基于图信号处理工具的不可观测电力系统状态估计
信号处理
2022-01-13 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
我们考虑不可观测电力系统中的状态估计问题。为此，我们提出新颖的图信号处理(GSP)方法。为简洁起见，我们先分析直流潮流(DC-PF)模型，再将算法扩展至交流潮流(AC-PF)模型。所提 GSP 方法背后的主要假设是：电网状态(包括系统相位向量与电压幅值向量)相对于表示底层图的系统导纳矩阵是平滑图信号。因此，本文第一步是从经验与理论上验证状态的图平滑假设。随后，我们开发了正则化 GSP 加权最小二乘(GSP-WLS)状态估计器，其不要求网络可观测。我们提出一种传感器布置策略，旨在优化 GSP-WLS 估计器的估计性能。最后，通过将平滑正则项集成至高斯-牛顿算法，我们将 GSP-WLS 估计方法扩展至 AC-PF 模型。IEEE 118-总线系统上的数值结果表明，新 GSP 方法优于常用估计方法且对数据缺失具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2106.02254,
title = {State Estimation in Unobservable Power Systems via Graph Signal Processing Tools},
author = {Lital Dabush and Ariel Kroizer and Tirza Routtenberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.02254},
year = {2022}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE for possible publication