Identifying Network Topology Using Travelling Wave Reflections of the Test Signal

State estimation is an important part of control functions and power system management. Correct insight and interpretation of the network topology are a crucial step of any state estimator. In order to improve state estimators accuracy and speed, a new approach of determining network topology is presented. Presented method is based on reflection measurement of the injected test signal from the impedance discontinuities dependent on the topological state at a particular site in the network. Correct interpretation of the measured reflected signal gives possibility to determine the topological state at the reflection site. This article describes the methodology for topological recognition, while algorithm verification is done by using several cases of topology determination on the example of the test network. The results are given in graphical form showing simulated and expected reflection signal. Matching of simulated and expected reflected signal has proved the correctness of the topological recognition algorithm

Determining power network topology using travelling waves analysis.

Topološki procesor važan je korak u procesu estimacije stanja EES-a. U ovom radu prezentiran je novi pristup topološkom procesiranju temeljen na interpretaciji refleksije utisnutog ispitnog naponskog signala. Prikazan je način kako iz reflektiranog ispitnog naponskog signala koji ima karakter putujućeg vala ekstrapolirati topološku informaciju pomoću umjetnih neuronskih mreža. Ispitni naponski signal utiskuje se u optimalno odabrane sabirnice mreže gdje se i očitava refleksija. Metoda optimalnog odabira sabirnica razrađena je u radu i temelji se na svođenju optimizacijskog problema u poznate optimizacijske okvire. Topološka informacija ekstrapolira se iz izmjerenog signala pomoću sustava umjetnih neuronskih mreža koji se sastoji od dvaju dijelova: sustav za dekompoziciju signala (DANN) i sustav za prepoznavanje topologije (TANN) iz dekomponiranog signala. Očitani je signal superpozicija refleksija od svake pojedine sabirnice u promatranom dijelu mreže, a DANN sustav razlaže signal na doprinose svake pojedine refleksije. Izlazna vrijednost DANN sustava je vektor koji sadrži amplitude svakog pojedinačnog reflektiranog signala i taj vektor predstavlja ulazni vektor TANN sustava. TANN sustav kao rezultat vraća klasificirani vektor sa binarnim uklopnim stanjem na svakom kraju pojedinog voda što u konačnici predstavlja i topologiju mreže. Sustav neuronskih mreža prolazi proces učenja na bazi već poznatih topologija dobivenih mjerenjem ili simulacijom. U svrhu verifikacije, opisana metoda primijenjena je na pojednostavljenom modelu dijela elektroenergetske mreže. Analiza dobivenih rezultata pokazala je zadovoljavajuću efikasnost u prepoznavanju topološke strukture. Metoda dekompozicije ulaznog signala pomoću sustava neuronskih mreža na sastavne dijelove najveći je znanstveni doprinos ovog rada.This work is made to improve function of topological processing as part of state estimation process. Presented method is based on measurement of the injected test signal reflection from the impedance discontinuities in the network. Injected test signal has performance of an electromagnetic wave. Correct interpretation of the reflected signal gives possibility to determine network topology at the reflection site. Core of this work is interpretation of the reflected signal by the developed artificial neural network (ANN) system. The voltage test signal is injected into the optimum selected power system buses and the reflection of the traveling wave is read at the same position. The artificial neural network system consists of two connected parts: a signal decomposition system (DANN) and a topology recognition system (TANN). Since the measured signal is a superposition of reflections from each individual bus in the power network, in the DANN system such a signal is decomposed into components and contributions of each individual reflection. The output of a DANN system is a vector that contains the amplitudes of each individual reflected signal, and that vector represents the input vector of the TANN system. As a result, the TANN system returns a classified vector with a binary status of switchgear at each end of transmission line. This vector ultimately represents the network topology. Described method has been verified on a simplified model of power system. Obtained results analyzation showed satisfactory efficiency in recognizing the topological structure

Determining power network topology using travelling waves analysis.

Topološki procesor važan je korak u procesu estimacije stanja EES-a. U ovom radu prezentiran je novi pristup topološkom procesiranju temeljen na interpretaciji refleksije utisnutog ispitnog naponskog signala. Prikazan je način kako iz reflektiranog ispitnog naponskog signala koji ima karakter putujućeg vala ekstrapolirati topološku informaciju pomoću umjetnih neuronskih mreža. Ispitni naponski signal utiskuje se u optimalno odabrane sabirnice mreže gdje se i očitava refleksija. Metoda optimalnog odabira sabirnica razrađena je u radu i temelji se na svođenju optimizacijskog problema u poznate optimizacijske okvire. Topološka informacija ekstrapolira se iz izmjerenog signala pomoću sustava umjetnih neuronskih mreža koji se sastoji od dvaju dijelova: sustav za dekompoziciju signala (DANN) i sustav za prepoznavanje topologije (TANN) iz dekomponiranog signala. Očitani je signal superpozicija refleksija od svake pojedine sabirnice u promatranom dijelu mreže, a DANN sustav razlaže signal na doprinose svake pojedine refleksije. Izlazna vrijednost DANN sustava je vektor koji sadrži amplitude svakog pojedinačnog reflektiranog signala i taj vektor predstavlja ulazni vektor TANN sustava. TANN sustav kao rezultat vraća klasificirani vektor sa binarnim uklopnim stanjem na svakom kraju pojedinog voda što u konačnici predstavlja i topologiju mreže. Sustav neuronskih mreža prolazi proces učenja na bazi već poznatih topologija dobivenih mjerenjem ili simulacijom. U svrhu verifikacije, opisana metoda primijenjena je na pojednostavljenom modelu dijela elektroenergetske mreže. Analiza dobivenih rezultata pokazala je zadovoljavajuću efikasnost u prepoznavanju topološke strukture. Metoda dekompozicije ulaznog signala pomoću sustava neuronskih mreža na sastavne dijelove najveći je znanstveni doprinos ovog rada.This work is made to improve function of topological processing as part of state estimation process. Presented method is based on measurement of the injected test signal reflection from the impedance discontinuities in the network. Injected test signal has performance of an electromagnetic wave. Correct interpretation of the reflected signal gives possibility to determine network topology at the reflection site. Core of this work is interpretation of the reflected signal by the developed artificial neural network (ANN) system. The voltage test signal is injected into the optimum selected power system buses and the reflection of the traveling wave is read at the same position. The artificial neural network system consists of two connected parts: a signal decomposition system (DANN) and a topology recognition system (TANN). Since the measured signal is a superposition of reflections from each individual bus in the power network, in the DANN system such a signal is decomposed into components and contributions of each individual reflection. The output of a DANN system is a vector that contains the amplitudes of each individual reflected signal, and that vector represents the input vector of the TANN system. As a result, the TANN system returns a classified vector with a binary status of switchgear at each end of transmission line. This vector ultimately represents the network topology. Described method has been verified on a simplified model of power system. Obtained results analyzation showed satisfactory efficiency in recognizing the topological structure

Determining power network topology using travelling waves analysis.

Topološki procesor važan je korak u procesu estimacije stanja EES-a. U ovom radu prezentiran je novi pristup topološkom procesiranju temeljen na interpretaciji refleksije utisnutog ispitnog naponskog signala. Prikazan je način kako iz reflektiranog ispitnog naponskog signala koji ima karakter putujućeg vala ekstrapolirati topološku informaciju pomoću umjetnih neuronskih mreža. Ispitni naponski signal utiskuje se u optimalno odabrane sabirnice mreže gdje se i očitava refleksija. Metoda optimalnog odabira sabirnica razrađena je u radu i temelji se na svođenju optimizacijskog problema u poznate optimizacijske okvire. Topološka informacija ekstrapolira se iz izmjerenog signala pomoću sustava umjetnih neuronskih mreža koji se sastoji od dvaju dijelova: sustav za dekompoziciju signala (DANN) i sustav za prepoznavanje topologije (TANN) iz dekomponiranog signala. Očitani je signal superpozicija refleksija od svake pojedine sabirnice u promatranom dijelu mreže, a DANN sustav razlaže signal na doprinose svake pojedine refleksije. Izlazna vrijednost DANN sustava je vektor koji sadrži amplitude svakog pojedinačnog reflektiranog signala i taj vektor predstavlja ulazni vektor TANN sustava. TANN sustav kao rezultat vraća klasificirani vektor sa binarnim uklopnim stanjem na svakom kraju pojedinog voda što u konačnici predstavlja i topologiju mreže. Sustav neuronskih mreža prolazi proces učenja na bazi već poznatih topologija dobivenih mjerenjem ili simulacijom. U svrhu verifikacije, opisana metoda primijenjena je na pojednostavljenom modelu dijela elektroenergetske mreže. Analiza dobivenih rezultata pokazala je zadovoljavajuću efikasnost u prepoznavanju topološke strukture. Metoda dekompozicije ulaznog signala pomoću sustava neuronskih mreža na sastavne dijelove najveći je znanstveni doprinos ovog rada.This work is made to improve function of topological processing as part of state estimation process. Presented method is based on measurement of the injected test signal reflection from the impedance discontinuities in the network. Injected test signal has performance of an electromagnetic wave. Correct interpretation of the reflected signal gives possibility to determine network topology at the reflection site. Core of this work is interpretation of the reflected signal by the developed artificial neural network (ANN) system. The voltage test signal is injected into the optimum selected power system buses and the reflection of the traveling wave is read at the same position. The artificial neural network system consists of two connected parts: a signal decomposition system (DANN) and a topology recognition system (TANN). Since the measured signal is a superposition of reflections from each individual bus in the power network, in the DANN system such a signal is decomposed into components and contributions of each individual reflection. The output of a DANN system is a vector that contains the amplitudes of each individual reflected signal, and that vector represents the input vector of the TANN system. As a result, the TANN system returns a classified vector with a binary status of switchgear at each end of transmission line. This vector ultimately represents the network topology. Described method has been verified on a simplified model of power system. Obtained results analyzation showed satisfactory efficiency in recognizing the topological structure