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Data-driven detection and identification of line parameters with PMU and Unsynchronized SCADA Measurements in Distribution Grids

引用

CSEE Journal of Power and Energy Systems 2024年第1期10卷 261-271页

作者： Jinping Sun Qifang Chen Mingchao Xia School of Electrical Engineering Beijing Jiaotong University(BJTU)Beijing 100044China

line parameters play an important role in the control and management of distribution ***,phasor measurement unit(PMU)systems and supervisory control and data acquisition(SCADA)systems coexist in distribution ***,SCADA and PMU measurements usually do not match each other,resulting in inaccurate detection and identification of line parameters based on *** solve this problem,a data-driven method is *** measurements are taken as samples and PMU measurements as the population.A probability parameter identification index(PPII)is derived to detect the whole line parameter based on the probability density function(PDF)parameters of the *** parameter identification,a power-loss PDF with the PMU time stamps and a power-loss chronological PDF are derived via kernel density estimation(KDE)and a conditional ***,the power-loss samples with the PMU time stamps and chronological correlations are generated by the two PDFs of the power loss via the Metropolis-Hastings(MH)***,using the power-loss samples and PMU current measurements,the line parameters are identified using the total least squares(TLS)*** simulations demonstrate the effectiveness of the proposed method for distribution network line parameter detection and identification.

关键词： Distribution systems line parameter detection and identification probability density function sampling algorithm the time skew of PMU and SCADA measurements

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