bus system show the superiority of the DeNSE over a purely SCADA state estimator, a SCADA-PMU hybrid state estimator, and a PMU-only linear state estimator from a techno-economic viability perspective. Lastly, the scalability of the DeNSE is proven by performing state estimation on a large and realistic 2000-bus Synthetic Texas system.
• Abstract（参考訳）: ファサー測定ユニット(PMU)は通常、最高電圧バスに搭載されるため、バルク電力系統の低電圧レベルの多くは観測されない。 この可視性の欠如は、システム全体の時間同期状態推定を困難な問題にする。 この問題を解決するために,Deep Neural Network-based State Estimator (DeNSE)を提案する。 DeNSEは、遅い時間スケールから引き出された推論と広範囲の監視制御とデータ取得(SCADA)データを高速な時間スケールでローカルなPMUデータと間接的に組み合わせて、システム全体のサブ秒の状況認識を実現するためにベイズフレームワークを使用している。 提案手法の実用性は, トポロジー変化, 非ガウス計測ノイズ, 悪いデータ検出と補正を考慮することで実証される。 IEEE 118-busシステムを用いて得られた結果は、純粋にSCADA状態推定器、SCADA-PMUハイブリッド状態推定器およびPMUのみ線形状態推定器よりもDeNSEの方が優れていることを示す。 最後に、DeNSEのスケーラビリティは、大規模で現実的な2000-bus Synthetic Texasシステムで状態推定を行うことによって証明される。

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