論文の概要: Model-Free State Estimation Using Low-Rank Canonical Polyadic Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05741v1
• Date: Mon, 13 Apr 2020 01:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 00:36:08.551064
• Title: Model-Free State Estimation Using Low-Rank Canonical Polyadic Decomposition
• Title（参考訳）: 低ランクカノニカルポリアディック分解を用いたモデル自由状態推定
• Authors: Ahmed S. Zamzam and Yajing Liu and Andrey Bernstein
• Abstract要約: 我々は、分散ネットワークのためのモデルフリーな状況認識およびエネルギー予測フレームワークを考案する。 ワークは3方向テンソルとして、複数のタイミングでネットワークの状態を定式化する。 スラブサンプリングとファイバサンプリングの2つの構造的サンプリング方式が検討されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.041384008847852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As electric grids experience high penetration levels of renewable generation, fundamental changes are required to address real-time situational awareness. This paper uses unique traits of tensors to devise a model-free situational awareness and energy forecasting framework for distribution networks. This work formulates the state of the network at multiple time instants as a three-way tensor; hence, recovering full state information of the network is tantamount to estimating all the values of the tensor. Given measurements received from $\mu$phasor measurement units and/or smart meters, the recovery of unobserved quantities is carried out using the low-rank canonical polyadic decomposition of the state tensor---that is, the state estimation task is posed as a tensor imputation problem utilizing observed patterns in measured quantities. Two structured sampling schemes are considered: slab sampling and fiber sampling. For both schemes, we present sufficient conditions on the number of sampled slabs and fibers that guarantee identifiability of the factors of the state tensor. Numerical results demonstrate the ability of the proposed framework to achieve high estimation accuracy in multiple sampling scenarios.
• Abstract（参考訳）: 電気グリッドは再生可能エネルギーの発生率が高いため、リアルタイムな状況認識に対処するために根本的な変化が必要である。 本稿では,テンソルのユニークな特性を用いて,分散ネットワークのためのモデルフリーな状況認識とエネルギー予測の枠組みを考案する。 この研究は、ネットワークの状態を3方向テンソルとして複数タイミングで定式化し、ネットワークの完全な状態情報を復元することでテンソルの全ての値を推定する。 約$\mu$phasor測定単位および/またはスマートメーターから得られた測定値から、状態テンソルの低ランク正準ポリアディック分解を用いて、未観測量の回復を行い、測定量の観測パターンを利用したテンソル計算問題として状態推定タスクを配置する。 スラブサンプリングと繊維サンプリングの2つの構造的サンプリング方式が検討されている。 いずれのスキームについても, 状態テンソルの因子の同定性を保証するサンプルスラブ数と繊維数について十分な条件を示す。 提案手法は,複数のサンプリングシナリオにおいて高い推定精度を達成することができることを示す。

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