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Exploiting autoencoders for three-phase state estimation in unbalanced distributions grids

Título
Exploiting autoencoders for three-phase state estimation in unbalanced distributions grids
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2015
Autores
H. Teixeira
(Autor)
Outra
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J. Krstulovic
(Autor)
Outra
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F. J. Soares
(Autor)
Outra
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Revista
Vol. 123
Páginas: 108-118
ISSN: 0378-7796
Indexação
Publicação em ISI Web of Science ISI Web of Science
INSPEC
Classificação Científica
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Outras Informações
ID Authenticus: P-00A-7ZX
Abstract (EN): The three-phase state estimation algorithms developed for distribution systems (DS) are based on traditional approaches, requiring components modeling and the complete knowledge of grid parameters. These algorithms are capable of dealing with the particular characteristics of DS but cannot be used in cases where grid topology and parameters are unknown, which is the most common situation in existing low voltage grids. This paper presents a novel three-phase state estimator for DS that enables the explicit estimation of voltage magnitudes and phase angles in all phases, neutral, and ground wires even when grid topology and parameters are unknown. The proposed approach is based on the use of auto-associative neural networks, the autoencoders (AE), which only require an historical database and few quasi-real-time measurements to perform an effective state estimation. Two test cases were used to evaluate the algorithm's performance: a low and a medium voltage grid. Results show that the algorithm provides accurate results even without information about grid topology and parameters. Several tests were performed to evaluate the best AE configuration. It was found that training an AE for each network feeder leads generally to better results than having a single AE for the entire system. The same happened when different AE were trained for each network phase in comparison with a single AE for the three phases.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 11
Documentos
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