配电系统中的鲁棒矩阵补全状态估计
机器学习
2019-10-15 v4 机器学习
摘要
由于配电系统状态估计（DSSE）中量测不足，在不使用伪量测的情况下难以实现全可观性与冗余量测。矩阵补全状态估计（MCSE）结合矩阵补全与电力系统模型，通过挖掘矩阵的低秩特性来估计电压。本文提出一种鲁棒矩阵补全状态估计（RMCSE），在低可观条件下估计配电系统电压。传统状态估计加权最小二乘（WLS）方法需要全可观性以计算状态，并需要冗余量测来进行不良数据检测。所提方法通过以不同权重最小化矩阵秩与量测残差，提升了 MCSE 对不良数据的鲁棒性。它能在低可观系统中估计系统状态，并在面对多个不良数据时无需不良数据检测过程即可获得鲁棒估计。该方法在 IEEE 33 节点辐射状配电系统上进行了数值评估。RMCSE 的估计性能与鲁棒性与采用最大归一化残差不良数据辨识的 WLS（WLS-LNR）及 MCSE 进行了比较。
引用
@article{arxiv.1902.02009,
title = {Robust Matrix Completion State Estimation in Distribution Systems},
author = {Bo Liu and Hongyu Wu and Yingchen Zhang and Rui Yang and Andrey Bernstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.02009},
year = {2019}
}