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Online bad data detection using kernel density estimation
Ist Teil von
2015 IEEE Power & Energy Society General Meeting, 2015, p.1-5
Ort / Verlag
IEEE
Erscheinungsjahr
2015
Quelle
IEEE Xplore
Beschreibungen/Notizen
This paper addresses the problem of bad data detection in the power grid. An online probability density based technique is presented to identify bad measurements within a sensor data stream in a decentralized manner using only the data from the neighboring buses and a one-hop communication system. Analyzing the spatial and temporal dependency between the measurements, the proposed algorithm identifies the bad data. The algorithm was then tested on the IEEE 14-bus test system where it demonstrated superior performance detecting critical and multiple bad data compared to the largest normalized residual test.