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저자정보
Jeonghoon Shin (Korea Electric Power Corporation Research Institute) Suchul Nam (Korea Electric Power Corporation Research Institute) Evangelous Farantatos (Electric Power Research Institute(EPRI)) Meng Wang (Rensselaer Polytechnic Institute) Tae-Eung Sung (Yonsei University (Wonju Campus))
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제11호
발행연도
2020.11
수록면
1,616 - 1,625 (10page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.11.1616

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Phasor Measurement Units (PMUs) provide synchronized phasor measurements at much higher sampling rate than that in the traditional Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) system. Several synchrophasor-based algorithms and techniques have been and continue to be developed for real-time operation applications such as state estimation, stability analysis, disturbance detection, dynamic security assessment etc. However, synchrophasor data quality limits the incorporation of synchrophasor-based applications into control room operations environment and processes. The goal of this project is to develop methods that can improve synchrophasor data quality by recovering missing data reliably and efficiently. Data recovery refers to methods that estimate the values of missing data in the synchrophasor streams. Recently, modeless missing data recovery methods have been developed, that exploit the low-rank property of the spatial-temporal synchrophasor data blocks. A spatial-temporal synchrophasor data block can be considered as a matrix that is constructed by the measurements sampled at consecutive time instants with each row denoting the measurement of one certain channel across time. By exploiting the low-rank property of synchrophasor data matrices, the missing data recovery can be formulated as a low-rank matrix completion problem. The low-rank matrix completion problem has been extensively studied in the past few years and several algorithms have been developed to recover a low-rank matrix from partial observations. In this study, synchrophasor data analysis has been combined with low-rank matrix completion theory to develop a missing synchrophasor data recovery technique and tool.
#Low-Dimensional Hankel Structure #Missing Data Recovery Method #Online Analytical Processing (OLAP) #Phasor Measurement Units (PMU)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Low-rank property of PMU data
3. Limitations of existing low-rank methods in PMU data recovery
4. Hankel matrix and the low-rank property
5. OLAP-H: an online missing data recovery method
6. Simulation Results
7. Conclusions
References

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
P. Gao / 2016 / Missing data recovery by exploiting low-dimensionality in power system synchrophasor measurements / IEEE Trans. Power Syst 31(2):1006~1013 google schola N. Dahal / 2012 / Online dimension reduction of synchrophasor data / Proc. IEEE PES Transmission and Distribution Conference and Exposition (T&D) :1~7 google schola Y. Chen / 2013 / Dimensionality reduction and early event detection using online synchrophasor data / Proceedings of 2013 IEEE PES General Meeting :1~5 google schola P. Gao / Identification of successive “unobservable” cyber data attacks in power systems through matrix decomposition / IEEE Trans. Signal Process google schola Y. Chi / 2013 / Petrels: Parallel subspace estimation and tracking by recursive least squares from partial observations / IEEE Trans. Signal Process 61(23):5947~5959 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-560-001579703