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배준형 (대구경북과학기술원) 이상우 (대구경북과학기술원) 박태준 (대구경북과학기술원) 이동하 (대구경북과학기술원) 강진규 (대구경북과학기술원)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 학술대회논문집 한국태양에너지학회 2012년도 춘계학술발표대회 논문집
발행연도
2012.3
수록면
419 - 424 (6page)

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This paper discusses the state-of-the-art techniques in real-time state estimation for the Smart Microgrids. The most popular method used in traditional power system state estimation is a Weighted Least Square(WLS) algorithm which is based on Maximum Likelihood(ML) estimation under the assumption of static system state being a set of deterministic variables.
In this paper, we present a survey of dynamic state estimation techniques for Smart Microgrids based on Belief Propagation (BP) when the system state is a set of stochastic variables. The measurements are often too sparse to fulfill the system observability in the distribution network; of microgrids. The BP algorithm calculates posterior distributions of the state variables for real-time sparse measurements. Smart Microgrids are modeled as a factor graph suitable for characterizing the linear correlations among the state variables. The state estimator performs the BP algorithm on the factor graph based the stochastic model. The factor graph model can integrate new models for solar and wind correlation. It provides the Smart Microgrids with a way of integrating the distributed renewable energy generation. Our study on Smart Microgrid state estimation can be extended to the estimation of unbalanced three phase distribution systems as well as the optimal placement of smart meters.

목차

Abstract
1. 서론
2. 스마트 마이크로그리드 모델링
3. 스마트 마이크로그리드 상태 변수
4. 상관 관계 함수
5. 신뢰 전파 알고리즘을 적용한 상태 추정
6. 결론
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