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International journal of electrical power & energy systems v.99, 2018년, pp.290 - 298   SCIE
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Low voltage current estimation using AMI/smart meter data

Poursharif, Goudarz (Management School, The University of Sheffield, S10 1FL, UK ) ; Brint, Andrew (Management School, The University of Sheffield, S10 1FL, UK ) ; Holliday, John (Information School, The University of Sheffield, S1 4DP, UK ) ; Black, Mary (Northern Powergrid plc, Castleford WF10 5DS, UK ) ; Marshall, Mark (Northern Powergrid plc, Castleford WF10 5DS, UK ) ;
  • 초록  

    Abstract Knowledge of the currents is a key foundation for smart grid applications. However, knowledge of low voltage currents is generally poor. The new information streams from advanced metering infrastructure (AMI)/smart meters and the monitoring of distribution substations offer the opportunity of rectifying this. Unfortunately, often not all the smart meter readings will be available in real-time. For example, this situation will arise when older (non-compliant) smart meters do not have real-time reporting capabilities. This paper investigates how knowledge of the substation currents can be combined with the available real-time AMI/smart meter readings and the historical readings from the non-real-time meters, to estimate these missing values. It is found that the k-nearest neighbor weighted average approach performs best but that the gains over using simpler methods are relatively modest. Highlights Filling in any gaps in the smart meter data, e.g. because of a time delay in receiving the readings from the older meters. Predicting currents on the low voltage network based on a load prediction for the distribution transformer. Using substation readings and historical smart meter data to predict missing smart meter readings.


  • 주제어

    Load allocation .   Smart grids .   Nearest neighbors .   Low voltage networks.  

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