一种基于 PMU 雾的高效广域 PMU 网络早期异常检测新方法
网络与互联网体系结构
2018-05-10 v1
摘要
基于相量测量单元（PMUs）的同步相量系统被广泛认为是很有前景的智能电网测量系统。它能够为广域监测与控制（WAMC）应用提供高频、高精度的相量测量采样。然而，严格延迟约束下的高采样频率测量数据给实时通信带来了新的挑战。如果所收集的数据能按其重要性排序，则可以利用通信网络中现有的服务质量（QoS）机制，这将非常有帮助。为实现此目标，应由 PMUs 执行某些异常检测功能。受近期出现的允许在网络边缘执行计算任务的边缘-雾-云计算分层架构启发，本文提出了一种新颖的 PMU 雾。在 PMU 雾中使用 IEEE 16 机 68 总线系统评估了两种异常检测方法：奇异谱分析（SSA）和 K 近邻（KNN）。基于 Riverbed Modeler 的仿真实验表明，所提出的 PMU 雾能在不牺牲数据完整性的情况下有效降低数据流端到端（ETE）延迟。
引用
@article{arxiv.1805.03573,
title = {A Novel PMU Fog based Early Anomaly Detection for an Efficient Wide Area PMU Network},
author = {Zekun Yang and Ning Chen and Yu Chen and Ning Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.03573},
year = {2018}
}
备注
presented at the 2nd IEEE International Conference on Fog and Edge Computing (ICFEC 2018), Washington DC, USA, May 1, 2018