亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

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
深情大象完成签到,获得积分10
18秒前
24秒前
鱼鱼完成签到 ,获得积分10
52秒前
56秒前
美满的幻竹完成签到,获得积分10
56秒前
tudou发布了新的文献求助10
1分钟前
tudou完成签到,获得积分10
1分钟前
淡然海完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
英勇的初南完成签到,获得积分10
1分钟前
2分钟前
David发布了新的文献求助10
2分钟前
坦率寻菡完成签到,获得积分10
2分钟前
飘逸盛男完成签到,获得积分10
2分钟前
火星上的笑寒完成签到,获得积分10
3分钟前
深情安青应助dyr采纳,获得10
3分钟前
缓慢的映天完成签到,获得积分10
3分钟前
英俊的鞅完成签到,获得积分10
3分钟前
xuxu213完成签到,获得积分20
4分钟前
dyr发布了新的文献求助20
4分钟前
4分钟前
朱洪帆完成签到,获得积分20
4分钟前
dyr发布了新的文献求助10
4分钟前
panda完成签到,获得积分10
4分钟前
自然的雨琴完成签到,获得积分10
4分钟前
大模型应助panda采纳,获得10
4分钟前
dyr完成签到,获得积分10
4分钟前
武雨寒完成签到,获得积分20
4分钟前
热心十八完成签到,获得积分10
4分钟前
Wrl完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
YNYang发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
panda发布了新的文献求助10
5分钟前
岩下松风完成签到,获得积分10
5分钟前
稳重听荷完成签到,获得积分10
5分钟前
感动的易真完成签到,获得积分10
5分钟前
Enigma_GEB应助武雨寒采纳,获得10
6分钟前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
霸气的似狮完成签到,获得积分10
6分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7778271
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318750
关于积分的说明 20365730
捐赠科研通 7365282
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3319178
关于科研通互助平台的介绍 2466981
邀请新用户注册赠送积分活动 2334518