基于置信传播的分布式状态估计算法设计、分析及其在智能电网中的应用
信息论
2018-11-21 v1 分布式、并行与集群计算
math.IT
摘要
我们详细研究了因子图与置信传播（BP）算法在电力系统状态估计（SE）问题中的应用。我们从线性 DC 模型的 BP 解出发，并为其提供详细的收敛性分析。利用基于 BP 的 DC 模型，我们提出了一种用于电力系统 SE 的快速实时状态估计器。该估计器易于分布式化与并行化，从而缓解计算限制并允许实时处理量测。所呈现的算法可作为连续过程运行。借助来自 DC 模型的洞见，我们采用两种不同方法推导非线性模型的 BP 算法。第一种方法直接应用 BP 方法，但仅为非线性模型提供近似的 BP 解。在第二种方法中，我们迈出关键一步，给出将 BP 依次应用于非线性模型的解，类似于高斯-牛顿法所做的那样。所得的迭代高斯-牛顿置信传播（GN-BP）算法可解释为具有与集中式 SE 相同精度的分布式高斯-牛顿方法。
引用
@article{arxiv.1811.08355,
title = {Design and Analysis of Distributed State Estimation Algorithms Based on Belief Propagation and Applications in Smart Grids},
author = {Mirsad Cosovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.08355},
year = {2018}
}
备注
A PhD dissertation submitted to the Department of Power, Electronics and Communication Engineering, Faculty of Technical Sciences, University of Novi Sad, Serbia (147 pages, 42 figures, 4 tables)