基于组套索的城市中压与低压配电网拓扑估计
机器学习
2018-09-14 v2 系统与控制
最优化与控制
摘要
分布式能源渗透率不断提高给城市配电网带来诸多可靠性问题。拓扑估计是确保配电网运行鲁棒性的关键步骤。然而，母线连接关系和电网拓扑估计在配电网中通常较难。例如，监测城市电网（如地下线路）中的母线连接关系在技术上有挑战且成本高昂。仅采用辐射状拓扑假设也不合适，因为大都市及重负荷区域的电网可能包含大量网格状结构。为解决这些缺陷，我们提出一种仅利用历史智能电表测量数据的数据驱动拓扑估计方法，用于中压和低压配电网。特别地，采用概率图模型捕捉母线电压间的统计依赖关系。我们证明，在辐射状和网格状结构下的母线连接与电网拓扑估计问题，可表述为带有分组变量最小绝对收缩正则化（即组套索，group lasso）的线性回归。仿真结果表明，使用PG&E居民智能电表数据，在八种不同规模的中低压配电网及22种拓扑配置中取得了高精度的结果。
引用
@article{arxiv.1611.01845,
title = {Urban MV and LV Distribution Grid Topology Estimation via Group Lasso},
author = {Yizheng Liao and Yang Weng and Guangyi Liu and Ram Rajagopal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.01845},
year = {2018}
}
备注
15 pages, 16 figures