An Online Feedback-Based Linearized Power Flow Model for Unbalanced Distribution Networks
An Online Feedback-Based Linearized Power Flow Model for Unbalanced Distribution Networks
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不平衡配电网基于在线反馈的线性潮流模型
DOI：
10.1109/tpwrs.2021.3133257
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发表时间：
2022
影响因子：
6.6
通讯作者：
Guo, Yifei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cheng, Rui;Wang, Zhaoyu;Guo, Yifei
交流潮流的非线性和非凸特性给不平衡配电网的分析和优化提出了挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于在线反馈的不平衡配电网的线性潮流模型。基于在线反馈的线性化模型以支路流模型（BFM）的一阶Taylor展开为基础，利用瞬时电压和负荷消耗的测量值，通过在线反馈更新模型参数。利用不平衡径向配电网的连接结构，给出了该模型的统一矩阵-向量紧致形式。通过在IEEE 123总线测试系统上的数值试验，验证了该方法与其他离线BFM方法的准确性和优越性。并将该模型应用于电压调节的最优潮流，进一步验证了该模型的有效性。
The nonlinear and nonconvex nature of ac power flow challenges the analysis and optimization of unbalanced distribution networks. To tackle this issue, this paper proposes an online feedback-based linearized power flow model for unbalanced distribution networks with both wye-connected and delta-connected loads. The online feedback-based linearized model is grounded on the first-order Taylor expansion of the branch flow model (BFM), and updates the model parameters via online feedback by leveraging the instantaneous measurements of voltages and load consumption. Exploiting the connection structure of unbalanced radial distribution networks, we also provide a unified matrix-vector compact form of the model. The numerical tests on the IEEE 123-bus test system validate its accuracy and superiority compared with other offline BFM methods. Additionally, we apply the proposed model to the optimal power flow for voltage regulation, which further demonstrates its effectiveness.
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多相配电网络中的线性潮流模型
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe
影响因子：
--
作者：
A. Bernstein;E. Dall’Anese
通讯作者：
E. Dall’Anese
DOI：
10.1109/ptc.2017.7980998
发表时间：
2017-06
期刊：
2017 IEEE Manchester PowerTech
影响因子：
--
作者：
Adrian Hauswirth;A. Zanardi;S. Bolognani;F. Dörfler;G. Hug
通讯作者：
Adrian Hauswirth;A. Zanardi;S. Bolognani;F. Dörfler;G. Hug
DOI：
10.1109/smartgridcomm.2015.7436387
发表时间：
2015
期刊：
2015 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm)
影响因子：
--
作者：
V. Kekatos;Liang Zhang;G. Giannakis;R. Baldick
通讯作者：
R. Baldick
基于分层分布式算法的多相配电网电压加速调节
影响因子：
6.6
作者：
Xinyang Zhou;Zhiyuan Liu;Changhong Zhao;Lijun Chen
通讯作者：
Lijun Chen
影响因子：
3.9
作者：
Lukas Ortmann;Adrian Hauswirth;Ivo Caduff;F. Dörfler;S. Bolognani
通讯作者：
S. Bolognani