Abstract-Distribution nät representerar den slutliga nivån i elektriska nät som består av medel- och lågspänningsledningar som ansluter distributionsstationer till slutanvändare/belastningar. Traditionellt har distributionsnäten drivits i en radiell topologi som kan ändras då och då. På grund av avsaknaden av ett betydande antal enheter för realtidsövervakning i distributionsnätet är uppskattningen av topologin/strukturen ett problem som är avgörande för dess observerbarhet och kontroll. Detta dokument utvecklar en ny grafisk inlärningsbaserad metod för att uppskatta den radiella driftnätsstrukturen med hjälp av spänningsmätningar som samlats in från nätets belastningar. Lärande algoritmen är baserad på villkorliga oberoende tester för kontinuerliga variabler över ackord diagram och har bred tillämplighet. Det är bevisat att systemet kan användas för flera energiflöde lagar (DC eller AC approximationer) och viktigare är oberoende av den specifika sannolikhetsfördelningen som styr enskilda buss effektanvändning. Algoritmens komplexitet diskuteras och dess prestanda demonstreras genom simuleringar av distributionstestfall.
I REF, en grafisk modell lärande algoritm är pro-posed baserat på villkorligt oberoende tester för nodal spänningsmätningar.
Estimating distribution grid topologies: A graphical learning based approach
{'venue': '2016 Power Systems Computation Conference (PSCC)', 'journal': '2016 Power Systems Computation Conference (PSCC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}