Data-driven secondary voltage control design using PMU measurements [recurso eletrônico] = Controle secundário de tensão baseado em dados usando medições de PMU
Moisés Martins do Nascimento
DISSERTAÇÃO
Inglês
T/UNICAMP N17d
[Controle secundário de tensão baseado em dados usando medições de PMU]
Campinas, SP : [s.n.], 2021.
1 recurso online (112 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Daniel Dotta
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Resumo: Com a crescente demanda dos consumidores e a alta penetração de energia renovável, os sistemas de energia estão cada vez mais operando em condições de estresse. Perturbações na tensão podem causar falhas em cascata e blecautes em grande escala em sistemas de transmissão interconectados. Para...
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Resumo: Com a crescente demanda dos consumidores e a alta penetração de energia renovável, os sistemas de energia estão cada vez mais operando em condições de estresse. Perturbações na tensão podem causar falhas em cascata e blecautes em grande escala em sistemas de transmissão interconectados. Para a segurança, confiabilidade e operação econômica do sistema elétrico de potência, o controle das tensões dos barramentos e do fluxo de potência reativa é essencial. O controle secundário de tensão (SVC - Secondary Voltage Control) é um controle mais lento que primário de tensão (PVC - Primary Voltage Control) no qual bancos de capacitores/reatores, mudanças de tap do transformador e, às vezes, Automatic Voltage Regulators (AVRs) em uma área executam as ações de controle. O SVC atualiza o set-point do controle PVC para melhorar a tensão dos barramentos em uma área controlada. Os métodos tradicionais de SVC são baseados no modelo linear e não linear de estado estacionário do sistema. Modelos lineares ou não lineares de alta ordem precisos necessitam ser construídos para esses métodos para calcular um critério de controle de otimização quadrática multivariável. Esse cálculo é complexo e consome muito tempo de processamento, e o bom desempenho desses métodos baseados em modelo não pode ser garantido. Com o avanço da tecnologia de comunicação e sistemas de posicionamento global (GPS), é possível para as Unidades de Medição Fasorial (PMU) medirem a tensão, corrente e potência em cada barramento, no modo fasorial, em uma escala de tempo que permite observar a dinâmica do sistema. Portanto, os métodos de controle baseado em dados (DDC- Data-Driven Control) podem lidar com problemas dos métodos baseados em modelos. Neste trabalho, duas metodologias de DDC para o projeto SVC são apresentadas. Uma abordagem DDC SVC baseada no algoritmo VRFT (Virtual Reference Feedback Control) é proposta como um método offline, e MFAC (Model-Free Adaptive Control) como um método online. Ambos os métodos são validados com a aplicação no benchmark New England Model. Simulações não lineares no domínio do tempo são realizadas para avaliar o desempenho do controlador projetado
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Abstract: With the growing consumer demand and the high penetration of renewable energy, power systems are increasingly operating in conditions of stress. Voltage disturbances can cause cascading failures and large-scale blackouts in interconnected transmission systems. For the safety, reliability...
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Abstract: With the growing consumer demand and the high penetration of renewable energy, power systems are increasingly operating in conditions of stress. Voltage disturbances can cause cascading failures and large-scale blackouts in interconnected transmission systems. For the safety, reliability and economical operation of the electric power system, control of bus voltages and reactive power flow is essential. The Secondary Voltage Control (SVC) is slower than Primary Voltage Control in which capacitor/reactor banks, load tap changes and sometimes Automatic Voltage Regulators (AVR) in an area perform the control actions. The SVC updates the PVC set point to improve the voltage of the buses in a controlled area. Traditional methods of SVC are based on the steady state linear and nonlinear model of the system. Accurate high-order linear or nonlinear models need to be constructed for these methods to calculate a multi-variable quadratic optimization control criterion. This calculation is complex and consumes a high processing time, and the good performance of these model-based methods cannot be guaranteed. With the advancement of communication technology and global positioning systems (GPS), it is possible for the Phasor Measurement Units (PMU) to measure voltage, current and power in each bus, in phasor mode, on a scale of time to allow to observe the dynamics of the system. Therefore, the Data-Driven Control (DDC) methods can deal with the model-based problems. In this work, two DDC methodologies for the SVC design are presented. A DDC SVC based on Virtual Reference Feedback Control (VRFT) approach is proposed as an offline method, and Model-Free Adaptive Control (MFAC) as an online method. Both methods are validated with the application in New England Model benchmark. Nonlinear time domain simulations are performed to evaluate the designed controllers performance
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Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Dotta, Daniel, 1978-
Orientador
Aquino, Antonio Felipe da Cunha de
Avaliador
Data-driven secondary voltage control design using PMU measurements [recurso eletrônico] = Controle secundário de tensão baseado em dados usando medições de PMU
Moisés Martins do Nascimento
Data-driven secondary voltage control design using PMU measurements [recurso eletrônico] = Controle secundário de tensão baseado em dados usando medições de PMU
Moisés Martins do Nascimento