データ重みづけに基づく電力グリッドモニタリングの強化【JST・京大機械翻訳】

Ataeian Parisa; Rabiee Abbas; Maram Mehdi Derafshian; Zanjani Mohsen Ghalei Monfared

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217949349342 整理番号：22P0284271

データ重みづけに基づく電力グリッドモニタリングの強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancement of power grid monitoring based on data weighting

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発行年： 2022年02月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

それらの拡張により,国家電力グリッドは,膨大な数の変電所と発電所から受信された膨大なデータセットで研究しなければならない。それらの大きな体積と多様性を考えると,これらのデータは大きなデータとして分類できる。この大量のデータを管理することは確かに困難である。応用に依存して,これらのデータの一部はリアルタイムネットワーク操作にとってより重要である。重みを異なる信号に割り当てることなくネットワーク観測性スコアを計算することは,受信データの妥当性の完全な描像を提供しず,従ってネットワーク状態の不正確な評価をもたらす。その結果,ネットワーク運用とエネルギー管理システム(EMS)の機能に重要な信号が,観測可能計算においてより高い重みを割り当てるべきである。古典的非加重観測可能性に沿った加重観測は,他の地域と比較して,各地域の条件のインジケーターとして役立ち,従って,送信データの監視と検証を大いに促進する。重み付き可観測性を計算するために,本論文は,より高い重みがオペレータによってより貴重で広く使われるデータに割り当てられる,階層分析法(AHP)に基づく方式を提示する。イランの国家電力ネットワークを,データ品質と運用リスクに対する提案した方法の効果を評価するために選択した。結果は,導入した方法が受信データの品質に正に影響し,また,ネットワークにおける誤りデータを修正することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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電力系統一般

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