[論文レビュー] A Data Driven Framework for Real Time Power System Event Detection and Visualization.

Ben McCamish, Rich Meier+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2015

Power System Optimization and Stability参考文献 16被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、PMUデータストリームを用いたリアルタイム電力系統イベント検出および可視化のためのデータ駆動型フレームワークを提示する。このフレームワークは、複数のPMUストリームをリアルタイムで相関させる高速なイベント検出アルゴリズムを統合し、その結果を可視化モジュールに供給する。一方、最適化されたインデクシングシステムにより、高選別性のアーカイブデータクエリにおいて30倍以上の高速化が実現された。

ABSTRACT

Increased adoption and deployment of phasor measurement units (PMU) has provided valuable fine-grained data over the grid. Analysis over these data can provide real-time insight into the health of the grid, thereby improving control over operations. Realizing this data-driven control, however, requires validating, processing and storing massive amounts of PMU data. This paper describes a PMU data management system that supports input from multiple PMU data streams, features an event-detection algorithm, and provides an efficient method for retrieving archival data. The event-detection algorithm rapidly correlates multiple PMU data streams, providing details on events occurring within the power system in real-time. The event-detection algorithm feeds into a visualization component, allowing operators to recognize events as they occur. The indexing and data retrieval mechanism facilitates fast access to archived PMU data. Using this method, we achieved over 30x speedup for queries with high selectivity. With the development of these two components, we have developed a system that allows efficient analysis of multiple time-aligned PMU data streams.

研究の動機と目的

• マスサークルな時間同期PMUデータストリームの管理・分析・可視化をリアルタイムで行う課題に対処すること。
• 複数のPMUストリームを相関させ、グリッドの異常を迅速に特定できる効率的なイベント検出アルゴリズムを開発すること。
• 最適化されたインデクシングメカニズムを用いて、アーカイブPMUデータの迅速な取得を可能にすること。
• 運用管理者がリアルタイムで検出されたイベントを可視化することで、状況認識を向上させること。

提案手法

• スケーラブルなデータインジェストパイプラインを用いて、複数のPMUストリームからのデータを受信する。
• リアルタイムで複数の同期PMU測定値を相関させるイベント検出アルゴリズムを採用し、異常または異常を検出する。
• アーカイブPMUデータの検索を高速化するためのカスタムインデクス構造をフレームワークが採用する。
• イベント検出の結果をリアルタイム可視化コンポonentに供給し、運用意思決定を支援する。
• 複数ストリームのPMUデータの時間同期を保証し、正確なイベント相関を実現する。
• インデクシングメカニズムは、履歴PMUデータに対する範囲指定およびパターンベースのクエリを効率的に行えるように設計されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の時間同期PMUデータストリームをリアルタイムで効率的に処理・相関させ、電力系統イベントを検出する方法は何か？
• RQ2 高選別性クエリにおけるアーカイブPMUデータの高速取得を可能にするインデクシング戦略は何か？
• RQ3 リアルタイムイベント検出を効果的に可視化する方法は何か？運用対応を支援する。
• RQ4 提案されたインデクシング手法を用いることで、クエリ応答時間にどの程度の性能向上が達成できるか？
• RQ5 多様なPMUデータパターンにおいて、イベント検出アルゴリズムのスケーラビリティおよび正確性はどの程度か？

主な発見

• 提案されたインデクシング機構により、アーカイブPMUデータにおける高選別性クエリの応答時間が30倍高速化された。
• イベント検出アルゴリズムは、複数のPMUデータストリームをリアルタイムで相関させることに成功し、グリッドの異常をタイムリーに特定できるようになった。
• 可視化コンポonentにより、運用管理者はイベントを発生時に認識し、迅速に対応できるようになった。
• 複数の同期PMUデータストリームの効率的分析をサポートし、包括的なグリッド監視を可能にした。
• フレームワークは、低遅延処理を実現しながら、大容量のPMUデータ処理に対してもスケーラブルであることが示された。
• イベント検出と可視化の統合により、リアルタイム電力系統監視の実用的ソリューションが提供された。