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A Novel Approach for Phase Identification in Smart Grids Using Graph Theory and Principal Component Analysis

机译:一种新的智能电网相位识别方法   理论与主成分分析

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摘要

Consumers with low demand, like households, are generally suppliedsingle-phase power by connecting their service mains to one of the phases of adistribution transformer. The distribution companies face the problem ofkeeping a record of consumer connectivity to a phase due to uninformed changesthat happen. The exact phase connectivity information is important for theefficient operation and control of distribution system. We propose a new datadriven approach to the problem based on Principal Component Analysis (PCA) andits Graph Theoretic interpretations, using energy measurements in equally timedshort intervals, generated from smart meters. We propose an algorithm forinferring phase connectivity from noisy measurements. The algorithm isdemonstrated using simulated data for phase connectivities in distributionnetworks.
机译:需求低的消费者(如家庭)通常通过将他们的服务主电源连接到配电变压器的某一相来提供单相电源。由于发生了不知情的变化,配电公司面临着保持消费者连接到某个阶段的记录的问题。准确的相位连接信息对于配电系统的有效运行和控制很重要。我们提出了一种基于数据的新方法,该方法基于主成分分析(PCA)及其图论解释,使用从智能电表生成的等时短间隔内的能量测量结果。我们提出了一种从噪声测量中推断相位连通性的算法。该算法使用模拟数据针对配电网中的相连接性进行了演示。

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