PMU数据的插值逼近：维数缩减与电极选取
系统与控制
2025-10-24 v1 数值分析
系统与控制
信号处理
数值分析
摘要
本文研究通过低秩矩阵逼近来减少相位测量单元(PMU)数据。为了从更少的测量中重建PMU数据矩阵，我们提出了插值矩阵分解(ID)框架。与依赖主成分分析或奇异值分解的方法不同，ID仅需利用其少数几行(PMU数据流)和/或少数几列(时间快照)即可恢复完整数据矩阵。这种压缩技术使使用有限数量的测量即可实时监测电力传输系统，从而最小化通信带宽。ID视角为数据压缩质量提供了严格的误差界。我们提出通过离散经验插值方法(DEIM)选取ID中使用的行和列，该方法是一种贪婪算法，旨在控制误差界。该界限为在在线操作期间的重建误差提供了可计算的估计。违反此估计表明系统运行条件的变化，从而用作故障检测工具。使用合成PMU数据的数值测试表明，DEIM在数据压缩方面表现出色，验证了所提出的DEIM基故障检测方法。
引用
@article{arxiv.2510.20116,
title = {Interpolatory Approximations of PMU Data: Dimension Reduction and Pilot Selection},
author = {Sean Reiter and Mark Embree and Serkan Gugercin and Vassilis Kekatos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.20116},
year = {2025}
}