基于智能电表的城市配电网线路停运快速识别

分布式能源（DERs）在配电网中的日益接入因其不确定且复杂的行为引发了诸多可靠性问题。随着 DER 在配电网中的大规模渗透，依赖客户报告和智能电表“最后喘息”信号的传统停运检测方法性能将变差，因为城市配电网中的可再生发电机、储能及网状结构可在线路停运后继续供电。为应对这些挑战，我们提出一种基于随机时间序列分析且具理论保证的数据驱动停运监测方法。具体而言，我们通过潮流分析证明，线路停运后时间序列电压测量的依赖性表现出显著的统计变化。这使得最优变点检测理论适用于识别线路停运。然而，现有变点检测方法需要停运后电压分布，而该分布在配电系统中未知。因此，我们设计了一个最大似然估计器直接从电压数据中学习分布参数。我们证明基于估计参数的检测同样达到最优性能，使其对快速配电网停运识别极为有用。此外，由于智能电表已广泛安装于配电网而先进基础设施（如 PMU）尚未普及，我们的方法仅需电压幅值即可快速识别停运。仿真结果表明，利用智能电表数据，在含 DER 与不含 DER 的 8 个配电网、14 种配置中均实现了高精度的停运识别。