Optimal Placement of PMU to Enhance Supervised Learning-based Pseudo-Measurement Modelling Accuracy in Distribution Network

Abstract

본 논문에서는 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용한 배전망 내 위상 측정 장치(PMU)의 최적 배치에 대한 접근 방식을 소개한다. 배치의 목적은 지도 학습 기반 의사 측정 모델링의 성능을 향상시키는 것이다. 측정된 버스에서 얻은 전압 크기와 위상각은 측정되지 않은 버스의 전압 크기와 위상각을 출력하는 지도 학습 기반 의사 측정 모델링을 위한 입력 변수로 선택된다. 3, 4 및 5개의 PMU가 설치되는 경우에서 메타 휴리스틱 알고리즘은 2,000개의 조합, 즉, 33-버스 시스템의 모든 배치 조합의 40.32%, 5.56% 및 0.99%에 해당하고 69-버스 시스템에서 각각 3.99%, 0.25%, 0.02%에 해당하는 탐색을 실시한다. 적용된 알고리즘은 유전 알고리즘, 입자 군집 최적화 알고리즘, 담금질 기법이다. 기법의 결과는 무작위 검색 및 무차별 대입 알고리즘과 비교되었다. 이후 상태 추정을 통해 최적의 PMU 배치를 기반으로 한 의사 측정의 효과를 검증하였다. 상태 추정 결과는 최적 PMU 배치, 최악 PMU 배치 및 부하 프로파일에 의해 생성된 의사 측정값을 비교했다. 최적 위치를 기반으로 한 상태 추정 결과는 부하 프로파일 기반 의사 측정보다 우수했다. 그러나 최악의 위치에 기반한 의사 측정을 상태 변수로 사용했을 때의 결과는 부하 프로파일을 사용하여 얻은 결과보다 열등했다.|This paper introduces a framework for optimal placement (OP) of phasor measurement units (PMUs) using meta-heuristic algorithms in a distribution network. The voltage magnitude and phase angle obtained from PMUs were selected as the input variables for supervised learning-based pseudo-measurement modeling that outputs the voltage magnitude and phase angle of the unmeasured buses. For three, four, and five PMU installations, the meta-heuristic algorithms explored 2,000 combinations, corresponding to 40.32\%, 5.56\%, and 0.99\% of all placement combinations in the 33-bus system and 3.99\%, 0.25\%, and 0.02\% in the 69-bus system, respectively.Three meta-heuristic algorithms, a genetic algorithm, particle swarm optimization, and simulated annealing method were applied; the results of the techniques were compared to random search and brute-force algorithms. Subsequently, the effects of pseudo-measurements based on optimal PMU placement were verified by state estimation. The state estimation results were compared among the pseudo-measurements generated by the optimal PMU placement, worst PMU placement, and load profile (LP). State estimation results based on OP were superior to those of LP-based pseudo-measurements. However, when pseudo-measurements based on the worst placement were used as state variables, the results were inferior to those obtained using the LP.