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萧展辉,邹文景,唐良运.基于多周期性MILP模型的新型配电系统拓扑辨识方法[J].电测与仪表,2023,60(2):117-125.
XIAO Zhan-hui,Zou Wen-jing,Tang Liang-yun.Topology identification method of novel distribution system based on multi-period MILP model[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2023,60(2):117-125.
基于多周期性MILP模型的新型配电系统拓扑辨识方法
Topology identification method of novel distribution system based on multi-period MILP model
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2023.02.017
中文关键词:  拓扑辨识  电流传感器  配电系统  混合整数线性规划  多周期性优化
英文关键词:topology identification, current sensor, distribution system, mixed integer linear programming, multi-period optimization
基金项目:中国南方电网有限公司科技项目(670000KK58200011)
        
作者中文名作者英文名单位
萧展辉XIAO Zhan-hui南方电网数字电网研究院有限公司
邹文景Zou Wen-jing南方电网数字电网研究院有限公司
唐良运Tang Liang-yun南方电网数字电网研究院有限公司
摘要点击次数: 1467
中文摘要:
      在新兴低成本、非接触式的电流传感器的基础上,提出了基于多周期性混合整数线性优化的拓扑辨识方法。基于支路电流绝对值误差建立了拓扑辨识的混合整数非线性优化(MINLP)模型,采用线性化方法将MINLP模型转化为混合整数线性优化(MILP)模型,并通过多周期性测量数据建立多周期性优化模型,从而减小伪测量误差的影响。此外,证明了支路电流传感器优化配置条件,以确保拓扑辨识的准确性。在IEEE-33节点系统的仿真测试结果表明,所提出的拓扑辨识方法拓扑辨识精度高,随多周期性场景的增加,拓扑辨识精度逐渐增加,且受伪测量误差的影响比受支路电流测量误差更大。
英文摘要:
      Based on the emerging low-cost, non-contact current sensors, a topology identification method based on multi-period mixed integer linear optimization was proposed in this paper. Firstly, a mixed integer nonlinear optimization (MINLP) model for topology identification was established based on the absolute value error of branch current. Then, the MINLP model was transformed into a mixed integer linear optimization (MILP) model by linearization method, and a multi-period optimization model was established through multi-period measurement data, so as to eliminate the influence of pseudo measurement error. In addition, the optimal configuration condition of branch current sensors was proved to ensure the accuracy of topology identification. The simulation results of IEEE-33 node system show that the proposed method in this paper has the high accuracy of topology identification. With the increase of multi-period scenarios, the accuracy of topology identification gradually increases, and the influence of pseudo measurement error is greater than that of branch current measurement error.
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