In this paper, we develop a data-driven framework for controlling distributed energy resources (DERs) in a balanced radial power distribution system with the objective of regulating voltages across the whole system. The objective is to determine optimal DER power injections that minimize the voltage excursions outside a desirable voltage range without knowing a complete model of the power distribution system. To this end, we approximate the nonlinear relationship between the voltage magnitudes and the power injections by a linear model. The parameters of this linear model—referred to as the voltage sensitivities—can be computed using information on the network topology and the line parameters, the values of which will be estimated. Assuming the knowledge of feasible network topology configurations and distribution line resistance-to-reactance ratios, we propose a framework for identifying the true network topology configuration and the corresponding line parameters using only a few measurements of voltage magnitudes and power injections. Utilizing the estimated voltage sensitivities, the optimal DER power injections can be readily determined by solving a convex optimization problem. Due to its data-driven nature, the proposed framework is intrinsically adaptive to changes in system conditions such as unknown topology reconfiguration. The effectiveness of the proposed framework is validated via numerical simulations on the IEEE 123-bus distribution test feeder.

中文翻译：

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径向配电系统中的数据驱动电压调节

在本文中，我们开发了一个数据驱动的框架，用于在平衡的径向配电系统中控制分布式能源 (DER)，目的是调节整个系统的电压。目标是在不知道配电系统的完整模型的情况下确定最佳 DER 功率注入，以最大限度地减少所需电压范围之外的电压偏移。为此，我们通过线性模型来近似电压幅度和功率注入之间的非线性关系。该线性模型的参数（称为电压灵敏度）可以使用有关网络拓扑和线路参数的信息进行计算，这些参数的值将被估计。假设了解可行的网络拓扑配置和配电线路电阻电抗比，我们提出了一个框架，用于仅使用少量电压幅度和功率注入测量来识别真实的网络拓扑配置和相应的线路参数。利用估计的电压灵敏度，可以通过求解凸优化问题轻松确定最佳 DER 功率注入。由于其数据驱动的性质，所提出的框架本质上适应系统条件的变化，例如未知拓扑重新配置。通过 IEEE 123 总线配电测试馈线的数值模拟验证了所提出框架的有效性。我们提出了一个框架，用于仅使用少量电压幅度和功率注入测量来识别真实的网络拓扑配置和相应的线路参数。利用估计的电压灵敏度，可以通过求解凸优化问题轻松确定最佳 DER 功率注入。由于其数据驱动的性质，所提出的框架本质上适应系统条件的变化，例如未知拓扑重新配置。通过 IEEE 123 总线配电测试馈线的数值模拟验证了所提出框架的有效性。我们提出了一个框架，用于仅使用少量电压幅度和功率注入测量来识别真实的网络拓扑配置和相应的线路参数。利用估计的电压灵敏度，可以通过求解凸优化问题轻松确定最佳 DER 功率注入。由于其数据驱动的性质，所提出的框架本质上适应系统条件的变化，例如未知拓扑重新配置。通过 IEEE 123 总线配电测试馈线的数值模拟验证了所提出框架的有效性。由于其数据驱动的性质，所提出的框架本质上适应系统条件的变化，例如未知拓扑重新配置。通过 IEEE 123 总线配电测试馈线的数值模拟验证了所提出框架的有效性。由于其数据驱动的性质，所提出的框架本质上适应系统条件的变化，例如未知拓扑重新配置。通过 IEEE 123 总线配电测试馈线的数值模拟验证了所提出框架的有效性。