System observability indices for optimal placement of PMU measurements

Powalko, M.; Golub, Irina; Voropai, N.I.

doi:10.1109/pesgm.2012.6344754

Cited by 6 publications

(5 citation statements)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…However, with the increasing amount of distributed generation from sources such as solar and wind, bidirectional power flows are possible. This can result in significant voltage and security concerns [1]. The constraints of a network are defined by its physical properties (e.g.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Robust state estimation in distribution networks

Brinkmann

Negnevisky

2016

2016 Australasian Universities Power Engineering Conference (AUPEC)

View full text Add to dashboard Cite

Abstract-In this paper a new approach to state estimation in distribution networks is proposed. This approach is more robust against large uncertainties of the state estimation inputs than the conventional method. Traditionally, the goal of state estimation was to estimate the exact value of network parameters, such as voltages and currents. This works well in transmission networks where many real time measurements are available. In distribution networks, however, only few real-time measurements are available. This means that the estimated state can be significantly different from the actual network state. Therefore, the focus of the proposed robust state estimation is shifted from estimating the exact values of the network parameters to the confidence that these parameters are within their respective constraints. This approach is able to provide useful results for distribution network operation, even if large uncertainties are present in the estimated network state.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Robust state estimation in distribution networks

Brinkmann

Negnevisky

2016

2016 Australasian Universities Power Engineering Conference (AUPEC)

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The uncertainty of a SE result is the inability of the SE to calculate the actual network state due to unavoidable measurement errors. The traditional observability classification is based on the available set of measurements and their positions in the network [13]. This approach does not provide any information about the accuracy of the state estimation result.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

An observability index for distribution networks using information entropy

Brinkmann

Negnevitsky

Yee

et al. 2015

2015 Australasian Universities Power Engineering Conference (AUPEC)

View full text Add to dashboard Cite

Information about the accuracy of state estimation results in distribution networks is crucial for an effective and safe network management. This paper explores a new method of quantifying the uncertainty of a state estimation result by using information entropy as an index for observability. This index has the ability to represent the network observability as a single continuous number, making it possible for the network operator to objectively evaluate the reliability of a state estimation result. This paper also investigates the changes in observability due to load variations and demonstrates how an optimal meter placement method based on the proposed observability index can be implemented. The proposed method has been tested via simulations on a modified IEEE 34 Bus Test Feeder and was compared with an existing method.Index Terms-state estimation, observability, information entropy, optimal meter placement I.

show abstract

“…La aplicación de sistemas de medición de grandes áreas (Wide Area Measurement System -WAMS) posibilita realizar un control eficiente de los modos de oscilación mediantes el uso de FACTS. [1], [9], [20]- [26] Facultad de En la actualidad existen un sin número de programas comerciales que posibilitan realizar estudios de estabilidad de pequeña señal, como por ejemplo PSS/E  (SIEMENS PTI), DigSilent (Power Factory), SIMPOW (Manitoba HVDC Research Centre), EUROSTAG (GDF Suez), KW-PSS (KEPCO), DSATools (Powertech Labs); o herramientas de código abierto como por ejemplo el ToolBox PSAT desarrollado para MALAB [27] y DOME (basado en Python), entre otros.…”

Section: Lista De Figurasunclassified

Section: Realunclassified

“…Observar la potencia en las líneas tiene la ventaja de que la oscilación se manifiesta con mayor amplitud. La desventaja es que sólo se pueden utilizar mediciones cercanas al lugar de la instalación de FACTS, pero esta desventaja desaparece cuando se cuenta con un sistema de medición de área amplia (WAM) [25], [26] mediante la utilización de sincrofasores. Si no se cuenta con un sistema WAM, se puede utilizar la señal más cercana, pero esto requerirá un esfuerzo de control mayor que si se usa una señal remota.…”

Section: íNdices De Controlabilidad Y Observabilidadunclassified

See 1 more Smart Citation

Modelado lineal de sistemas de potencia

Biteznik¹

View full text Add to dashboard Cite

En esta tesis se presenta el desarrollo de una herramienta potente y de manejo sencillo para la realización de estudios de estabilidad de pequeña señal mediante análisis modal, con el fin de poder analizar las posibles oscilaciones en grandes sistemas eléctricos potencia. Para lograr esto se propone un método para la construcción, en forma matricial, del sistema lineal de ecuaciones diferencial - algebraica (DAE, de sus siglas en ingles) de un sistema de potencia. Disponer del sistema DAE permite calcular coeficientes que caractericen la Observabilidad y Controlabilidad de los modos de oscilación existentes. La herramienta de cálculo desarrollada se denomina "Sistema Informático para Análisis Modal", o simplemente "SIAM" por su acrónimo, y consiste en una segunda versión (v2.0) de un programa para realizar análisis modal desarrollado por el IITREE-LAT (Instituto de Investigaciones Tecnológicas para Redes y Equipos Eléctricos - Laboratorio de Alta Tensión) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de La Plata, entre los años 2008 y 2011. Para esta nueva versión del SIAM fue necesario realizar la linealización de los modelos de generadores, reguladores automático de tensión y estabilizadores de sistemas de potencia, además de las ecuaciones que relacionan el generador a la red y la propia red de sistema. El software sólo requiere los datos correspondientes a la resolución del flujo de carga para el escenario en estudio, los cuales incluyen datos de las barras (o nodos), de los generadores, de las cargas y la matriz de admitancia nodal, la cual describe la estructura del sistema. Además es necesario contar con los nombres y parámetros de ajuste de los modelos empleados para la representación de los generadores, así como también sus respectivos controles asociados. La tesis contiene la descripción y modelado de los distintos tipos de elementos del sistema involucrados en estudios de estabilidad de pequeña señal y los dispositivos FACTS, que pueden utilizarse para aumentar el amortiguamiento de los modos de oscilación. Se describe en forma detallada el método de construcción de la matriz DAE y como ese método se implementa mediante el SIAM. Se describe también el cálculo de índices de controlabilidad y observabilidad. Finalmente la eficacia del método propuesto y el funcionamiento del SIAM se prueban mediante un ejemplo de un sistema 5 áreas, 16 máquinas y 68 barras que representa un equivalente de los sistemas de Nueva Inglaterra (NETS) y Nueva York (NYPS). Los resultados se comparan con aquellos obtenidos mediante un programa comercial. Se calculan los autovalores del sistema, los factores de participación y los factores de forma. Se calculan también los índices de controlabilidad para un SVC y un TCSC, así como los índices de observabilidad en las tensiones de las barra y en las potencias activas por las líneas. Todos estos resultados se muestran mediante las diferentes salidas gráfica que posee el SIAM.

show abstract

System observability indices for optimal placement of PMU measurements

Cited by 6 publications

References 7 publications

Robust state estimation in distribution networks

Robust state estimation in distribution networks

An observability index for distribution networks using information entropy

Modelado lineal de sistemas de potencia

Contact Info

Product

Resources

About