Smart Grid Data Compression of Power Quality Events using Wavelet Transform
Notice bibliographique
Résumé
Smart grids typically incorporate a communication networking layer onto the electric power grid to exchange the data and the information between the intelligent electronic devices and the supervisory control and data acquisition (SCADA). The smart grid monitoring and control requires the acquisition and the transmission of a large volume of data over such communication networks. This process sets new requirements for the existing data communication networks within the smart grid regarding the network transmission capacity and the data storage. Data compression is an effective mean to compress the power quality (PQ) data and hence saving the cost of data storage while meeting the communication network transmission capacity limits. The previous work on PQ data compression uses wavelets multiresolution signal decomposition into various decomposition levels. Thresholding is then applied on each wavelet decomposition level to capture the features needed for signal reconstruction. The goodness of compression is significantly affected by the choice of the wavelet basic function as well as the choice of the number of decomposition levels. This paper looks into identifying the most suitable wavelet basic function and the suitable number of wavelet decomposition level to achieve high compression of PQ disturbances. The study considered 80 wavelets and 4 categories of PQ disturbances such as sag, swell, interruption and notches. The results have been presented and the conclusions were drawn.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».