A Survey of Power System State Estimation Using Multiple Data Sources: PMUs, SCADA, AMI, and Beyond

SCADA系统 形势意识 相量 电力系统 计量单位 软件部署 测光模式 计算机科学 相量测量单元 系统工程 电力传输 智能电网 地理空间分析 数据科学 工程类 实时计算 可靠性工程 功率(物理) 电气工程 软件工程 航空航天工程 地图学 物理 机械工程 量子力学 地理
作者
Gang Cheng,Yuzhang Lin,Ali Abur,Antonio Gómez‐Expósito,Wenchuan Wu
出处
期刊:IEEE Transactions on Smart Grid [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:15 (1): 1129-1151 被引量:144
标识
DOI:10.1109/tsg.2023.3286401
摘要

State estimation (SE) is indispensable for the situa-tional awareness of power systems. Conventional SE is fed by measurements collected from the supervisory control and data ac-quisition (SCADA) system. In recent years, available data sources have been greatly enriched with the deployment of phasor meas-urement units (PMUs), advanced metering infrastructure (AMI), intelligent electronic devices (IEDs), etc. The integration of multi-ple data sources provides unprecedented opportunities for en-hancing the performance of SE, but also presents major challenges to resolve, including optimal multi-type-sensor co-placement, mul-tiple reporting rates and asynchronization, diverse types of meas-ured quantities, correlations between measurements, integration of online and historical data sources, and system and measurement uncertainties. This paper outlines the state of the art and research opportunities in this area by providing a comprehensive literature review and extensive discussions. It starts by presenting the moti-vations and challenges, followed by a summary of existing data sources for SE in power systems. Subsequently, for both transmis-sion system (static and dynamic) and distribution system SE, ex-isting methods are systematically reviewed and categorized based on the addressed challenges. Interesting attempts of using novel measurements in SE are also studied. Finally, the paper concludes by providing a detailed discussion on the remaining research gaps and future research directions to be explored.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Liu完成签到 ,获得积分10
1秒前
成就的天荷完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
2752543083发布了新的文献求助10
2秒前
YY发布了新的文献求助50
3秒前
3秒前
韩程果发布了新的文献求助10
4秒前
细腻的惜梦完成签到 ,获得积分10
5秒前
Ava应助chuan采纳,获得10
6秒前
英姑应助岁月的童话采纳,获得30
6秒前
74758994A完成签到,获得积分10
7秒前
李健的小迷弟应助2752543083采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
王朕江完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
11秒前
12秒前
FJH发布了新的文献求助10
13秒前
今天研究什么呢完成签到,获得积分10
13秒前
斯文念双完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
无花果应助qwer采纳,获得10
16秒前
li发布了新的文献求助30
16秒前
称心妙竹应助masterchen采纳,获得20
16秒前
17秒前
Zoe发布了新的文献求助10
17秒前
阿郎发布了新的文献求助10
17秒前
李月完成签到,获得积分20
17秒前
chaoji发布了新的文献求助10
20秒前
科研通AI6.4应助面面采纳,获得10
20秒前
21秒前
嘉心糖应助yang采纳,获得30
23秒前
梦中学习给梦中学习的求助进行了留言
23秒前
伊比利亚黑毛猪黑松露芝士火腿完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
24秒前
高分求助中
Cronologia da história de Macau 5000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 500
用于植入式医疗器械的馈通设计与实现 400
Animalia: Animal and Human Interaction in the Early Medieval English World (Exeter Studies in Medieval Europe) 400
Synfacts Issue 07 · Volume 22 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7137720
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8786382
关于积分的说明 18574356
捐赠科研通 6724691
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3154475
关于科研通互助平台的介绍 2281140
邀请新用户注册赠送积分活动 2129019