利用电价进行电网拓扑识别
机器学习
2014-02-17 v2 系统与控制
应用统计
机器学习
摘要
本文探讨了仅利用公开可用的市场数据恢复电网拓扑的潜力。在现代批发电力市场中，实时电价通常通过求解网络约束经济调度问题来确定。在线性直流模型下，节点边际电价 (LMPs) 对应于所涉线性规划的拉格朗日乘子。此处一个有趣的观察是，时空变化的 LMP 矩阵具有如下性质：一旦左乘以加权电网拉普拉斯矩阵，其结果是一个低秩且稀疏的矩阵。利用这一丰富结构，我们开发了一种正则化最大似然估计器 (MLE)，从 LMPs 中恢复电网拉普拉斯矩阵。所构建的凸优化问题包含了促进低秩和稀疏性的正则化项，并使用一种可扩展算法进行求解。针对 IEEE 14 节点基准生成的电价进行的数值测试提供了令人鼓舞的拓扑恢复结果。
引用
@article{arxiv.1312.0516,
title = {Grid Topology Identification using Electricity Prices},
author = {Vassilis Kekatos and Georgios B. Giannakis and Ross Baldick},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.0516},
year = {2014}
}
备注
PES General Meeting 2014 submission