基于多周期性MILP模型的新型配电系统拓扑辨识方法

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.

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

所属期刊栏目：60

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：中国南方电网有限公司科技项目670000KK58200011

在线出版日期：2023-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：117-125