Learning exact topology of a loopy power grid from ambient dynamics

Saurav Talukdar, Deepjyoti Deka, Blake Lundstrom, Misha Chertkov, Murti V. Salapaka

Результат исследований: Глава в книге, отчете, сборнике статейМатериалы для конференциирецензирование

11 Цитирования (Scopus)

Аннотация

Estimation of the operational topology of the power grid is necessary for optimal market settlement and reliable dynamic operation of the grid. This paper presents a novel framework for topology estimation for general power grids (loopy or radial) using time-series measurements of nodal voltage phase angles that arise from the swing dynamics. Our learning framework utilizes multivariate Wiener filtering to unravel the interaction between fluctuations in voltage angles at different nodes and identifies operational edges by considering the phase response of the elements of the multivariate Wiener filter. The performance of our learning framework is demonstrated through simulations on standard IEEE test cases.

Язык оригиналаАнглийский
Название основной публикацииe-Energy 2017 - Proceedings of the 8th International Conference on Future Energy Systems
ИздательAssociation for Computing Machinery, Inc
Страницы222-227
Число страниц6
ISBN (электронное издание)9781450350365
DOI
СостояниеОпубликовано - 16 мая 2017
Опубликовано для внешнего пользованияДа
Событие8th ACM International Conference on Future Energy Systems, e-Energy 2017 - Shatin, Гонконг
Продолжительность: 16 мая 201719 мая 2017

Серия публикаций

Названиеe-Energy 2017 - Proceedings of the 8th International Conference on Future Energy Systems

Конференция

Конференция8th ACM International Conference on Future Energy Systems, e-Energy 2017
Страна/TерриторияГонконг
ГородShatin
Период16/05/1719/05/17

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Learning exact topology of a loopy power grid from ambient dynamics». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать