主元子空间方法在主动配电网量测配置识别中的应用

"基于主元子空间的主动配电网量测设备关键配置位置识别方法，旨在优化量测设备在主动配电网中的配置，无需完备的系统先验知识。该方法运用主元分析PCA来处理量测数据，通过主元的累计方差贡献率选择重要样本，基于重构的量测变量计算Hotelling T2统计量的重构贡献率。通过定义节点重构贡献率和节点相对贡献率，识别出关键配置位置。 IEEE 69节点系统的仿真验证了该方法的效率和实用性。" 本文主要探讨的是在主动配电网ADN中，如何有效地识别并配置关键的量测设备，如智能电表SM、同步相量测量单元PMU等，以应对分布式电源、储能系统和电动汽车接入带来的复杂运行环境。传统的配电网正逐渐转变为多电源、弱环状拓扑的主动配电网，这需要更精确的实时监测。然而，由于PMU等高级量测设备成本高昂，全面配置并不实际，因此研究如何优化配置至关重要。 文章提出了一种基于主元子空间的方法。首先，使用主元分析将高维量测数据映射到主元子空间，减少数据维度的同时保留主要信息。主元分析通过对原始数据进行线性变换，找出数据的主要成分，即主元，它们代表了数据的主要变异方向。通过计算主元的累计方差贡献率，可以选择最具代表性的主元，从而降低数据复杂性。 接下来，基于量测变量重构，计算每个量测变量对Hotelling T2统计量的重构贡献率。Hotelling T2统计量用于检测数据与预期模型之间的偏差，重构贡献率则反映了量测设备在检测系统状态变化时的重要性。同时，定义了节点重构贡献率和节点相对贡献率，前者衡量单个节点的量测数据对整体系统的影响，后者则考虑了节点在所有节点中的相对重要性。 最后，通过相对贡献率，可以识别出对系统状态监测最关键的量测设备配置位置。这种方法不需要预先了解系统的完整信息，适应了主动配电网不确定性较强的特点，提高了配置的灵活性和效率。 通过在IEEE 69节点系统上的仿真，证明了该方法在识别关键配置位置方面的有效性。这种方法对于主动配电网的量测设备优化配置具有指导意义，有助于在有限的资源下提高系统的监测质量和稳定性，进而提升整个配电网的运营效率。