論文の概要: Generating peak-aware pseudo-measurements for low-voltage feeders using metadata of distribution system operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19713v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 14:10:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:29:26.236670
• Title: Generating peak-aware pseudo-measurements for low-voltage feeders using metadata of distribution system operators
• Title（参考訳）: 配電系統運用者のメタデータを用いた低電圧給電装置のピーク対応擬似測定生成
• Authors: Manuel Treutlein, Marc Schmidt, Roman Hahn, Matthias Hertel, Benedikt Heidrich, Ralf Mikut, Veit Hagenmeyer,
• Abstract要約: 測定装置が多くの低電圧(LV)グリッドにインストールされていないことは緊急の問題である。 本稿では,各供給者のメタデータに基づいて,非測定型LV供給者の擬似測定を推定する手法を提案する。 将来的には、サブステーショントランスのような他のグリッドレベルにも適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.885025492232011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distribution system operators (DSOs) must cope with new challenges such as the reconstruction of distribution grids along climate neutrality pathways or the ability to manage and control consumption and generation in the grid. In order to meet the challenges, measurements within the distribution grid often form the basis for DSOs. Hence, it is an urgent problem that measurement devices are not installed in many low-voltage (LV) grids. In order to overcome this problem, we present an approach to estimate pseudo-measurements for non-measured LV feeders based on the metadata of the respective feeder using regression models. The feeder metadata comprise information about the number of grid connection points, the installed power of consumers and producers, and billing data in the downstream LV grid. Additionally, we use weather data, calendar data and timestamp information as model features. The existing measurements are used as model target. We extensively evaluate the estimated pseudo-measurements on a large real-world dataset with 2,323 LV feeders characterized by both consumption and feed-in. For this purpose, we introduce peak metrics inspired by the BigDEAL challenge for the peak magnitude, timing and shape for both consumption and feed-in. As regression models, we use XGBoost, a multilayer perceptron (MLP) and a linear regression (LR). We observe that XGBoost and MLP outperform the LR. Furthermore, the results show that the approach adapts to different weather, calendar and timestamp conditions and produces realistic load curves based on the feeder metadata. In the future, the approach can be adapted to other grid levels like substation transformers and can supplement research fields like load modeling, state estimation and LV load forecasting.
• Abstract（参考訳）: 配電系統オペレーター(DSO)は、気候中立性経路に沿った配電網の再構築や、配電網の消費と発生を管理し制御する能力など、新たな課題に対処しなければならない。 課題を満たすため、分散グリッド内の測定は、しばしばDSOの基礎を形成する。 したがって、測定装置が多くの低電圧(LV)グリッドにインストールされていないことは緊急の問題である。 この問題を解決するために,回帰モデルを用いて,各供給者のメタデータに基づいて,非測定型LVフィードの擬似測定を推定する手法を提案する。 供給者メタデータは、グリッド接続点数、消費者及び生産者の設置電力、下流のLVグリッドにおける請求データを含む。 さらに、天気データ、カレンダーデータ、タイムスタンプ情報をモデル機能として使用しています。 既存の測定値はモデルターゲットとして使用される。 2,323LVのフィードインを特徴とする大規模実世界のデータセット上での擬似測定を広範囲に評価した。 この目的のために,BigDEAL チャレンジにインスパイアされたピークメトリクスを導入し,消費とフィードインの両面でのピークサイズ,タイミング,形状について検討する。 回帰モデルとして、XGBoost、多層パーセプトロン(MLP)、線形回帰(LR)を用いる。 XGBoost と MLP は LR よりも優れていた。 さらに, 気象, カレンダー, タイムスタンプの異なる条件に適応し, フィードのメタデータに基づいて現実的な負荷曲線を生成できることを示した。 将来的には、サブステーション変圧器のような他のグリッドレベルにも適用でき、負荷モデリングや状態推定、LV負荷予測といった研究分野を補うことができる。

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