通过多目标低秩矩阵恢复缓解智能电表异步误差
信号处理
2021-05-12 v1
摘要
美国各配电公司正在广泛部署智能电表（SMs）。尽管其在实时监测方面具有优势，SMs仍存在某些数据质量问题；具体而言，与采用GPS进行数据同步的相量测量单元（PMUs）不同，SMs并非完全同步。异步误差会降低配电网的监测精度。为应对这一挑战，我们提出了一种基于主成分追踪（PCP）的数据恢复策略。由于异步导致SMs间时间相关性的丧失，我们方案的核心思想是利用基于PCP的低秩矩阵恢复技术，最大化从SMs获得的多个数据流之间的时间相关性。此外，我们的方法具有新颖的多目标结构，使配电公司能够精确细化并恢复所有SM测量的变量（包括电压和功率测量值），同时通过潮流方程纳入其固有依赖关系。我们使用真实SM数据进行了数值实验，以证明所提策略在缓解SM异步对配电网监测影响方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2105.05175,
title = {Mitigating Smart Meter Asynchrony Error Via Multi-Objective Low Rank Matrix Recovery},
author = {Yuxuan Yuan and Kaveh Dehghanpour and Zhaoyu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.05175},
year = {2021}
}