Active Distribution Grids Providing Voltage Support: The Swiss Case
在配电网（DN）中越来越多地安装可控分布式能源（DER），为向传输网络（TN）级别提供辅助服务开辟了新的机会。随着智能电表设备和通信基础设施在DN中的渗透率增加，它们变得更加可观察和可控，基于集中优化的控制方案变得高效和实用。在本文中，我们提出了一个集中的易处理的最优潮流（OPF）为基础的控制方案，优化了实时操作的主动DN，同时也考虑提供电压支持作为辅助服务的TN。我们嵌入在各种限制的形式，目前的电压支持要求，瑞士和调查的潜在好处的辅助服务提供假设不同的操作模式的DER逆变器。我们证明了所提出的方案的性能使用组合HV-MV-LV测试系统。
2020-06-29 math.OC
Trends in the optimal location and sizing of electrical units in smart grids using meta-heuristic algorithms
智能电网的发展有效地改变了传统电网系统。这在经济价值和能源的自主控制方面具有许多优势。在智能电网发展中，存在各种目标，诸如电压稳定、最小化功率损耗、最小化经济成本和电压分布改善。因此，研究人员已经研究了几种基于元启发式优化算法的方法，用于配电系统中电气单元的最佳位置和尺寸。元启发式算法已被应用于解决电力系统中的各种问题，并已成功地应用于配电系统。本文对配电网中电力单元优化配置的现有方法进行了综合评述，并对主要目标函数进行了改进。技术，如电压稳定性指标，功率损耗指标，和损耗灵敏度因子已经实施的元启发式优化算法，以减少搜索空间的解决方案的目标函数。然而，这些技术可能会导致最优性的损失。另一个问题是对多个目标的处理不当，这也会影响结果的最佳性。因此，最近的方法，如帕累托前沿生成已被开发，以产生非主导的解决方案。这篇评论表明，需要更多的研究（i）多个目标函数的有效处理，（ii）更有效的元启发式优化算法和/或（iii）更好的支持技术。
2019-10-16 cs.NE cs.SY eess.SP
Kernel-Based Learning for Smart Inverter Control
Dept. of ECE, Virginia Tech（维吉尼亚理工大学电子工程系）；Dept. of ECE, Un. of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校电子工程系）
本文提出非线性逆变器控制策略，通过类比多任务学习将反应控制视为核回归任务，利用线性化电网模型和预测数据场景，在馈线层面联合设计逆变器规则以最小化电压偏差和电阻损耗。
2018-07-10 cs.AI cs.LG cs.SY
Real-Time Local Volt/VAR Control Under External Disturbances with High PV Penetration
智能光伏逆变器的电压/无功控制（VVC）正在成为解决与高光伏渗透率相关的电压挑战的最受欢迎的解决方案之一。这项工作的重点是由电网集成标准IEEE 1547，rule 21推荐的本地下垂VVC，并解决其主要挑战，即在不断变化的条件下，适当的参数选择，控制容易受到不稳定性（或电压振荡）和显着的稳态误差（SSE）。这是通过提出一个两层的本地实时自适应VVC，具有两个主要特点，即：a）它是能够确保低SSE和控制稳定性，同时不妥协，和b）它动态地调整其参数，以确保良好的性能在广泛的外部干扰，如突然的云层覆盖，云不稳定性，变电站电压变化。理论分析和收敛性证明所提出的控制进行了讨论。所提出的控制是实现友好的，因为它适合在集成标准框架内，只依赖于本地总线信息。在几种情况下，与现有的下垂VVC方法的性能进行了比较，在一个大的不平衡的3相馈线详细的二次侧建模。
2018-10-26 math.OC
Smart Inverter Grid Probing for Learning Loads: Part I - Identifiability Analysis
配电网目前缺乏全面的实时计量。然而，电网运营商需要精确的负荷和可再生能源发电知识，以完成任何馈线优化任务。与此同时，新的电网技术，如太阳能光伏发电和储能单元，通过具有先进传感和驱动能力的逆变器连接。在这种情况下，这两部分的工作提出了从事电力电子探测电网和记录其电压响应在致动和计量总线，推断非计量负载的想法。探测可以通过命令逆变器暂时扰动其功率注入来完成。可以在几十秒内引发多个探测动作。在第一部分中，负载推理通过网格探测制定为一个隐式的非线性系统识别任务，这是在一定条件下拓扑可观察。的条件可以很容易地检查后，解决最大流问题的二部图来自馈线拓扑结构和位置的致动和非计量总线。该分析适用于单相和多相电网，径向或网状，并适用于相量或幅值的电压数据。对采用智能电表或相量数据的配电网拓扑可观性进行了特例分析。
2019-03-20 math.OC stat.ML
Sparsity-leveraging Reconfiguration of Smart Distribution Systems
University of Minnesota（明尼苏达大学）
针对含分布式发电的三相配电网，提出基于群稀疏性的凸优化重构方法，通过调整稀疏性参数实现辐射状或弱环网配置，并纳入电压约束。
2014-01-31 cs.SY eess.SY math.OC
Analytical Approach for Active Distribution Network Restoration Including Optimal Voltage Regulation
随着工业、商业和住宅区敏感负荷在配电网中的使用率不断提高，需要提高供电的可靠性和质量。这可以通过智能电网的自愈功能来实现，智能电网已经包括故障情况下恢复策略所需的控制技术。本文提出了一个解析的全局最优化模型。提出了一种新的数学公式的重构问题，减少了所需的二进制变量的数量，同时覆盖更实际的情况下，现有的模型相比。除了网络重构之外，所考虑的自愈动作是节点甩负荷、电压调节设备的抽头设置修改（包括OLTC、SVR和CB）以及DG的有功或无功功率调度。还考虑了负载的电压依赖性。因此，所提出的最优化问题确定最有效的恢复计划，使断电节点的数量最小，自愈动作的数量最少。该问题被制定为一个混合的二阶锥规划（MISOCP），并通过MATLAB接口YALMIP使用Guesthouse求解器解决。以一个实际的83节点配电网为例，对所提出的方法进行了验证.
2018-04-17 math.OC
Distributed Model Predictive Control for Energy Systems in Microgrids
提出了一种基于分布式模型预测控制（DMPC）的灵活模块化控制方案，以实现智能电网中分散能源系统的优化运行。所提出的方法是用来协调多个分布式能源（DER）在低压（LV）微电网，因此，允许虚拟发电厂（VPP）的操作。一个连续的和迭代的DMPC制定，它结合了全球电网的目标，以及当地的舒适性要求和性能指标。所研究的情况下，通过模拟产生的初步结果证明了应用这种控制方案的基准低电压微电网的好处。
2015-08-04 math.OC
Differentially Private State Estimation in Distribution Networks with Smart Meters
ACCESS Linnaeus Centre, School of Electrical Engineering, KTH Royal Institute of Technology（ACCESS林奈斯中心，电气工程学院，皇家理工学院）
本文提出一种在分布网络中实现差分隐私的状态估计方法，通过优化不同性能指标，在估计性能与客户隐私之间取得平衡，适用于水和燃气网络等其他领域。
2015-03-29 cs.SY eess.SY math.OC
Smart Inverter Grid Probing for Learning Loads: Part II - Probing Injection Design
这两部分的工作提出了从事电力电子探测电网推断非计量负荷的想法。探测可以通过命令逆变器扰动其功率注入并记录感应电压响应来完成。一旦探测设置被认为是拓扑上可观察的第一部分的测试，第二部分提供了一种方法，用于设计探测注入遵守逆变器和网络的约束，以提高负载估计。这项任务是具有挑战性的，因为系统的估计依赖于探测注入和未知的负载在一个隐式的非线性方式。该方法首先通过对逆变器注入的可行集合进行采样来构建候选探测向量库。利用线性化电网模型和鲁棒性方法，随后拒绝违反任何预期负载值的电压约束的候选探测矢量。在合格的候选者中，设计最终确定产生最多样化的系统状态的探测向量。探测任务下的噪声相量和非相量数据处理使用半定规划（SDP）松弛。使用基准馈线上的合成和真实数据的数值测试验证了第一部分的条件;基于SDP的求解器;探测设计的重要性;以及探测持续时间和噪声的影响。
2019-03-20 math.OC stat.ML
Optimized energy utilization in small and large commercial loads and residential areas
在智能电网中，需求侧管理（DSM）技术需要被设计为处理大量的几种类型的可控负荷。在本文中，我们提出了一个框架来研究智能电网的需求侧管理，其中包含各种负荷在两个服务区，一个与多个居民家庭，一个总线与商业客户。具体地，每个家庭可以具有可再生发电以及可中断和不可中断的电器，以进行单独的调度，从而通过根据电价的提前一天预测进行最佳的用电时间来优化电能成本。高负荷母线代表一个商业区域，用于演示任何母线上的高负荷对电压分布、功率损耗和负荷潮流条件的影响，并显示建议的DSM对大量电器的性能。使用开发的仿真模型，我们研究了拟议的DSM的性能，并研究了它们对配电网运行和可再生能源发电的影响，整体电压偏差，有功功率损耗，以及可能出现的问题，如反向潮流，电压上升进行了研究和比较，这些问题可以很容易地看到在商业负载总线。
2019-06-25 cs.SY eess.SY math.OC
Smart Grid State Estimation with PMUs Time Synchronization Errors
我们考虑的问题，基于PMU的状态估计结合信息来自无处不在的电力需求时间序列和只有有限数量的PMU。相反，在最近的文献中，同步相量设备通常被假定为与协调世界时（UTC）完全同步，我们明确考虑存在的时间同步误差的测量，由于不同的非理想的原因，如不完善的卫星定位和内部时钟不准确。我们提出了一个递归卡尔曼算法，它允许明确的离线计算的预期性能和实时补偿可能的频率失配之间的不同PMU。基于IEEE C37.118.1标准的PMU，我们测试所提出的解决方案，并将其与替代方法的IEEE 123节点标准配电馈线的合成数据和位于洛桑联邦理工学院校园内的一个小型中压配电馈线的实际数据进行比较。
2019-11-26 cs.SY eess.SY math.OC
Enhancing Observability in Distribution Grids using Smart Meter Data
由于有限的计量基础设施，配电网目前面临着可观测性问题的挑战。另一方面，智能电表数据，包括本地电压幅值和功率注入，通过可再生能源发电和需求响应程序从电网总线传送到公用事业运营商。这项工作采用网格数据从计量总线对推断底层网格状态。为此，提出了一种耦合的潮流问题（CPF）。利用计量总线注入的高度可变性、太阳能逆变器的可控性以及传统负载的相对时不变性，该想法是在连续的时刻联合求解非线性潮流方程。一个直观的和容易验证的规则有关的位置的计量和非计量总线上的物理网格示出的是一个必要和充分的标准，在径向网络的局部可观性。考虑到噪声智能电表读数，耦合电力系统状态估计（CPSSE）的问题进一步发展。CPF和CPSSE任务都是通过增广半定规划松弛来解决的。可观测性标准以及CPF和CPSSE求解器的数值证实使用IEEE 34总线基准馈线上的合成和实际太阳能发电和负载数据。
2016-12-20 cs.LG math.OC stat.ML
Lassoing Line Outages in the Smart Power Grid
University of Minnesota（明尼苏达大学）
针对智能电网中多条线路故障的快速识别问题，提出基于Lasso的二次规划算法，通过块坐标下降迭代实现近实时识别。
2011-05-16 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Optimal Power Flow for Smart Microgrids
University of Minnesota（明尼苏达大学）；University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
针对不平衡微电网，提出基于半定规划松弛和交替方向乘子法的分布式最优潮流算法，以最小化配电损耗或供电成本并实现电压调节。
2014-01-25 cs.SY eess.SY math.OC
