Datengesteuerte Lokalisierung von erzwungenen Schwingungen unter Verwendung abgeleiteter Impulsantworten

Core Concepts

Ein rein datengesteuerter Rahmen zur Lokalisierung der Quellen von erzwungenen Schwingungen unter Verwendung von Synchrophasormessungen.

Abstract

Die Arbeit entwickelt einen datengesteuerten Rahmen zur Lokalisierung von Quellen erzwungener Schwingungen (FO) in Stromnetzen. Zunächst werden die Impulsantworten des Systems während des normalen Netzbetriebs aus Umgebungsmessungen abgeleitet. Wenn FO-Ereignisse auftreten, wird die Quelle basierend auf einer Frequenzbereichsanalyse durch Anpassung des Kleinstquadratfehlers für die FO-Daten unter Verwendung der zuvor abgeleiteten Impulsantworten geschätzt.
Der vorgeschlagene Ansatz ist rein datengetrieben, kann aber theoretisch durch modellbasierte Analyse der linearisierten Dynamik unter einigen realistischen Annahmen begründet werden. Numerische Validierungen zeigen die Anwendbarkeit auf realistische Stromsysteme mit nichtlinearen, höheren Ordnungen und Regelungseffekten. Der Ansatz kann auch mit verschiedenen Messtypen und bei teilweiser Sensorabdeckung umgehen.

Stats

Die Frequenz der erzwungenen Schwingung kann durch Vergleich der Frequenzkomponenten in den aufgezeichneten Daten mit einem vorgegebenen Schwellwert geschätzt werden.
Die Phasenwinkel der Kreuzleistungsdichtespektren (CPSD) zwischen den Ausgangsgrößen spiegeln die relativen Phasenverschiebungen zwischen den Impulsantworten wider.

Quotes

"Erzwungene Schwingungen (FOs) wie das Ereignis in Florida 2019 stellen eine Bedrohung für die Sicherheit und Zuverlässigkeit von vernetzten Stromnetzen dar, da die mögliche Resonanz mit einer natürlichen Systemmode Schwingungen innerhalb der Verbindung induzieren könnte."
"Der vorgeschlagene Ansatz ist rein datengetrieben, kann aber theoretisch durch modellbasierte Analyse der linearisierten Dynamik unter einigen realistischen Annahmen begründet werden."

Key Insights Distilled From

Data-driven Forced Oscillation Localization using Inferred Impulse Responses

by Shaohui Liu,... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.01656.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgeschlagene Ansatz erweitert werden, um auch Fälle mit mehr als zwei FO-Quellen und Frequenzen zu berücksichtigen

Um Fälle mit mehr als zwei FO-Quellen und Frequenzen zu berücksichtigen, könnte der vorgeschlagene Ansatz durch eine Erweiterung des Algorithmus modifiziert werden. Anstelle der Suche nach einem einzelnen FO-Quellenpaar könnte der Algorithmus so angepasst werden, dass er alle möglichen Kombinationen von FO-Quellen und Frequenzen berücksichtigt. Dies würde eine umfassendere Suche erfordern, um alle potenziellen Quellen und Frequenzen zu identifizieren. Durch die Anpassung des Algorithmus könnte die Leistungsfähigkeit des Lokalisierungsverfahrens verbessert werden, um auch komplexere Szenarien mit mehreren FO-Quellen und Frequenzen zu bewältigen.

Welche Auswirkungen hätten Messungenauigkeiten oder Rauschen in den Synchrophasormessungen auf die Leistungsfähigkeit des Lokalisierungsverfahrens

Messungenauigkeiten oder Rauschen in den Synchrophasormessungen könnten die Leistungsfähigkeit des Lokalisierungsverfahrens beeinträchtigen, insbesondere bei der Genauigkeit der wiederhergestellten Impulsantworten. Ungenaue Impulsantworten könnten zu Fehlern bei der Lokalisierung der FO-Quellen führen und die Zuverlässigkeit des Algorithmus verringern. Um mit Messungenauigkeiten oder Rauschen umzugehen, könnten robustere Schätzmethoden oder Filtertechniken implementiert werden, um die Genauigkeit der Impulsantworten zu verbessern. Darüber hinaus könnten statistische Analysen oder Fehlerkorrekturalgorithmen verwendet werden, um die Auswirkungen von Messfehlern zu minimieren und die Leistungsfähigkeit des Lokalisierungsverfahrens zu optimieren.

Wie könnte der Ansatz angepasst werden, um auch Fälle zu behandeln, in denen die FO-Quelle nicht direkt überwacht wird

Um Fälle zu behandeln, in denen die FO-Quelle nicht direkt überwacht wird, könnte der Ansatz angepasst werden, indem er auf indirekte Messungen oder Surrogatmessungen zurückgreift. Anstelle von direkten Messungen an der FO-Quelle könnten Messungen an benachbarten Bussen oder Leitungen verwendet werden, um die FO-Quelle zu lokalisieren. Durch die Verwendung von relativen Phasenverschiebungen oder anderen Beziehungen zwischen den Messungen könnte der Algorithmus die FO-Quelle auch ohne direkte Überwachung identifizieren. Darüber hinaus könnten Techniken wie die Analyse von Kreuzleistungsspektraldichten oder die Verwendung von Schätzalgorithmen für indirekte Messungen eingesetzt werden, um die Lokalisierung von FO-Quellen in solchen Szenarien zu verbessern.