高比例柔性资源下低压状态估计中的不确定性量化
系统与控制
2021-10-11 v1 系统与控制
摘要
正在进行的电气化给配电系统运营商（DSO）带来了新挑战。可控资源可能同时对价格信号作出反应，潜在导致网络越限。DSO 需要可靠且准确的低压状态估计（LVSE）以提升态势感知并缓解此类事件。然而，柔性激活对 LVSE 的影响尚未得到解决。目前仍不清楚柔性引起的不确定性是否可被可靠量化，以支撑稳健的 DSO 决策。本工作中，利用真实数据，针对输入可用性与柔性利用的多种情景，对 LVSE 中的不确定性量化进行了系统研究。为此，将贝叶斯神经网络（BNN）与分位数回归进行比较。结果表明，频繁的柔性激活会显著恶化 LVSE 性能，除非可获得二次变电站量测。此外，证明 BNN 通过在激活期间动态扩展预测区间来捕捉柔性引起的电压跌落，并提升关于不确定性成因的可解释性。
引用
@article{arxiv.2110.04174,
title = {Uncertainty Quantification in LV State Estimation Under High Shares of Flexible Resources},
author = {Nils Müller and Samuel Chevalier and Carsten Heinrich and Kai Heussen and Charalampos Ziras},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.04174},
year = {2021}
}
备注
Submitted to the 22nd Power Systems Computation Conference (PSCC 2022)