Формування керуючих впливів у режимі реального часу для прогнозування післяаварійних електричних режимів з урахуванням допустимих запасів стійкості
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.307676Ключові слова:
стійкість енергосистеми, запас стійкості, системи протиаварійної автоматики, керуючі впливиАнотація
Об’єктом дослідження є система протиаварійної автоматики для забезпечення стійкості електроенергетичних систем (ЕЕС) при аварійних дисбалансах. Актуальність проблеми забезпечення стійкості ЕЕС зумовлена необхідністю підвищення ефективності протиаварійної автоматики для зниження ризику виникнення системних аварій зі значними збитками. Для вирішення даного завдання пропонується алгоритм вибору обсягу керуючих впливів на основі принципів адаптивного управління для прогнозування післяаварійного режиму з прийнятним запасом стійкості. Алгоритм формування обсягу керуючих впливів заснований на залежності величини керуючих впливів від величини оцінки запасів стійкості за значенням визначника Якобі. Для побудови залежності використовується алгоритм пошуку граничного режиму за траєкторією зміни рівноважного положення сталого стану системи від вихідного до граничного. На відміну від існуючих алгоритмів, запропонований алгоритм дозволяє встановити функціональну залежність величини управління від поточних параметрів режиму або запасу стійкості, що дозволяє підвищити ефективність розрахунків при виборі керуючих впливів. Реалізація запропонованого алгоритму здійснюється на основі функціональної схеми за даними системи векторних вимірювань.
Особливостями запропонованого алгоритму є можливість усунення недоліків існуючих систем режимної автоматики, основними з яких є:
– необхідність проведення численних варіантних розрахунків для вибору обсягу керуючих впливів;
– можливий надлишковий обсяг керуючих впливів при невідповідності фактичного режиму розрахунковому
Посилання
- Kundur, P. (2007). Power system stability. Power system stability and control.
- Kundur, P., Malik, P. (2022). Power System Stability and Control. McGraw-Hill. Available at: https://www.accessengineeringlibrary.com/content/book/9781260473544
- Cutsem, T., Vournas, C. (1998). Voltage Stability of Electric Power Systems. Springer US. https://doi.org/10.1007/978-0-387-75536-6
- Gluskin, I. Z., Iofiev, B. I. (2009). History of development of emergency control automation. J. Relayshchik, 2.
- Wang, H., Zhang, B., Hao, Z. (2015). Response Based Emergency Control System for Power System Transient Stability. Energies, 8 (12), 13508–13520. https://doi.org/10.3390/en81212381
- Tang, C., Dong, S., Ren, X., Yin, L., Ju, L. (2018). Improved Jacobi Pretreatment Method for Solving Iterative Power Flow Calculation. Automation of Electric Power Systems, 42 (12), 81–86.
- Gluskin, I. Z., Vasiliev, A. N., Melnikov, P. V., Bogachenko, D. D., Efremova, I. Yu. (2015). Issues of overload fixation in multi-machine scheme of power system. Eurasian Scientific Journal, 11.
- Machowski, J., Lubosny, Z., Bialek, J. W., Bumby, J. R. (2020). Power system dynamics: stability and control. John Wiley & Sons, 896.
- Pourdaryaei, A., Shahriari, A., Mohammadi, M., Aghamohammadi, M. R., Karimi, M., Kauhaniemi, K. (2023). A New Approach for Long-Term Stability Estimation Based on Voltage Profile Assessment for a Power Grid. Energies, 16 (5), 2508. https://doi.org/10.3390/en16052508
- Hoseinzadeh, B., Leth Bak, C. (2018). Centralized coordination of emergency control and protection system using online outage sensitivity index. Electric Power Systems Research, 163, 413–422. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2018.07.016
- Efremova, I. U., Glouskin, I. Z. (2017). Development of an adaptive fault detector structural scheme of automatic stability control system. Vestnik IGEU, 6, 15–24. https://doi.org/10.17588/2072-2672.2017.6.015-024
- Gunin, A., Tokhtibakiev, K., Saukhimov, A., Bektimirov, A., Didorenko, E. (2023). Improving the efficiency of mode automation using synchrophasor measurements to identify stability disturbance. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (8 (122)), 18–26. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.275515
- 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
- Gupta, A., Gurrala, G., Sastry, P. S. (2019). 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
- Bento, M. E. C. (2021). Monitoring of the power system load margin based on a machine learning technique. Electrical Engineering, 104 (1), 249–258. https://doi.org/10.1007/s00202-021-01274-w
- Bento, M. E. C. (2022). A method for monitoring the load margin of power systems under load growth variations. Sustainable Energy, Grids and Networks, 30, 100677. https://doi.org/10.1016/j.segan.2022.100677
- Azman, S. K., Isbeih, Y. J., Moursi, M. S. E., 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
- Altukhova, M. K., Lyulina, M. A., Ryndina, I. E., Chudny, V. S., Ivanova, E. A., Chilibev, A. G. (2023). Computational Methods for Electric Power Systems Marginal Steady-State Modes and Algorithms of Implementation. 2023 Seminar on Industrial Electronic Devices and Systems (IEDS). https://doi.org/10.1109/ieds60447.2023.10425966
- Altukhova, M. K., Lyulina, M. A., Ryndina, I. E., Chudny, V. S., Ivanova, E. A., Pershikov, G. A. (2024). Methodology for Identifying Sensing Elements in Electric Power System Using Marginal Mode Equations. 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElCon). https://doi.org/10.1109/elcon61730.2024.10468081
- Guk, O. M., Odintsov, M. V., Sevastyanova, A. V., Smolovik, S. V. (2012). Investigations of the possibility of using the numerical value of the determinant of the Jacobi matrix for analysing the static stability of power systems. Problems of Power Engineering, 3-4.
- Dusabimana, E., Yoon, S.-G. (2020). A Survey on the Micro-Phasor Measurement Unit in Distribution Networks. Electronics, 9 (2), 305. https://doi.org/10.3390/electronics9020305
- Boussadia, F., Belkhiat, S. (2021). A New Adaptive Underfrequency Load Shedding Scheme to Improve Frequency Stability in Electric Power System. Journal Européen Des Systèmes Automatisés, 54 (2), 263–271. https://doi.org/10.18280/jesa.540208
- Li, H., Ma, Z., Weng, Y. (2022). A Transfer Learning Framework for Power System Event Identification. IEEE Transactions on Power Systems, 37 (6), 4424–4435. https://doi.org/10.1109/tpwrs.2022.3153445
- Hong, Q., Ji, L., Blair, S. M., Tzelepis, D., Karimi, M., Terzija, V., Booth, C. D. (2022). A New Load Shedding Scheme With Consideration of Distributed Energy Resources’ Active Power Ramping Capability. IEEE Transactions on Power Systems, 37 (1), 81–93. https://doi.org/10.1109/tpwrs.2021.3090268
- Khrushchev, Yu. V. (2005). Methods of calculation of stability of power systems. Tomsk, 176.
- Pawar, P. S., Mishra, D. R., Dumka, P. (2022). Solving first order ordinary differential equations using least square method: a comparative study. International Journal of Innovative Science and Research Technology (IJISRT), 7 (3), 857–864. https://doi.org/10.5281/zenodo.6418458
- Kenessov, Y., Tokhtibakiev, K., Saukhimov, A., Vassilyev, D., Gunin, A., Iliyasov, A. (2024). Construction of a recurrent neural network-based electrical load forecasting model for a 110 kV substation: a case study in the Western Region of The Republic of Kazakhstan. Energy-Saving Technologies and Equipment, 2 (8 (128)), 6–15. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.299192
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Karmel Tokhtibakiev, Alexandr Gunin, Yerlan Kenessov, Daniil Vassilyev, Anur Bektimirov
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.
