Concetti Chiave
未来の電力グリッドにおいて、連続波形点測定を基盤とした高解像度で高忠実な状況認識が必要である。
Sintesi
この記事は、次世代のグリッド監視と制御システムに焦点を当て、連続波形点測定(CPOW)データストリーミングとAIデータ分析を組み合わせたアプローチを提供しています。
導入
- 電力グリッドの変化:同期発電機から再生可能エネルギーへの移行。
- グリッドの脆弱性:非同期性や気候関連イベントによるストレス。
PMUを超えたCPOW測定
- PMU技術の限界:周波数帯域外の情報収集能力不足。
- CPOWデータ活用:高解像度モニタリングへの可能性。
イノベーション表現学習
- Wiener-Kallianpur革新表現:ランダムプロセスを効率的に表現。
- 時系列イノベーション抽出:CPOWデータ圧縮と異常検知への応用。
異常検知アプローチ
- 無パラメトリック仮説検定:異常検知問題への適用。
- NST手法:滑らかなテストで異常検知を実施。
圧縮とデータ分析アーキテクチャ
- サブバンド符号化:情報理論的手法によるデータ圧縮。
- ベクトル量子化エンコーダー:最適圧縮率設計への取り組み。
過電流故障検出と保護
- 伝統的な保護方法の限界:分散型再生可能エネルギーへの対応困難性。
- イノベーションベースシーケンシャル検出法(ISFD):保護エラー低減への取り組み。
性能評価結果
- ISFD vs. 他手法比較:高い正確性、低い誤検知率、迅速な検出時間。
Statistiche
PMUは2022年まで3000以上導入されたが、小~中規模オペレーター向けでは不十分。
Wiener-Kallianpur革新表現は非パラメトリックランダムプロセス効率的表現。
NSTはIID一様分布下で最も強力なテスト。
Citazioni
"未来のグリッド監視はCPOW測定に基づく高解像度・高忠実な情報が必要"
"ISFDは他手法よりも優れた正確性、低い誤検知率、迅速な検出時間を示す"