使用分佈式系統營運商的元數據生成低壓饋線的峰值感知虛擬測量

Core Concepts

本文提出了一種基於饋線元數據的方法來生成低壓饋線的虛擬測量。該方法利用回歸模型學習測量饋線的功率與饋線元數據、天氣數據和時間戳之間的關係。

Abstract

本文提出了一種基於饋線元數據的方法來生成低壓饋線的虛擬測量。該方法包括以下步驟:

1. 數據預處理:收集饋線元數據(如接入點數量、消費者和生產者的安裝功率、賬單數據)、天氣數據和時間戳資訊。

2. 模型訓練:使用XGBoost、多層感知機(MLP)和線性回歸(LR)三種模型,學習測量饋線功率與元數據、天氣和時間戳之間的關係。

3. 虛擬測量生成:利用訓練好的模型,根據非測量饋線的元數據、天氣和時間戳資訊,生成該饋線的虛擬測量。

實驗結果顯示,XGBoost和MLP的表現優於LR。虛擬測量不僅能夠適應不同的天氣、日曆和時間戳條件,還能夠基於饋線元數據生成合理的負載曲線。這種方法未來可以應用於其他電網層級,並補充負載建模、狀態估計和低壓負載預測等研究領域。

Stats

最低測量值為-146.69 kW
最高測量值為178.59 kW
平均每個饋線有22,402個測量值
測量期間從2022年2月23日到2024年3月28日

Quotes

無

Key Insights Distilled From

Generating peak-aware pseudo-measurements for low-voltage feeders using metadata of distribution system operators

by Manuel Treut... at arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19713.pdf

Deeper Inquiries

如何將本文提出的方法擴展到其他電網層級,如中壓和高壓饋線?

本文提出的方法可以通過幾個步驟擴展到中壓和高壓饋線。首先，應用相似的虛擬測量技術，利用中壓和高壓系統的元數據來建立回歸模型。這些元數據可能包括變壓器的額定功率、連接的用戶數量、以及各類設備的安裝功率等。其次，應考慮中壓和高壓系統的特定特徵，例如負載的時變性和生成的波動性，這些特徵可能與低壓系統有所不同。因此，模型需要進行相應的調整，以適應不同電壓層級的運行條件和需求。最後，通過整合來自不同電壓層級的測量數據，可以進一步提高整體電網的狀態估計和負載預測的準確性，從而實現更高效的電網管理。

如何在虛擬測量的基礎上,進一步提高配電網的狀態估計和負載預測的準確性?

在虛擬測量的基礎上，可以通過以下幾種方式進一步提高配電網的狀態估計和負載預測的準確性。首先，增強數據的多樣性和質量，通過整合來自不同來源的數據（如氣象數據、用戶行為數據等），以提高模型的預測能力。其次，利用先進的機器學習技術，如深度學習和集成學習，來捕捉複雜的非線性關係，這些關係可能在傳統的線性模型中無法充分表現。此外，定期更新模型以反映最新的運行狀態和設備變更，並進行持續的模型評估和調整，以確保預測的準確性。最後，通過實施實時監控系統，能夠及時捕捉到負載變化，從而進一步提高狀態估計的準確性。

除了電力系統應用,本文提出的方法是否可以應用於其他領域,如交通或水利系統的虛擬測量?

本文提出的方法確實可以應用於其他領域，如交通和水利系統的虛擬測量。在交通系統中，可以利用類似的元數據（如交通流量、道路設施、天氣條件等）來預測交通流量和擁堵情況。通過建立基於元數據的回歸模型，可以有效地估算未測量路段的交通狀況，從而幫助交通管理部門進行更有效的交通調度和規劃。在水利系統中，虛擬測量技術可以用於預測水流量和水位變化，通過整合水文數據、氣象數據和水利設施的運行數據，來提高水資源管理的效率。因此，這些方法的靈活性和可擴展性使其在多個領域中具有廣泛的應用潛力。