An Optimization‐Based Line‐Wise Approach for Accurate Radial Distribution System State Estimation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Distribution system state estimation (DSSE) is an essential tool for the effective operation and management of modern distribution systems. A common challenge in DSSE is ensuring accurate estimates despite limited real‐time measurements and high pseudo‐measurement errors. This paper presents a novel line‐wise state estimator (LW‐SE) for radial distribution systems, leveraging conic quadratic optimization to transform the non‐convex state estimation problem into a convex one. This transformation enhances the accuracy of the state estimation process. Unlike traditional methods, the LW‐SE formulation uses line impedances rather than admittances, addressing issues associated with low‐impedance branches and leading to more stable power flow representations. Furthermore, the method accommodates diverse types of measurements without requiring paired active and reactive power measurements, their equivalent forms, or phase angle measurements as inputs—while still enabling accurate phase angle estimation. Results of case studies and comparisons with traditional state estimators (T‐SE) demonstrate the effectiveness of the LW‐SE with accuracy improvement ranging from 60% to 82% in scenarios with low availability of real‐time measurements and high errors in pseudo‐measurement. In scenarios involving gross measurement errors, the LW‐SE consistently delivered lower MAPEs than the weighted least squares (WLS) and weighted least absolute value (WLAV) state estimators, while maintaining computational efficiency. These findings underscore the LW‐SE's suitability for modern distribution system applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».