Abstract-Smart grid (SG) teknik omvandlar det traditionella elnätet från ett enskikts fysiskt system till ett cyberfysiskt nätverk som innehåller ett andra lager av information. Samla in, överföra och analysera den enorma mängd data som kan fångas från olika parametrar i nätverket, tillsammans med den osäkerhet som orsakas av de distribuerade elgeneratorerna, utmana standardmetoderna för säkerhet och övervakning i framtida SGs. Andra viktiga frågor är kostnads- och effekteffektiviteten i datainsamling och analys, som lyfts fram i nödsituationer som t.ex. strömavbrott. Detta dokument presenterar en effektiv dynamisk lösning för online-SG topologiidentifiering (TI) och övervakning genom att kombinera begrepp från compressive sensing (CS) och grafteori. I synnerhet är SG modelleras som en enorm sammankopplad graf, och sedan med hjälp av en fm strömflöde modell under den probabilistiska optimal strömflödet (P-OPF), TI matematiskt omformuleras som ett glest-återvinning problem (SRP). Detta problem och utmaningar där löses effektivt med hjälp av modifierade sparse-recovery algoritmer. Nätverksmodeller genereras med hjälp av verktygslådan MATPOWER. Simuleringsresultat visar att den föreslagna metoden utgör ett lovande alternativ för realtidsövervakning av SG. Index Terms-Compressive Sensing (CS), cyberfysiska system, smarta nät (SG), sparsam återhämtning, topologiidentifiering (TI) och feldetektering.
En effektiv algoritm för topologiidentifiering av ett kraftsystem föreslås också i REF som bygger på idéer från kompressiv sensation och grafteori.
Compressive Sensing-Based Topology Identification for Smart Grids
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}