New approaches to dynamic equivalent of active distribution network for transient analysis

• Neue Ansätze für das dynamische Äquivalent des aktiven Verteilungsnetzes für die Transientenanalyse

Wu, Xiang; Monti, Antonello (Thesis advisor); Moser, Albert (Thesis advisor)

1. Auflage. - Aachen : E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University (2016, 2017)
Buch, Doktorarbeit

In: E.On Energy Research Center : ACS, Automation of complex power systems 40
Seite(n)/Artikel-Nr.: xviii, 138 Seiten : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, RWTH Aachen University, 2016

Kurzfassung

Mit der zunehmenden Anzahl verteilter Generatoren auf der Verteilungsebene wird das dynamische Verhalten von aktiven Verteilungsnetzen (active distribution networks, ADNs) einen zunehmenden Einfluss auf die gesamte elektrische Anlage haben. Um eine Transientenanalyse eines derart großen und komplexen Systems durchzuführen, ist es weder praktisch noch notwendig, ein vollständig detailliertes Systemmodell anzuwenden. Eine Technik zur Erzielung hochgenauer und einfacher Äquivalente für ADNs wird immer wichtiger. In dieser Dissertation werden drei originale Äquivalentmodelle vorgeschlagen, um die Herausforderungen zu meistern, die sich aus der Größe und Komplexität der Transientenanalyse des Stromsystems ergeben. Ein dynamisches Äquivalentmodell mit fester Struktur (fixed-structure dynamic equivalent model, FDEM) wird durch die Integration von vier individuellen Äquivalentmodellen (individual equivalent models, IEMs) vorgeschlagen, die aus den physikalischen Modellen der elektrischen Ausrüstung approximiert werden. Das FDEM erscheint als Zustandsraum sechster Ordnung, was viel weniger komplex ist als die ursprünglichen Systeme. Es lässt sich problemlos in verschiedene Werkzeuge als modulare Komponente mit zu bearbeitenden Parametern integrieren. Die Ableitung der IEMs und der FDEM stellt den ersten ursprünglichen Beitrag dar. Ein adaptives dynamisches Äquivalentmodell (adaptive dynamic equivalent model, ADEM) wird durch die Formulierung eines Äquivalenzproblems in Bezug auf ein Markov-Entscheidungsprozessproblem vorgeschlagen, das unter Verwendung eines maschinellen Lernalgorithmus auf der Grundlage des bestärkenden Lernens (reinforcement learning) gelöst wird. Die Struktur des ADEM ist je nach Messdaten adaptiv und kann direkt für Online-Anwendungen eingesetzt werden. Es hält nicht nur eine einfache äquivalente Modellform, sondern bringt auch Flexibilität für eine äquivalente Modellstruktur. Die Umwandlung des Äquivalenzproblems zum Markov-Entscheidungsprozessproblem und die Lernfähigkeiten des ADEM sind der zweite ursprüngliche Beitrag. Ein random forest-basiertes dynamisches Äquivalentmodell (random forest-based dynamic equivalent model, RF-DEM) wird durch die Einführung eines randomisierten Lernrahmens mit Rückmeldungen von Ausgängen vorgeschlagen, in dem die Beziehung zwischen Inputs und Outputs unter Verwendung von RF als überwachter Lernalgorithmus trainiert wird. Das RF-DEM nutzt die einfache Implementierung und erfordert keine elektrische Modellierung und Näherungswissen für die Ableitung der entsprechenden Modelle. Die Gestaltung des RF-DEM bildet den dritten ursprünglichen Beitrag.

Einrichtungen

• Lehrstuhl für Automation of Complex Power Systems [616310]
• E.ON Energy Research Center [080052]