chakrabortty赢得机器上NSF CYBER-物理系统(CPS)准许具有PMU数据学习

aranya Chakrabortty,博士,电气和计算机工程研究员,北卡罗莱纳州立FREEDM教师,赢得了两笔赠款来自美国国家科学基金会 - 一个从网络物理系统(CPS)计划,并从早期概念的另一个格兰特探索性研究(渴望)程序地址的方式来处理,努力改善日益复杂的电网系统的控制由数千个传感器的电力设施产生的数据的海量。 NSF AIMS的CPS程序开发工程师复杂的网络物理系统需要一个计算,通信和控制的无缝集成所需的核心研究。 渴望补助金,而另一方面,支撑其潜在的早期阶段,变革性的研究。这两个Chakrabortty的项目都为高风险考虑,高回报,因为它们采用不同的根本不是什么目前已经存在的途径,同时也涉及到跨学科的视角。 

“我的目​​标是开发机器学习算法,通过减少问题的维度转换的大容量的电力系统数据实时控制动作,” Chakrabortty说。 “例如,是相量测量单元(PMU)基本数据的用于广域控制动作的所有频谱成分?大概不会。这些项目将兑现这个概念,数据压缩技术,并开发出能够快速做出控制动作。 CPS项目将解决网络控制系统的更广泛的课程,而这笔赠款将特别关注急于在电网“。

这些项目的另一个方面是开发数据分析,可以识别在电网监控导致最佳过度杀伤作用,而不努力控制,传感器和执行器。 “我真的认为将是一个变革ESTA方法。我们将整合从压缩感知模型还原理论,自适应动态编程概念,所有这一切都是新的思路,为电力系统的研究“​​Chakrabortty说。 

总补助资金为573000 $超过三年。该项目包括研讨会和会议辅导计划培养电力系统专业人士机器学习技术。此外Chakrabortty计划恢复通过增加机器学习教学大纲加强在北卡罗来纳州的电力系统。