Serveur d'impression

Alerte de panne d'électricité: solution WAMPAC pour les réseaux complexes – Serveur d’impression

Le 7 juillet 2019 - 21 minutes de lecture

puissance du réseau
L'image sélectionnée: Stock

Dans les systèmes électriques modernes, à mesure que les ressources de production distribuées augmentent et que de nouvelles lignes de distribution et de transport sont ajoutées, les changements technologiques ont entraîné une complexité du fonctionnement et du contrôle du réseau.

Cet article a été publié pour la première fois dans ESI Africa Edition 2, 2019. Vous pouvez lire les articles du magazine ici ou vous abonner ici pour recevoir une copie imprimée.

Cette complexité peut entraîner un manque de surveillance et de contrôle approprié, ce qui peut entraîner une défaillance catastrophique du réseau, appelée panne de courant.

Les pannes d'électricité sont dues à une série de pannes dans le système. La croissance du réseau électrique avance de plus en plus par des chemins plus longs pour répondre à la demande existante. La congestion et la complexité du réseau ont donc poussé le réseau à s’améliorer pour permettre une surveillance et un contrôle appropriés par WAMPAC (Wide Area Monitoring Protection and Control), un facilitateur du réseau intelligent. Grid, qui est un réseau bidirectionnel capable de se soigner en cas de défaillance.

Dans les pays en développement comme l'Inde, la production décentralisée a augmenté pour répondre à la demande. En raison de cette croissance, la complexité s'est accrue, ce qui a entraîné une surveillance incomplète du réseau. Les systèmes de surveillance et de protection classiques ne sont pas en mesure d'identifier le défaut avec précision et la synchronisation de l'heure fait défaut [1].

De plus, dans ces systèmes, les performances dynamiques ne sont pas capturées avec précision. En raison de ces inconvénients, la panne est mise en cascade et conduit ainsi à une défaillance catastrophique. La panne du nord-est du 14 août 2003 a été la plus grande coupure de courant jamais vue dans le monde, touchant environ 10 millions de personnes en Ontario et 45 millions de personnes dans huit États américains.

La raison de cette panne était que les opérateurs n'étaient pas au courant de l'alarme de redistribuer l'électricité qui surchargeait les lignes de transmission [2, 14]. Ce n'était pas la dernière panne d'électricité à susciter une préoccupation mondiale.

L'Inde, troisième producteur et consommateur d'électricité à travers le monde, a été sévèrement touché par des pannes en cascade les 30 et 31 juillet 2012. Quelque 620 millions de personnes ont été touchées dans près de 18 États du pays – de loin la plus grande panne d'électricité jamais enregistrée au précédent en 2001 touchant près de 230 millions de personnes [3,15].

La raison de la panne est due au déclenchement du disjoncteur de la ligne 400kV Bina-Gwalior à 02h35 le 30 juillet, à la propagation du défaut à la section de transmission d’Agra-Bareilly et à la défaillance en cascade du réseau.

La pénurie à ce moment-là était de 32 MW. Le courant a été rétabli après 15 heures. De nouveau le 31 juillet à 13h02, en raison d’un problème de relais près du Taj Mahal, la ligne a été déclenchée et une défaillance a touché le réseau en cascade. La Figure 1 illustre l'événement de la panne d'électricité de 2012. L'échec était dû à une demande énorme et à une charge de travail élevée; corridors de transport d'électricité interrégionaux à plusieurs pannes; Manque de réponse de la part de State Load Dispatch Center aux instructions données par RLDC pour réduire le trop-plein, de sorte que les États disposaient de plus de pouvoir.

À mesure que le courant augmente, il produit plus de chaleur dans le conducteur et un contournement se produit avec les objets proches lorsque l'affaissement augmente; les relais de protection détectent cette surintensité et déclenchent la ligne défaillante [4]. La charge est maintenant partagée avec les autres lignes et si elles ne disposent pas de capacité supplémentaire pour supporter cette charge supplémentaire, la ligne se déclenche et provoque une défaillance en cascade. Dans ce cas, la charge provenant d'autres générateurs doit être partagée ou la ligne doit être délestée jusqu'à ce que l'impact ne provoque aucune défaillance de la partie restante du réseau.

Le centre de contrôle de l'alimentation doit s'assurer que l'alimentation est fiable et équilibrée. Pour faciliter ceci, un système informatique avec des sauvegardes et des systèmes d'alarme est disponible. Divers outils de modélisation du flux d'énergie sont disponibles pour analyser l'état du système de manière à rendre possible la distribution d'énergie. [5]. Le système de gestion de l'énergie (EMS) traditionnel est utilisé pour la surveillance en ligne du flux d'énergie et pour évaluer la sécurité du réseau. Ceci utilise la mesure du système de contrôle de surveillance et d'acquisition de données (SCADA) pour utiliser l'estimation d'état. Et les études dynamiques hors ligne sont effectuées.

Ce système de gestion de l'environnement ne permet pas de capturer la dynamique du système lorsque celui-ci est soumis à de fortes perturbations. Les études hors ligne ne permettent pas de résoudre ces problèmes, ce qui déclenche une cascade d'échecs, qui aboutit finalement à une panne d'électricité.

En intégrant le système WAMPAC, l'alerte précoce des petites et grandes instabilités est reconnue, ce qui permet de protéger le système des effets vulnérables. [6]. Pour établir le WAMC, l'unité de mesure du phaseur doit être placée dans tous les bus. En raison du coût élevé de l'unité, celle-ci doit être placée de manière optimale.

Vue d'ensemble du réseau électrique indien

La Power Grid Corporation of India dispose d’un vaste réseau qui exploite environ 134 018 km de circuits de lignes de transmission à 800/765 kV, 400 kV, 220 kV et 132 kV. EHVACet 500kV HVDC avec 214 sous-stations. La capacité totale de transformation en décembre 2016 était d'environ 278 862 MVA.

L'Inde est membre de Very Large Power Grid Operators, une organisation à but non lucratif créée en 2004 pour enquêter sur des questions fondamentales présentant un intérêt commun pour ses membres.

Les questions liées à la planification et au développement du réseau de transport en Inde sont gérées par l’aile du système électrique de la Central Electric Authority (CEA). Le CEA publie la position de l’ensemble de l’industrie en matière d’énergie et de demande de pointe mensuelle. La capacité totale installée du réseau régional indien est illustrée à la figure 7.

Modélisation du réseau électrique pour la surveillance

L'industrie est confrontée à plus de défis tels que le besoin de plus d'énergie, la réduction des émissions, la fiabilité de l'approvisionnement et les solutions d'efficacité énergétique. Il est donc nécessaire de passer d’un réseau traditionnel à un réseau modernisé où les sources d’énergie renouvelables sont décentralisées, et la gestion de la demande est assurée par l’intégration de contrôleurs plus souples du système de transmission à courant alternatif (FACTS) tels que SVC, TCSC, STATCOM, etc. etc. Le pourcentage d'utilisation de WAMPAC est illustré à la figure 8.

La surveillance du réseau électrique est essentiellement assurée par la PMU, qui fournit des informations sur la zone étendue. Parmi les applications du système de surveillance à couverture étendue, on peut citer la surveillance de l'angle de phase, la surveillance de la stabilité de la tension, la surveillance thermique de la ligne, la surveillance de l'oscillation de puissance, la surveillance de l'amortissement de l'alimentation, etc. La stabilité du système d'alimentation est une propriété du système qui lui permet de rester en condition de fonctionnement état normal et retrouver son état d'équilibre après avoir été soumis à une perturbation [12].

La stabilité est influencée par la dynamique des relations angle de rotor et angle de puissance.

La stabilité est principalement classée dans la stabilité d'angle de rotor et la stabilité de tension. Une partie équivalente du système d'alimentation est modélisée sur la base de la mesure du PMU. C'est ce qu'on appelle l'identification du système et fait partie intégrante de la surveillance et du contrôle de zone étendue. Le système d’alimentation de la Kundur, composé de deux zones et de quatre machines, est utilisé comme système de test, comme illustré à la figure 9 (a). Le signal binaire pseudo-aléatoire appliqué à l'entrée du PSS de la zone 1 est représenté sur la figure 9 (b).

Dans un système de surveillance étendu, à des fins d'identification de système ainsi que pour la prédiction d'états de système, une modélisation dynamique basée sur un réseau de neurones est effectuée. Un réseau de neurones récurrents (RNN) s’est avéré très efficace pour l’identification dynamique de systèmes. Il est important de régler les poids de RNN afin d'obtenir les valeurs optimales et de permettre au réseau de neurones de prédire efficacement les états du système. L’optimisation des essaims de particules (PSO) est généralement utilisée pour ajuster les poids d’un réseau neuronal.

L’OPS, bien que très efficace, reste parfois piégé dans un optimum local et n’atteint pas l’optimum global [13]. Une version avancée de PSO, qui inclut Quantum Infusion (PSO-QI), peut s'avérer très efficace pour éviter d'être piégé dans un optimum local. Dans ce travail, PSO-QI est utilisé pour optimiser un RNN, utilisé pour prédire l’écart de vitesse d’un générateur. Il compare le signal mesuré réel avec le signal prédit et montre comment la meilleure forme physique atteint progressivement sa valeur optimale à chaque itération.

L'unité de mesure de phaseur, modélisée dans MATLAB SIMULINK, comme illustré à la figure 9, est installée aux deux extrémités d'une ligne de transmission d'un petit système d'alimentation. La PMU reçoit les entrées des transformateurs d’instruments. Les PMU jouent un rôle plus important dans le système de surveillance à couverture étendue car il est capable de mesurer la tension synchronisée dans le temps et le phaseur de courant en plus de la fréquence par rapport au temps GPS. La sortie du transformateur de courant et de potentiel est donnée en entrée à PMU. Un filtre anti-aliasing est utilisé pour limiter la bande passante d'un signal. Filtre passe-bande Butterworth de second ordre avec une fréquence centrale f0 = 50 Hz et une largeur de bande Δf = 10Hz. Le convertisseur analogique-numérique est un appareil qui convertit la tension en une forme discrète. Il se compose d’un générateur d’impulsions, d’un quantificateur, d’un échantillon et d’un circuit de maintien.

Le récepteur GPS (Global Positioning System) est utilisé pour l’horodatage. Le générateur d'impulsions génère 1 000 impulsions pour la fréquence d'échantillonnage de 20 échantillons par cycle avec une seconde en entrée et échantillonné par rapport à la sortie du générateur d'impulsions. Le quantificateur réduit l'erreur à un intervalle de 5 secondes qui représente l'horloge. Un signal de sortie est généré avec sa phase en phase avec le signal d'entrée représentant la boucle à verrouillage de phase (PLS). La DFT est récursive et non récursive. L'analyseur de séquence est utilisé pour obtenir le phaseur de séquence positive.

La stabilité de la zone surveillée est visible à travers la sortie de la PMU. Les informations en temps réel de la PMU et du contrôle automatisé prédisent l’état du réseau et répondent aux problèmes, évitant ainsi les pannes de courant et les problèmes de qualité de l’énergie, etc.

Surveillance de réseau étendu du réseau électrique

Une perturbation de signal binaire pseudo-aléatoire (PRBS) est appliquée à l'entrée PSS du générateur 1 illustré à la figure 9 (b). Le signal de déviation de vitesse est capturé. A partir de l'entrée PRBS et de la sortie d'écart de vitesse, le modèle de générateur est identifié à l'aide de la boîte à outils d'identification du système Matlab. Ici, une technique d'estimation non linéaire est utilisée. Il est basé sur le modèle de Hammerstein-Wiener. La sortie illustrée à la figure 10 compare l'écart de vitesse réel et estimé. Cela montre un bon match. Cependant, il y a encore place à l'amélioration. Le système modélisé est un système à deux zones comportant chacune deux générateurs à rotor rond identiques. La tension de séquence positive et la puissance active de la zone 1 à la zone 2 sont illustrées à la figure 11.

Le modèle dynamique du système basé sur la technique RNN optimisée pour PSO-QI est plus précis pour capturer les écarts de vitesse du générateur, comme indiqué dans la figure 12. La meilleure forme physique atteignant progressivement sa valeur optimale à chaque itération est indiquée dans la figure 13. Elle apparaît clairement. montre qu’en utilisant PSO QI, les écarts de vitesse sont prédits avec précision et de manière rentable; ainsi, l’état du système peut être alerté auprès de l’exploitant du réseau afin que les actions nécessaires à mettre en œuvre dans un court laps de temps soient sécurisées et sécurisées. approvisionnement fiable.

Le système électrique manque en effet de surveillance et de contrôle concernant l’écart de tension, l’écart de fréquence, le retard de communication, les catastrophes naturelles, etc. Les pannes de courant importantes qui ont eu lieu jusqu’à présent montrent la nécessité d’une meilleure surveillance. Le système de gestion de l'énergie actuel recule dans le délai et manque de synchronisation.

Au moyen de WAMPAC la situation peut être améliorée. Les travaux proposés dans cette thèse montrent que la surveillance, le contrôle et la protection de zone étendue ont un impact majeur sur le maintien de la fiabilité de tout réseau électrique. Il est impératif que tous les réseaux soient sécurisés pour éviter une défaillance catastrophique complète. Les détails abordés dans ce travail auront un impact dans un système sécurisé. Le système WAMPAC est plus perfectionné que les systèmes conventionnels.

DÉFINITIONS DE BASE RÉVÈRANT DES INFORMATIONS UTILES

Système de mesure à grande surface (WAMS)

La définition de base d'un système de mesure de zone étendue est une technologie de mesure avancée, composée d'outils d'information avancés et d'une infrastructure opérationnelle, qui facilite l'exploitation du réseau complexe en collectant des données. [7]. Il fournit une surveillance, un contrôle et une protection complets. Dans cette section, les principales composantes du système de mesure de zone étendue sont expliquées. Le PMU est un facilitateur de WAMS qui empêche le réseau électrique de subir une panne d'électricité. Les systèmes SCADA, PMU, PDC, etc. sont expliqués. L'image de la WAMS est montrée à la figure 2 et les composants sont décrits [Nalini, A et al. (2015)]. Certaines des applications de WAMS sont la détection d'une perte de synchronisme, l'identification de la température et la restauration du système d'alimentation.

Contrôle et d'acquisition de données

Mieux connu sous le nom de SCADA, il s'agit d'un système informatisé d'automatisation et de contrôle, conçu pour permettre les opérations et le contrôle à partir d'un site distant. Le système de contrôle est combiné à des systèmes d'acquisition de données. Les fonctions principales du SCADA sont la surveillance, la présentation des données, l'acquisition des données, le contrôle de supervision et l'affichage des alarmes. Il se compose de matériel et de logiciel [8]. Les principaux composants comprennent des unités de terminal distant (RTU), un contrôleur de logique programmable (PLC), un système de télémétrie, un serveur d’acquisition de données et une interface homme-machine (IHM). L'ordinateur collecte les données et le signal est envoyé à l'unité de contrôle.

Les capteurs sont analogiques ou numériques et sont interfacés avec le système. Notez que ceux-ci sont incapables de fournir l'état dynamique du système d'alimentation et que les données reçues ne sont pas synchronisées dans le temps. Les informations fournies par SCADA sont une densité d'échantillonnage faible et constante et non synchrone. L'état dynamique du système n'étant pas fourni, aucune action immédiate ne peut être entreprise en cas de défaillance. Le schéma de principe de SCADA est présenté à la figure 3. L'unité de terminal Mater est la partie principale du système SCADA, qui est le serveur où toutes les communications, les données provenant de la RTU, sont gérées et stockées, tandis que les commandes et l'interface avec les opérateurs sont gérées. par le MTU.

Système de mesure de phaseur synchronisé (SPMS)

L'unité SPM a été développée pour la première fois au milieu des années 1980 pour mesurer le phaseur de la tension, du courant et de la fréquence locale, ainsi que sa vitesse de variation. Le SMPS se compose de trois parties principales, à savoir l’unité de mesure de phaseur (PMU), le concentrateur de données de phaseur (PDC) et le système de communication. Le PDC rassemble les données de plusieurs PMU, rejette les données incorrectes et aligne les horodatages.

Le PMU est notamment un facilitateur de WAMS. C'est un appareil qui mesure le phaseur du courant et de la tension du bus connecté. Il utilise le récepteur GPS pour collecter les données des bus situés à divers endroits. Les données collectées sont envoyées à l'unité de contrôle via le PDC et les PMU fournissent des données synchronisées dans le temps et une haute résolution pour un WAM. Par convertisseur analogique-numérique, les échantillons de données sont extraits de la forme d'onde alternative et la transformée de Fourier discrète est appliquée. La représentation en phase des signaux de tension de deux bus est illustrée à la figure 4. En ce qui concerne l'axe de référence commun, les tensions de différents bus sont comparées et surveillées.

La PMU est un dispositif à microprocesseur utilisant la capacité des processeurs de signal numérique, qui mesure les formes d'onde CA 50/60 HZ à un taux typique de 48 à 60 échantillons par cycle. [9]. Les PMU sont placées de manière optimale sur différentes sous-stations, ce qui fournit des tensions et courants en séquence positive horodatés de tous les bus surveillés. Pour tirer pleinement parti de la mesure SynchroPhasor, l’architecture fait appel à des unités de gestion, des liaisons de communication et des PDC. Le schéma synoptique du PMU est illustré à la Fig. 5, qui comprend un filtre anti-crénelage, un convertisseur analogique-numérique, un microprocesseur à phase, un oscillateur à verrouillage de phase, un modem et le GPS. [10]. La commercialisation du GPS avec une précision d’impulsions de synchronisation de l’ordre de 1 microseconde est rendue possible par de nombreuses industries. En utilisant cela, un haut degré de précision est atteint. Les signaux d'entrée analogiques relatifs à la tension et au courant sont reçus du transformateur de l'instrument.

Surveillance et contrôle de zone étendue

Avec l'avènement des systèmes WAMPAC, le réseau électrique est devenu plus sécurisé et la fiabilité de l'alimentation améliorée. Pour remédier aux défaillances catastrophiques antérieures, certains problèmes, tels que les indices de sécurité du système, auraient dû être détectés et surveillés plus tôt. les informations critiques en temps réel, qui déclenchent la sécurité dynamique, devaient être analysées; Des informations et des schémas de contrôle et des actions doivent être déployés [11]. La structure d’un système WAMPAC simple est illustrée à la figure 6. Cette section présente l’analyse documentaire permettant de déterminer l’emplacement optimal de l’unité de mesure du phasor, la surveillance à grande surface, le contrôle de zone étendue et la protection de zone étendue.

Références

[1] Anamitra Pal, Gerardo Sanchez-Ayala, Virgilio Centeno et James Thorp. "Un schéma de placement de la PMU assurant la surveillance en temps réel des bus critiques du réseau." Transactions IEEE sur
Livraison de puissance
29 (2)
(2014): 510-517.

[2] Atena Darvishi et Ian Dobson, «Surveillance basée sur le seuil de plusieurs pannes avec des mesures PMU de l'angle de la zone». Transactions IEEE sur les systèmes d'alimentation2016, vol. 31, non. 3, pages 2116 – 2124.

[3] Carlo Muscas, Marco Pau, Paolo Attilio Pegoraro, Sara Sulis, Ferdinanda Ponci et Antonello Monti, «Estimation de l'état du système de distribution Multiarea». Transactions IEEE sur l'instrumentation et la mesure 64 (5) (2015): 1140-1148.

[4] Chenine, Ullberg, Nordstrom, Wu et Ericsson, «Un cadre pour l'interopérabilité de systèmes de surveillance et de contrôle à grande distance et l'analyse de la cybersécurité». Transactions IEEE sur la livraison de puissance 29 (2) (2014): 633 – 641.

[5] Christian Dufour et Jean Bélanger, «Utilisation de la technologie de simulation en temps réel dans la recherche et le développement de réseaux intelligents». Transactions IEEET sur des applications industrielles 50 (6) (2014): 3963 – 3970.

[6] Dao Zhou, Jiahui Guo, Ye Zhang, Jidong Chai, Hesen Liu, Yong Liu et autres, «Plateforme d'analyse de données distribuées pour les systèmes de mesure de synchrophaseurs à grande surface». Transactions IEEE sur
Grille intelligente
7 (5) (2016): 2397 – 2405.

[7] Deyu Cai, Regulski, Osborne et Terzija, «Surveillance de l'oscillation dans une zone étendue à l'aide d'un algorithme d'estimation rapide non linéaire». Transactions IEEE sur le réseau intelligent 4 (3) (2013): 1721-1731.

[8] Dinesh, RG et Athula, DR, «Prédiction de l'état de stabilité transitoire après perturbation à l'aide de mesures au synchrophaseur." Transactions IEEE sur les systèmes d'alimentation 31 (5) (2016): 3656 – 3664.

[9] Sharda Tripathi et Swades De "Prévision dynamique de la fréquence de lignes électriques pour la surveillance et le contrôle de zones étendues" Transactions IEEE sur l'informatique industrielle 14 (7) (2018): 2837 – 2846.

[10] Manas Kumar Jena, Bijaya Ketan Panigrahi, Subhransu Ranjan Samantaray «Une nouvelle approche de l'évaluation des perturbations du système électrique à l'aide d'enregistrements de perturbations postales étendues» Transactions IEEE sur l'informatique industrielle 14 (3) (2018): 1253-1261.

[11] Lianfang Cai, Nina F, Thornhill, Stefanie KUenzel et Bikash C, Pal “Surveillance à grande échelle de systèmes électriques à l'aide d'une analyse en composantes principales et d'une analyse du k-voisin le plus proche” Transactions IEEE sur les systèmes d'alimentation 33 (5) (2018): 4913 – 4923.

[12] Jongho Kim, Kiyoung Choi, Yonghwan Kim, Wook Kim, Kyungtae et Jungyun Choi «Système de surveillance des retards avec plusieurs moniteurs génériques pour un fonctionnement à plage de tension étendue» Transactions IEEE sur des systèmes d'intégration à très grande échelle (VLSI) 26 (1) (2018): 37 – 49

[13] Nalini, A, Manivannan, S et Sheeba Percis, E, Identification intelligente pour la surveillance de zones étendues dans les systèmes électriques »ARPN Journal de formation en génie et sciences appliquées 10 (20) (2015): 9401 -9407

[14] Sheeba Percis, E, Arunachalam, P, Nalini, A et Shiyamala Rajam «Modélisation et contrôle intelligent du microgrid hybride dans un système étendu» Journal international de mathématiques pures et appliquées 120 (6) (2018): 11437 -11446

Reconnaissance

Cet article est republié avec des modifications mineures sous la licence Creative Commons CC BY-NC-ND. «Système de surveillance à grande échelle pour un réseau électrique» de Nalini Anandan, Sheeba Percis E, Sivanesan S, Rama S et T Bhuvaneswari. Département EEE, Dr M.G.R Educational & Research Institute, Inde; et société nationale contractante PVT Ltd, Inde.

Retrouvez l'article original avec tous les diagrammes sur www.elsevier.com et www.sciencedirect.com

Cet article a été publié pour la première fois dans ESI Africa Edition 2, 2019. Vous pouvez lire les articles du magazine ici ou vous abonner ici pour recevoir une copie imprimée.

Commentaires

Laisser un commentaire

Votre commentaire sera révisé par les administrateurs si besoin.