Abstract-This paper presenterar en ny metod för att identifiera mätfelet i estimeringsproblemen för likströmsström. Den föreslagna algoritmen utnyttjar singulariteten i impedansmatrisen och glesheten hos felvektorn genom att posera DC strömflödet problem som en gles vektor återhämtning problem som utnyttjar strukturen i kraftsystemet och använder l1-norm minimization för stat estimering. Detta tillvägagångssätt kan på ett tillfredsställande sätt beräkna mätfelen exakt, och dess prestanda är robust i förhållande till mätfelens godtyckliga omfattning. Därför kan den föreslagna metoden upptäcka de bullriga elementen om mätningarna är förorenade med additivt vitt Gaussiskt buller plus glest buller med stor omfattning, vilket kan orsakas av datainjicering attacker. Effektiviteten hos den föreslagna gleshetsbaserade dekompositions-DC-effektflödesmetoden visas på mätsystemen IEEE 118-bus och 300-bus.
I REF identifieras mätfelen i likströmsströmflödet genom att man utnyttjar impedansmatrisens singularitet och felvektorns gleshet.
Sparsity-based error detection in DC power flow state estimation
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Electro Information Technology (EIT)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Electro Information Technology (EIT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}