Энергожүйелердің режимдік параметрлерінің жағдайын телеметрия және синхрондалған векторлық өлшемдер бойынша бағалау.
Авторлар
DOI:
https://doi.org/10.31489/2024No4/61-70Кілт сөздер:
жағдайды бағалаудың синтезделген әдісі, Гаусс-Ньютон әдісі, кеңейтілген Калман сүзгісі, телеөлшемдер массивтері, синхрондалған векторлық өлшемдерАңдатпа
Энергия жүйелерін диспетчерлік басқару нақты уақыттағы бағдарламалық кешендерден алынған нәтижелерге негізделеді. Нақты уақыттағы бағдарламалық кешендердің жағдайын бағалау модулі маңызды, себебі бұл модульден алынған режим параметрлерін бағалау нәтижелері негізінде энергия жүйелерінің тұрақтылығы мен сенімділігіне жауап беретін неғұрлым ауқымды режим параметрлері анықталады. Қазіргі уақытта режим параметрлерін бағалау үшін тек телеөлшемдер ғана емес, сонымен қатар синхрондалған векторлық өлшемдер де қолданылады, сондықтан жағдайды бағалау әдістерін дамыту өзекті мәселе болып табылады. Жағдайды бағалаудың ұсынылған әдісі жағдайды бағалау дәлдігін және диспетчерлік шешімдердің сапасын арттыруға мүмкіндік береді. Әдіс телеөлшемдер мен синхрондалған векторлық өлшемдер массивтерін бірлесіп пайдалану кезінде Гаусс-Ньютон әдісі мен кеңейтілген Калман сүзгісінің математикалық аппаратына негізделген. Эксперименттер нәтижелері бойынша жағдайды стандартты бағалау әдісімен салыстырғанда, ұсынылған әдіс қалыпты және апаттан кейінгі режимдерде сұлба түйіндеріндегі кернеуді бағалау және байланыстардағы белсенді қуат ағындарын бағалау дәлдігін арттыратыны анықталды. Әзірленген алгоритм әдісті нақты уақыттағы бағдарламалық кешендердің жағдайын бағалау модуліне енгізуге мүмкіндік береді. Энергия жүйелерінің динамикалық жұмыс режимдерінде күйді бағалау әдістерін дамытудың перспективті бағыттары анықталды.
References
Hoseinzadeh B., Bak C.L. (2018) Centralized coordination of emergency control and protection system using on-line outage sensivity index. Electric Power Systems Research, 163, 413 – 422. DOI:10.1016/j.epsr.2018.07.016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2018.07.016
Panteli M., Crossley P.A., Fitch J. (2015) Design of dependable and secure system integrity protection scheme. Electrical Power and Energy Systems, 68, 15 – 25. DOI:10.1016/j.ijepes.2014.12.047. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.12.047
Ballal M.S., Kulkarni A.R., Suryawanshi H.M. (2021) Methodology for the improvements in synchrophasor based System Integrity Protection Schemes under stressed conditions. Sustainable Energy, Grids and Networks, 26, 1 – 19. DOI:10.1016/j.segan.2021.100465. DOI: https://doi.org/10.1016/j.segan.2021.100465
Rao A.K., Kundu P. (2023) System integrity protection scheme for minimizing curtailment considering transmission line thermal limits. Sustainable Energy, Grids and Networks, 33, 1 – 13. DOI:10.1016/j.segan.2022.100970. DOI: https://doi.org/10.1016/j.segan.2022.100970
Kotha S.K., Rajpathak B., Mallareddy M., Bhuvanagiri R. (2023) Wide area measurement systems based Power System State Estimation using a Robust Linear-Weighted Least Square method. Energy Reports, 9, 23 – 32. DOI:10.1016/j.egyr.2023.05.046. DOI: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.05.046
Khalid H.M., Flitti F., Mahmoud M.S., Hamdan M.M., Muyeen S.M., Dong Z.Y. (2023) Wide area monitoring system operations in modern power grids: A median regression function-based state estimation approach towards cyber attacks. Sustainable Energy, Grids and Networks, 34, 1 – 15. DOI:10.1016/j.segan.2023.101009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.segan.2023.101009
Phadke G., Thorp J. S. (2008) Synchronized Phasor Measurements and Their Applications. New York: Springer, 247. Available at: https://ieeexplore.ieee.org/document/5447627. DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-76537-2
Martin K.E. (2015) Synchrophasor measurements under the IEEE Standard C37. 118.1-2011 with amendment C37.118.1a. IEEE Transactions on Power Delivery, 30, 3, 1 – 14. Available at: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7052413. DOI: https://doi.org/10.1109/TPWRD.2015.2403591
Espejo E.B., Sevilla F.R.S., Korba P. (2023) Monitoring and Control of Electrical Power Systems Using Machine Learning Techniques. Elsevier, 339. Available at: https://www.sciencedirect.com/book/ 9780323999045/monitoring-and-control-of-electrical-power-systems-using-machine-learning-techniques.
Karvelis G.I., Korres G.N., Darmis O.A. (2022) State estimation using SCADA and PMU measurements for networks containing classic HVDC links. Electric Power Systems Research, 212, 2–7. DOI:10.1016/j.epsr.2022.108544. DOI: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2022.108544
Zhenjie W., Lin Y., Pei L., Chengda L., Zhengyang Z., Suirong L., Sun J.F. (2021) State estimation of distribution network based on hybrid measurement combined with multi-source asynchronous data. Energy Reports, 8, 1778–1783. DOI:10.1016/j.egyr.2022.03.195. DOI: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.03.195
Liu Y., Lin Y., Yue K. (2021) Modern power system state estimation methods. Elsevier, 277. Available at: https://nyuscholars.nyu.edu/en/publications/modern-power-system-state-estimation-methods.
Li K., Han X. (2022) A distributed Gauss–Newton method for distribution system state estimation. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 136, 1 – 14. DOI:10.1016/j.ijepes.2021.107694. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2021.107694
Ahmad F., Rashid M.A.K., Rasool A., Özsoy E.E., Sabanovic A., Elitaş M. (2017) Performance Comparison of Static and Dynamic State Estimators for Electric Distribution Systems. International Journal of Emerging Electric Power Systems, 18, 3, 1 – 14. DOI:10.1515/ijeeps-2016-0299. DOI: https://doi.org/10.1515/ijeeps-2016-0299
Zhao J., Gomez-Exposito A., Netto M., Mili L., Abur A., Terzija V., Kamwa I., Pal B., Singh A.K., Qi J., Huang Z., Meliopoulos A.S. (2019) Power System Dynamic State Estimation: Motivations, Definitions, Methodologies, and Future Work. IEEE Transactions on Power Systems, 34, 4, 3188 – 3198. DOI:10.1109/TPWRS.2019.2894769. DOI: https://doi.org/10.1109/TPWRS.2019.2894769
Yu Y., Li Q., Chen C., Zheng X., Tan Y. (2022) Improved dynamic state estimation of power system using unscented Kalman filter with more accurate prediction model. Energy Reports, 8, 364 – 376. DOI:10.1016/j.egyr.2022.10.112. DOI: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.10.112
Hong-de D., Shao-wu D., Yuan-cai C., Guang-bin W. (2012) Performance comparison of EKF/UKF/CKF for the tracking of ballistic target. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, 10, 7, 1692 – 1699. DOI: 10.11591/telkomnika.v10i7.1564. DOI: https://doi.org/10.11591/telkomnika.v10i7.1564
Mokhtari S., Yen K.K. (2023) Dynamic state estimation with additive noise for load frequency control using bilateral fuzzy adaptive unscented Kalman filter. Electric Power Systems Research, 220, 1 – 10. DOI: 10.1016/j.epsr.2023.109363. DOI: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2023.109363
Lorenz-Meyer N., Suchantke R., Schiffer J. (2023) Dynamic state and parameter estimation in multi-machine power systems. Experimental demonstration using real-world PMU-measurements. Control Engineering Practice, 135, 1 – 10. DOI: 10.1016/j.conengprac.2023.105491. DOI: https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2023.105491
Batseva N.L., Foos Y.A. (2023) Effectiveness of the dynamic state estimation method application for mode parameters of a power system. Bulletin of the Ivanovo State Power Engineering University, 3, 5 – 15. DOI:10.17588/2072-2672.2023.3.005-015. [in Russian] DOI: https://doi.org/10.17588/2072-2672.2023.3.005-015
Veerakumar N., Cetenovic D., Kongurai K., Popov M., Jongepier A., Terzija V. (2023) PMU-based real-time distribution system state estimation considering anomaly detection, discrimination and identification. International Jornal of Electrical Power and Energy Systems, 148, 1 – 15. DOI: 10.1016/j.ijepes.2022.108916. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2022.108916
Pugachev V.S., Sinitsin I.N. (2004) A theory of stochastic systems. Moscow, Logos Publ., 999. Available at: https://search.rsl.ru/ru/record/01002457901. [in Russian]
Downloads
Түсті
Өңделді
Қабылданды
Жарияланды
How to Cite
Журналдың саны
Бөлім
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
