Spatial and temporal PMU data compression for efficient data archiving in modern control centres
Spatial and temporal PMU data compression for efficient data archiving in modern control centres
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空间和时间 PMU 数据压缩，可在现代控制中心进行高效数据归档
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
P. Bretschneider
中科院分区：
文献类型：
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作者：
André Kummerow;S. Nicolai;P. Bretschneider
该调查的范围是通过使用统计方法消除冗余信息来压缩PMU数据。随着该数据的存储需求可以大大减少，以归档大量相相位数据，并可以在现代控制中心中有效地集成基于PMU的应用程序。在本文中，引入了一般概念，以减少空间和时间维度，从而结合了降低维度的不同技术。为此，使用真实的PMU测量数据集对几种无监督的统计学习方法（例如PCA，ICA，NMF）进行了测试。
The scope of this survey is the compression of PMU data by eliminating redundant information with statistical methods. With that the storage demand in wide area monitoring systems for archiving massive phasor data can be significantly reduced and enables the efficient integration of PMU based applications in modern control centres. Within this paper a general concept is introduced for data reduction in space and time dimension combining different techniques from dimensionality reduction. For this purpose several unsupervised statistical learning methods (e.g. PCA, ICA, NMF) are tested using a real PMU measurement dataset.