基于统计学习的天然气网络拓扑验证算法：利用含噪传感器测量
信号处理
2020-04-03 v1
摘要
准确的天然气网络拓扑知识对天然气网络的正常运行至关重要。故障、物理攻击与网络攻击可导致实际天然气网络拓扑与运营商所认为的存在差异。错误的拓扑信息会误导运营商施加不当控制，造成损坏与供气短缺。文献中已提出若干用于电力分配网络拓扑验证的方法，但我们未见任何针对天然气网络的发表成果。本文中，我们基于改进一种已知的通用统计方法，开发了实用的天然气网络拓扑验证算法，消除了该应用中的严重局限同时保持良好性能。我们证明，在传感器观测数足够大时，新算法等价于原统计方法。我们给出了渐近性能的新闭式表达式，并证明其对实现可靠性能所需的典型传感器观测数是准确的。
引用
@article{arxiv.2004.01087,
title = {A Statistical Learning-Based Algorithm for Topology Verification in Natural Gas Networks Based on Noisy Sensor Measurements},
author = {Zisheng Wang and Rick S. Blum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.01087},
year = {2020}
}