[论文解读] Adaptive Subband Compression for Streaming of Continuous Point-on-Wave and PMU Data

Xinyi Wang, Yilu Liu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 23, 2020

Power Line Communications and Noise参考文献 27被引用 4

一句话总结

本文提出自适应子带压缩（ASBC），一种用于高分辨率连续点波（CPOW）和相量测量单元（PMU）数据流的实时、有损压缩技术。通过将信号划分为谐波子带，并根据活动带宽自适应压缩每个子带，ASBC 在保持符合 IEEE C37.11 标准的精度的同时，实现了 100–1000:1 的压缩比，相较于基于 FFT 和 DWT 的方法，在高倍率压缩下表现更优。

ABSTRACT

A data compression system capable of providing real-time streaming of high-resolution continuous point-on-wave (CPOW) and phasor measurement unit (PMU) measurements is proposed. Referred to as adaptive subband compression (ASBC), the proposed technique partitions the signal space into subbands and adaptively compresses subband signals based on each subband's active bandwidth. The proposed technique conforms to existing industry phasor measurement standards, making it suitable for streaming high-resolution CPOW and PMU data either in continuous or burst on-demand/event-triggered modes. Experiments on synthetic and real data show that ASBC reduces the CPOW sampling rates by several orders of magnitude for real-time streaming while maintaining the precision required by industry standards.

研究动机与目标

• 解决现代高惯性、动态换流器型资源为主的电力系统中，对 CPOW 和 PMU 数据实时、高分辨率流传输的需求。
• 克服现有压缩技术在不牺牲精度或引入过大延迟的前提下难以实现高倍率压缩的局限性。
• 开发一种与工业标准（如 IEEE C37.11）兼容的压缩方法，适用于连续或按需传输高保真、高分辨率测量数据。
• 通过将采样率降低数个数量级，实现通过现有通信基础设施的高效数据传输。

提出的方法

• 根据 CPOW 和 PMU 信号的频谱特性，将信号频谱划分为谐波子带。
• 采用基于带宽感知的量化方法，对每个子带实施自适应压缩，以优化信号能量分布。
• 使用基于滤波器组的编码器和解码器实现子带分解与重构，利用标准通信系统组件。
• 集成频率上下变频与子带滤波，实现高效、低延迟的压缩与解压缩。
• 通过窗函数技术优化滤波器组设计，以平衡重构精度与群延迟。
• 通过将最大频率估计误差（Max FE）限制在 <0.005 Hz，确保与现有 PMU 标准（如 IEEE C37.11）的兼容性。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于子带的压缩技术能否在保持 IEEE C37.11 所需频率估计精度的前提下，实现 100–1000:1 的高倍率压缩？
• RQ2 在高倍率压缩下，ASBC 与基于 FFT 和 DWT 的压缩方法相比，在重构误差和伪影生成方面表现如何？
• RQ3 ASBC 能否在连续或事件触发的高分辨率电力系统数据流中保持低延迟与实时性能？
• RQ4 信号带宽自适应对 CPOW 和 PMU 测量中压缩效率与重构保真度有何影响？

主要发现

• ASBC 实现了 100–1000:1 的压缩比，将 CPOW 采样率降低数个数量级，同时保持符合 IEEE C37.11 标准的精度。
• 在 48:1 压缩比下，仅 ASBC 和 DWT 满足 IEEE C37.11 标准（Max FE < 0.005 Hz）；ASBC 在最小化振荡性重构伪影方面优于基于 FFT 的方法。
• 与基于 FFT 的方法相比，ASBC 展现出更小且更稳定的重构误差，其振荡幅度处于可接受噪声水平以内。
• FFT 的块实现导致在 t ≈ 309 秒处出现由不连续性引起的误差尖峰，而 ASBC 中未出现该现象，表明其具有更好的时间稳定性。
• 在压缩比高于 48:1 时，DWT 压缩表现最佳，因其频率估计恒定；但在低倍率压缩下无法满足精度要求，表明其在高倍率下存在局限性。
• ASBC 可通过少量修改的现成组件实现，表明其硬件成本低，具备实际部署的可行性。