Ανάπτυξη δυναμικών ισοδύναμων μοντέλων μειωμένης τάξης με χρήση μετρήσεων για την ανάλυση έξυπνων δικτύων
Creators: name: Κόντης, Ελευθέριος Ο.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Δυναμική ανάλυση
Ευστάθεια
Έξυπνα δίκτυα
Ισοδύναμα μοντέλα
Dynamic analysis
Stability
Smart grids
Equivalent models

description: Η παρούσα διδακτορική διατριβή έχει ως στόχο την ανάπτυξη μέσω μετρήσεων ενός νέου γενικευμένου ισοδύναμου μοντέλου μειωμένης τάξης, το οποίο θα μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δυναμική ανάλυση τόσο συμβατικών παθητικών δικτύων διανομής ηλεκτρικής ενέργειας (ΔΔΗΕ) όσο και σύγχρονων ενεργών δικτύων διανομής (ΕΔΔ). Η ανάπτυξη του προτεινόμενου μοντέλου βασίστηκε στις αρχές μοντελοποίησης του μοντέλου εκθετικής επαναφοράς, επεκτείνοντας τις δυνατότητες του τελευταίου μέσω της χρήσης συναρτήσεων μεταφοράς μεταβλητής τάξης για τη μοντελοποίηση της φάσης αποκατάστασης της ισχύος και πολυωνυμικών εξισώσεων για την ανάλυση του μεταβατικού άλματος και της μόνιμης κατάστασης ισορροπίας της ισχύος. Η χρήση συναρτήσεων μεταφοράς μεταβλητής τάξης προσφέρει τη δυνατότητα μοντελοποίησης σύνθετων δυναμικών φαινομένων, ενώ η χρήση των προτεινόμενων πολυωνυμικών εξισώσεων προσφέρει τη δυνατότητα ανάλυσης και προσομοίωσης δυναμικών φαινομένων κατά τη διάρκεια των οποίων παρατηρείται αντιστροφή στη ροή της ισχύος του δικτύου. Στη συνέχεια, αναπτύσσεται μια νέα επαναληπτική διαδικασία για τον αυτόματο προσδιορισμό της βέλτιστης τάξης και των παραμέτρων του προτεινόμενου μοντέλου. Με χρήση της συγκεκριμένης μεθοδολογίας το προτεινόμενο μοντέλο μπορεί να αυτό-προσαρμόζει δυναμικά την τάξη του, προσφέροντας αυξημένες δυνατότητες για την ανάλυση σύνθετων δυναμικών φαινομένων. Η αποτελεσματικότητα του προτεινόμενου μοντέλου διερευνάται με τη βοήθεια δυναμικών προσομοιώσεων στα πρότυπα δίκτυα IEEE 39 Bus Test System και ΙΕΕΕ 68 Bus Test System, καθώς και σε σύγχρονα ΕΔΔ. Επιπρόσθετα, πραγματοποιούνται συγκρίσεις με συμβατικά μοντέλα της βιβλιογραφίας, καταδεικνύοντας την ανωτερότητα του προτεινόμενου μοντέλου. Επιπλέον, η αποτελεσματικότητα του προτεινόμενου μοντέλου επαληθεύεται και με πραγματικά δεδομένα μετρήσεων. Για το σκοπό αυτό, πραγματοποιήθηκαν πειράματα σε ΔΔΗΕ εργαστηριακής κλίμακας και η αποτελεσματικότητα του μοντέλου διερευνήθηκε κάτω από διαφορετικές τοπολογίες, λειτουργικές συνθήκες, και διαταραχές. Επιπλέον, προτείνεται μια ολοκληρωμένη μεθοδολογία, η οποία στηρίζεται σε τεχνικές συσταδοποίησης και τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, με σκοπό τη γενίκευση της εφαρμογής του προτεινόμενου μοντέλου για ένα μεγάλο εύρος τοπολογιών ΔΔΗΕ, συνθηκών λειτουργίας και διαταραχών. Η αποτελεσματικότητα της προτεινόμενης μεθόδου γενίκευσης αξιολογείται σε πραγματικά δεδομένα μετρήσεων και συγκρίνεται με συμβατικές τεχνικές της βιβλιογραφίας. Τέλος, προτείνεται μια μέθοδος για την ενσωμάτωση, με τη μορφή διαγραμμάτων βαθμίδων, του προτεινόμενου μοντέλου σε λογισμικά πακέτα προσομοιώσεων. Η αποτελεσματικότητα της προτεινόμενης μεθοδολογίας αξιολογείται μέσω προσομοιώσεων τόσο σε παθητικά ΔΔΗΕ όσο και σε σύγχρονα ΕΔΔ.
description: In this thesis a reduced order equivalent model based on the measurement-based approach is formulated for the dynamic analysis of passive and active distribution networks (ADNs). The proposed model is based on the well-established exponential recovery model. Contrary to the standard form of the exponential recovery model, the proposed equivalent utilizes variable-order transfer functions to model the recovery phase of the power and polynomial equations to simulate the transient overshoot and the new steady-state of the power. The use of variable-order transfer functions ensures the accurate simulation of complex dynamic phenomena, while the use of polynomial equations ensures the modeling of reverse power flow phenomena which may occur in modern ADNs during or after voltage disturbances. Moreover, a new iterative procedure is proposed to automatically determine the optimal order and the required model parameters. Using this methodology, the proposed model can dynamically adjust its parameters, allowing the accurate simulation of complex dynamic phenomena. The accuracy of the model is assessed using simulated responses acquired from two large-scale benchmark power systems, namely the IEEE 39 Bus Test System and the IEEE 68 Bus Test System, as well as using simulated responses acquired from modern ADNs. Additionally, the performance of the proposed model is thoroughly compared with conventional models, proposed in the literature, revealing its superiority in the dynamic analysis of complex dynamic phenomena. The applicability of the proposed model is also demonstrated using measurements acquired from a laboratory-scale ADN. Additionally, a complete methodology, based on clustering and artificial neural network techniques, is proposed for the derivation of generic model parameters, i.e., parameters suitable for the analysis of a wide range of distinct network conditions and network topologies. The effectiveness of the proposed method is evaluated using measurements recorded on a laboratory-scale ADN, while its performance is compared with a conventional technique. The corresponding results reveal its superior performance. Finally, a methodology based on block diagram representations is developed to allow the incorporation of the proposed model into power system simulation software. The effectiveness of the proposed approach is validated by conducting dynamic simulations on different network topologies, representing passive and active distribution networks.