Підвищення ефективності автоматизації режимів з використанням синхрофазорних вимірювань для виявлення порушень стійкості

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.275515

Ключові слова:

взаємний кут напруги, протиаварійна система, синхрофазорні вимірювання, стійкість електроенергетичних систем, СМПР

Анотація

У роботі представлені нові підходи та принципи визначення умов порушення стійкості на основі виявлення небезпечних порушень на ранніх стадіях з використанням інформації про зміну режимних параметрів і швидкості їх зміни. В якості режимного параметра у дослідженні обрано взаємний кут напруги між керованою підстанцією 500 кВ та швидкістю його зміни. Значення зазначених параметрів пропонується брати з системи моніторингу перехідних режимів (СМПР). Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення ефективності та усунення недоліків існуючих пристроїв виявлення режимної автоматики, що дозволить знизити кількість аварій через порушення стійкості енергосистеми. Запропонований принцип прогнозування порушення стійкості заснований на використанні положення теорії стійкості Ляпунова, згідно з яким оцінка стійкості проводиться за сумарною енергією системи, що складається з кінетичної та потенційної. На відміну від існуючих принципів виявлення порушення стійкості, де вихід з області стійкості визначається основним параметром (потенційною енергією), принцип прогнозування дозволяє оцінювати стійкість за швидкістю її зміни (кінетичної енергії), що забезпечує раннє виявлення порушення стійкості.

Виконано розрахунки з моделювання стрибків напруги в Північно-Південному об’єднанні єдиної енергосистеми Казахстану в програмному забезпеченні «DigSILENT Power Factory» на моделі, апробованій реальними порушеннями в енергосистемі за даними СМПР. Розрахунки підтвердили ефективність запропонованих принципів та можливість використання даних СМПР для виявлення аварійних стрибків напруги в транзитних електромережах на початковому етапі

Біографії авторів

Alexandr Gunin, Almaty University of Power Engineering and Telecommunications named after Gumarbek Daukeyev

PhD Student

Department of Electric Power Systems

Karmel Tokhtibakiev, Almaty University of Power Engineering and Telecommunications named after Gumarbek Daukeyev

Candidate of Technical Sciences, Senior Lecturer

Department of Electric Power Systems

Almaz Saukhimov, Almaty University of Power Engineering and Telecommunications named after Gumarbek Daukeyev

PhD, Provost

Anur Bektimirov, Almaty University of Power Engineering and Telecommunications named after Gumarbek Daukeyev

PhD Student

Eugene Didorenko, Kazakhstan Electricity Grid Operating Company (KEGOC)

Chief Dispatcher

Посилання

  1. Ministry of Energy of the Republic of Kazakhstan (December 2014) Order No. 210 of the Minister of Energy of the Republic of Kazakhstan dated December 18, 2014 on approval of the Electric Power Grid Rules. Available at: https://adilet.zan.kz/rus/docs/V1400010899/download.
  2. Ministry of Energy of the Republic of Kazakhstan (December 2022г) Draft Order "On Approval of the Smart Grid Concept in Kazakhstan. Available at: https://www.gov.kz/uploads/2023/2/13/bac54cd77302c01aab2a81c14ad5fc56_original.2132142.docx
  3. Joint Stock Company "Kazakhstan Electricity Grid Operating Company" (2019). Annual report 2019. National Electrical Grid. Available at: https://ar2019.kegoc.kz/pdf/AR2019_KEGOC_rus_site.pdf.
  4. IEEE Standard C37.118.1™-2011 for Synchrophasor Measurements for Power Systems. Available at: https://standards.ieee.org/ieee/C37.118.1/4902/.
  5. Phadke A. G. et al. (2008). The Wide World of Wide-area Measurement. IEEE Power and Energy Magazine, 6 (5), 52-65. doi: https://doi.org/10.1109/MPE.2008.927476.
  6. Novosel, D., & Vu, K. (2006). Benefits of PMU technology for various applications. Zbornik radova sedmog simpozija o sustavu vođenja EES-a HK CIGRE, Cavtat, 5(8.11), Available at: https://www.ieee.hr/_download/repository/Pozivno_predavanja_Novosel_Vu_Cigre_06.pdf.
  7. Chakrabortty, A., Chow, J. H., & Salazar, A. (2011). A Measurement-Based Framework for Dynamic Equivalencing of Large Power Systems Using Wide-Area Phasor Measurements. IEEE Transactions on Smart Grid, 2(1), 68–81. doi: https://doi.org/10.1109/TSG.2010.2093586.
  8. A.G. Phadke, J.S. Thorp. (2017). Synchronized Phasor Measurements and Their Applications. Second Edition. Springer International Publishing AG 2017, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-50584-8.
  9. De La Ree, J., Centeno, V., Thorp, J. S., & Phadke, A. G. (2010). Synchronized Phasor Measurement Applications in Power Systems. IEEE Transactions on Smart Grid, 1(1), 20–27. doi: https://doi.org/10.1109/TSG.2010.2044815.
  10. А.R. Sobbouhi, A. Vahedi. Sobbouhi, A. R., & Vahedi, A. (2021). Transient stability prediction of power system; a review on methods, classification and considerations. Electric Power Systems Research, 190, doi: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2020.106853.
  11. Joshi, P.M., Verma, H.K. (2021). Synchrophasor measurement applications and optimal PMU placement: A review. Electric Power Systems Research, 199, doi: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2021.107428.
  12. Wei, S., Yang, M., Qi, J., Wang, J., Ma, S., & Han, X. (2017). Model-free MLE estimation for online rotor angle stability assessment with PMU data. IEEE Transactions on Power Systems, 33(3), 2463-2476, doi: https://doi.org/10.1109/TPWRS.2017.2761598.
  13. Liu, L., Li, Y., Cao, Y., Liu, F., Wang, W., & Zuo, J. (2019). Transient rotor angle stability prediction based on deep belief network and long short-term memory network. IFAC-PapersOnLine, 52(4), 176-181, doi: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.08.175.
  14. Sobbouhi, A. R., & Vahedi, A. (2020). Online synchronous generator out-of-step prediction by ellipse fitting on acceleration power–speed deviation curve. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 119, doi https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2020.105965.
  15. Robak, S., Machowski, J., Skwarski, M. M., & Smolarczyk, A. (2021). Transient stability improvement by generator tripping and real-time instability prediction based on local measurements. IEEE Access, 9, 130519-130528, doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3111967.
  16. James, J. Q., Hill, D. J., Lam, A. Y., Gu, J., & Li, V. O. (2017). Intelligent time-adaptive transient stability assessment system. IEEE Transactions on Power Systems, 33(1), 1049-1058, doi: https://doi.org/10.1109/TPWRS.2017.2707501.
  17. Yang, H., Zhang, W., Shi, F., Xie, J., & Ju, W. (2019). PMU-based model-free method for transient instability prediction and emergency generator-shedding control. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 105, 381-393, https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2018.08.031.
  18. Gupta, A., Gurrala, G., & Sastry, P. S. (2018). An online power system stability monitoring system using convolutional neural networks. IEEE Transactions on Power Systems, 34(2), 864-872, https://doi.org/10.1109/TPWRS.2018.2872505.
  19. Saner, C. B., Kesici, M., Mahdi, M., Yaslan, Y., & Genc, V. I. (2019, April). Wide area measurement-based transient stability prediction using long short-term memory networks. In 2019 7th International Istanbul Smart Grids and Cities Congress and Fair (ICSG) (pp. 159-163). IEEE, doi: https://doi.org/10.1109/SGCF.2019.8782391.
  20. Shi, Z., Yao, W., Zeng, L., Wen, J., Fang, J., Ai, X., & Wen, J. (2020). Convolutional neural network-based power system transient stability assessment and instability mode prediction. Applied Energy, 263, doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.114586.
  21. Azman, S. K., Isbeih, Y. J., El Moursi, M. S., & Elbassioni, K. (2020). A unified online deep learning prediction model for small signal and transient stability. IEEE transactions on power systems, 35(6), 4585-4598. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2020.2999102.
  22. Venikov V.A., Vasin V.P. (1972). A Static stability analysis of complex electrical systems and frequency methods. Tr SibNIIE [Proceedings of Siberian Research Institute of Energy], 21, 3-8.
  23. Kundur P. and Malik Om P. (2022). Power System Stability and Control, 2nd. Edition, McGraw-Hill: New York., Available at: https://www.accessengineeringlibrary.com/content/book/9781260473544
  24. Machowski, J., Lubosny, Z., Bialek, J. W., & Bumby, J. R. (2020). Power system dynamics: stability and control. John Wiley & Sons, Available at: https://www.wiley.com/en-us/Power+System+Dynamics%3A+Stability+and+Control%2C+3rd+Edition-p-9781119526360.
  25. Tokhitibakiev, K., & Saukhimov, A. (2015). Capacity control of transport lines of Kazakhstan national electric grid in real time using synchronized phasor data measurements. Technical Electrodynamics–Кiev, (4), 62-65. Available at: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/134102.
  26. Merekenov M., Tokhtibakiyev K., Bektimirov A., Nigmatullin R. (2020). The advancing assessment of power system stability using smart grid technology. IOP Conference Series Materials Science and Engineering, 994(1), 012014. doi: https://doi.org/10.1088/1757-899X/994/1/012014.
  27. Tokhtibakiev K., Saukhimov A., Bektimirov A., Merekenov M., Shubekova K. and Murat A. (2017). Control of steady-state stability of 500 kV transmission lines in the National Electrical Networks of Kazakhstan using PMUs data. 2017 52nd International Universities Power Engineering Conference (UPEC). doi: https://doi.org/10.1109/UPEC.2017.8231859 .
  28. Bektimirov, A.T., Saukhimov, A.A., Tokhtibakiev, K.K., Didorenko, E.V. (2020). Increasing the reliability of the Kazakhstan grid functioning by implementing the WACS automation. AUPET Bulletin, 4 (51), 16-26, doi: https://doi.org/10.51775/1999-9801_2020_51_4_16.
Підвищення ефективності автоматизації режимів з використанням синхрофазорних вимірювань для виявлення порушень стійкості

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-04-29

Як цитувати

Gunin, A., Tokhtibakiev, K., Saukhimov, A., Bektimirov, A., & Didorenko, E. (2023). Підвищення ефективності автоматизації режимів з використанням синхрофазорних вимірювань для виявлення порушень стійкості. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(8 (122), 18–26. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.275515

Номер

Том 2 № 8 (122) (2023): Енергозберігаючі технології та обладнання

Розділ

Енергозберігаючі технології та обладнання

Ліцензія

Авторське право (c) 2023 Alexandr Gunin, Karmel Tokhtibakiev, Almaz Saukhimov, Anur Bektimirov, Eugene Didorenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.