New technologies of telemetry filtration and state estimation in the WAMS system environment

Petr Bartolomey¹, Elena Kotova¹, Egor Lebedev², Sergey Semenenko¹

¹ «Ural Federal University named after the first President of Russia B.N.Yeltsin»

²Filial branch of "System Operator of the United Power System", JSC

Ekaterinburg, Russia

Telemetry data before entering on the operative-dispatching management subject level is subject to multiple transformations and transfer. However, each stage contributes a portion of error. An effective method of increasing reliability is “a priori” filtering applied before the classical procedure of the state estimation (SE) for the detection of gross telemetry errors. The application of PMU devices significantly increases the “a priori” filtering effectiveness, and the subsequent state estimation procedure. Therefore, even a partial equipment of the power system with the PMU devices provides not only high-precision measurement of the voltage phase, but more accurate measurement of active and reactive power and voltage module compared to traditional electromagnetic measuring systems, also, allows to improve the quality of information about the current power system state.

Keywords -- state estimation, phasor measurement unit, a priori filtering.

Введение

Для надежного и эффективного управления режимами энергосистемы требуется точная информация о состоянии энергосистемы. Однако телеметрия при передаче на уровень субъекта оперативно-диспетчерского управления подвергается многочисленным преобразованиям, вносящим свою составляющую погрешности. Причинами появления таких погрешностей являются: погрешности трансформаторов тока и напряжения, квантование, несинхронность измерений, отказы устройств, накапливаемая статистическая ошибка несоответствий моделирования.

Оценивание состояния (ОС) является основным инструментом повышения достоверности телеметрии [1,2]. Одним из важных недостатков применения ОС является обнаружение ошибочного телеизмерения после выполнения шага ОС, а не до него, что было бы более верным. В результате ошибка в некотором параметре приводит к искажению оцененных параметров режима, то есть имеет место эффект «размазывания» погрешности измерения. Обнаружение ошибки и ее подавление часто требует шага «переоценки».

Исследования показали, что выявление ошибочных данных до этапа ОС (априори) ведет к значительному повышению достоверности режима и снижению циклических операций «переоценки», а следовательно, снижению времени расчета, что имеет особую важность для энергосистем большой размерности [3,4]. Особенностями предлагаемой априорной фильтрации является простота и небольшой объем вычислений. Кроме того, априорная фильтрация грубых ошибок выполняется вне процедуры ОС и не требует внесения каких-либо изменений в существующие программные продукты, предназначенные для оценивания состояния.

Внедрение технологии синхронизированных векторных измерений [5] на базе PMU (phasor measurement unit) позволяет использовать высокоточные данные PMU, принимаемые как постоянные величины, совместно с традиционными данными SCADA при решении задачи ОС [6,7]. Наличие устройств PMU даже в нескольких узлах энергосистемы дает возможность существенно повысить достоверность режима энергосистемы в целом. Это также распространяется на априорную обработку информации.

1. Априорная фильтрация электромагнитных телеизмерений

При поступлении в оперативно-информационный комплекс (ОИК) диспетчерского центра телеметрическая информация подвергается грубой отбраковке. Следующим шагом, предшествующим процедуре ОС, предлагается выполнять априорную фильтрацию полученной информации.

Представленный алгоритм обнаружение грубых ошибок организован в два этапа и выполняет статическую обработку телеизмерений (ТИ) параметров режима, полученных в текущий момент времени без учета динамики их изменений. В алгоритме используется анализ локальных участков сети. Рассмотрим такой участок сети, соответствующий воздушной линии (ВЛ), представленный с помощью «П-образной» схемы замещения (рисунок 1).

Рис. 1 «П-образная» схема замещения

Для каждой линии анализируются шесть телеизмерений для начала и конца передачи:

(1)

На первом этапе работы алгоритма выполняется анализ функций, определяющих величину потерь активной мощности ВЛ:

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

В функции (6) присутствует угол фазового сдвига между напряжениями по концам линии , который вычисляется по известным тригонометрическим выражениям [3].

Применение мажоритарного принципа позволяет определить функции, которые значительно отличаются от остальных и, соответственно, содержат телеизмерение с грубой ошибкой. В идеальных условиях (при отсутствии известной погрешности телеизмерений) данный механизм позволил бы определить грубую ошибку в любом из параметров множества (1). Однако в реальных условиях различная чувствительность представленных функций к ошибке в используемых измерениях позволяет устойчиво обнаружить грубые ошибки только в параметре активной мощности. В свою очередь значения функций (2) - (6) позволяют сделать предварительный вывод о наличии грубой ошибки в измерении напряжения или реактивной мощности, но не дают окончательного ответа, в каком именно параметре находится ошибка.

Для обнаружения грубых ошибок в параметрах U и Q был разработан дополнительный второй этап в работе алгоритма, в котором выполняется решение задач P-V и P-Q в следующем виде. Предполагается, что известно только три параметра из множества (1), а остальные три параметра условно считаются неизвестными и определяются в результате расчета. Полученные таким образом параметры не зависят от собственных ТИ и могут быть использованы для поиска измерений параметров режима, содержащих грубую ошибку. телеметрический электромагнитный априорный

После успешных испытаний на тестовых схемах различной размерности следующим шагом стал анализ работы алгоритма в максимально приближенных к реальным условиям. Для этого рассматривается эквивалентированная схема сети ОЭС Урала, содержащая 201 узел. Данная схема состоит из 87 узлов класса напряжения 500 кВ, 102 узлов 220 кВ и 12 узлов 110 кВ, и применяется для решения задач оперативно-диспетчерского управления, в т.ч. для контроля за перетоками активной мощности в контролируемых сечениях.

Перейдем к рассмотрению второго этапа алгоритма на примере одной из ВЛ 500 кВ со следующими параметрами: R = 5,44 Ом, X = 58,3 Ом, B = 7,25*10^-6. В первом столбце таблицы I показаны анализируемые шесть параметров, во втором столбце смоделированы ТИ, полученные путем наложения шума на параметры эталонного режима. В третьем и четвертом столбцах представлены результаты решения задачи P-V. При этом в третьем столбце параметры конца линии определены через параметры начала, в четвертом столбце - параметры начала линии через параметры конца. Пятый и шестой столбцы отражают нахождение трех параметра множества (1) через три других параметра решением задачи P-Q. В заголовках столбцов 2-6 указаны параметры, ТИ которых используются в качестве исходных данных для расчета остальных трех параметров. Расчетные величины выделены полужирным.

Таблица 1 Работа алгоритма без грубых ошибок ТИ

Вносим грубую ошибку 2% в параметр напряжения конца линии (таблица II) и получаем новое значение ТИ 525,4 кВ (отмечено «!») вместо исходного ТИ 515,1 кВ.

Таблица 2 Работа алгоритма обнаружения грубой ошибки в

Как видно из таблицы II, в результате расчетов получены не только величины, близкие к телеизмерениям, но и величины, значительно отличающиеся от телеизмерений (см. выделенные ячейки).

Далее внесена грубая ошибка 2% в параметр напряжения начала линии (таблица III) и получено значение 526,8 кВ (отмечено «!») вместо исходного ТИ 516,5 кВ.

Таблица 3 Работа алгоритма обнаружения грубой ошибки в

Анализ таблиц II и III показал, что при появлении ошибки в начале или конце линии ряд рассчитанных значений отличается от телеизмеренных. Однако особенностью данных расчетов является то, что при наличии ошибки в начале линии получается ряд значений, отличный от ряда значений в случае с ошибкой в конце линии. Таким образом, существует возможность идентифицировать не только параметр (напряжение, активная или реактивная мощность), содержащий ошибку, но и конкретно указать, что ошибка в параметре начала или конца линии. После обнаружения телеизмеренного значения, содержащего ошибку, данное значение заменяется расчетным.

Алгоритм показывает хорошие результаты в обнаружении грубых ошибок. В вычислительном эксперименте грубые ошибки 2-10% от значения самого параметра вносились последовательно во все ВЛ, а шум моделировался в пределах 1% от значения самого параметра согласно закону нормального распределения. Результаты работы алгоритма представлены в таблице IV. Так, например, грубая ошибка величиной 5% в активной мощности обнаруживается в 67% случаев, а аналогичная ошибка в напряжении обнаруживается в 78% случаев.

Таблица 4 Результаты априорной фильтрации

2. Использование данных от PMU для априорной фильтрации ТИ

Для определения влияния устройств измерения фазового угла на достоверность оцененных параметров режима был проведен ряд экспериментов. В качестве данных, получаемых от устройств PMU, используются значения эталонного режима, т.е. без шума, а в качестве традиционной телеметрии - значения параметров режима с наложенным шумом и отсутствием грубых ошибок, что соответствует значениям, полученным в результате выполнения априорной фильтрации. Ввиду разной погрешности данных от устройств PMU и SCADA в расчете ОС значения параметров PMU участвуют с весовыми коэффициентами на два порядка выше, чем традиционные ТИ. В качестве критерия оценки эффективности алгоритма априорной фильтрации используется функция оценки эффективности, представляющая собой сумму квадратов отклонений значений активной и реактивной мощностей установившегося (эталонного) режима, и значений, полученных после процедуры ОС.

В первом эксперименте устройства PMU установлены по концам всех 117 ВЛ 500 кВ. Остальные значения используются как традиционные ТИ с соответствующим шумом. При этом функция оценки эффективности уменьшилась с 256 до 37. Таким образом, установка PMU позволяет значительно повысить достоверность данных о состоянии режима. Однако ввиду высокой стоимости устройств PMU, предполагается, что их внедрение будет происходить, во-первых, избирательно, а во-вторых, последовательно.

Проблема избирательности или установки ограниченного количества устройств PMU с целью уменьшения капиталовложений в данной работе рассмотрена с двух точек зрения. В первом случае единственным критерием установки PMU является повышение достоверности данных о состоянии режима. Во втором рассматривается комплексная задача, где наравне с повышением достоверности данных критерием расстановки выступает анализ устойчивости энергосистемы. Для этого моделируется установка устройств PMU только на ВЛ 500 кВ, входящих в контролируемые диспетчерским центром сечения. В результате вычислительного эксперимента было выявлено, что: 1) без установки устройств PMU значение функции оценки эффективности составило 256; 2) при установке PMU по критериям анализа устойчивости (установлены по обоим концам 53-х ВЛ 500 кВ, входящих в контролируемые сечения) значение функции оценки эффективности снизилось до 101; 3) то же, но PMU только с одной стороны ВЛ - значение функции оценки эффективности равно 102; 4) PMU установлены по критерию повышения достоверности данных (по обоим концам 55-и ВЛ 500 кВ) - значение функции оценки эффективности равно 74; 5) PMU установлены на всех ВЛ 500 кВ (по обоим концам 117-и ВЛ 500 кВ) - значение функции оценки эффективности равно 37.

Как упоминалось выше, внедрение PMU планируется проводить постепенно. В ходе следующего эксперимента рассматривался принцип установки PMU на ВЛ 500 кВ, входящих в контролируемые сечения. Установка PMU происходит пошагово. Подразумевается, что на каждом шаге происходит установка PMU в линиях, входящих в определенное контролируемое сечение. На каждом шаге выполнялся анализ контролируемых сечений с целью нахождения такого, установка PMU на линиях которого максимально снижала бы функцию оценки эффективности. После чего моделировалась установка PMU в линии данного сечения и производился расчет функции оценки эффективности. На следующем шаге выполнялся анализ следующего сечения с максимальным влиянием на функцию оценки эффективности с учетом устройств PMU, установленных на предыдущем шаге. И так далее по всем 25 контролируемым сечениям. Результаты приведены на рисунке 2.

Рис. 2 Влияние PMU на достоверность телеметрии

Из рисунка видно, что установка PMU даже в 4 контролируемых сечениях, что соответствует 17 ВЛ 500 кВ, позволяет снизить значение функции оценки эффективности на 40% и более.

Заключение

Внедрение устройств PMU является мощным и эффективным способом повышения достоверности телеметрии о состоянии ЭЭС. Однако ввиду высокой стоимости их установка происходит достаточно медленно и выборочно. Предлагаемая априорная фильтрация, характеризуемая простотой расчетов и высоким быстродействием, позволяет отбраковывать плохие данные и может применяться в энергосистемах с любым уровнем оснащенности устройствами PMU.

Список литературы

1. А.З.Гамм. Статистические методы оценивания состояния электроэнергетических систем М.: Наука. -- 1976. -- 220с.

2. Обнаружение грубых ошибок телеизмерений в электроэнергетических системах / Гамм А.З., Колосок И.Н. Новосибирск: Наука. - 2000. -152с.

3. П.И. Бартоломей, Е.Н. Котова, Е.М. Лебедев. Априорное обнаружение грубых ошибок телеметрии для оценивания состояния ЭЭС // Электроэнергетика глазами молодежи: Труды Всероссийской научно-технической конференции: Сборник статей в 2-х томах, Екатеринбург, УрФУ, 2010, Т.1. С.96-101.

4. Bartolomey P.I., Kotova E.N. , Lebedev E.M.. A Priori Gross Error Identification for the Power System State Estimation. Electrical Power Engineering 2010. Publication of Technical University Varna, Bulgaria, p. 87-03.

A. G. Phadke, J. S. Thorp, Synchronized Phasor Measurements and Their Applications.Power Electronics and Power Systems, 2008, Springer Science+Business Media, LLC, 2008, p. 245.

5. Гамм А.З., Глазунова А.М., Гришин Ю.А., Колосок И.Н, Коркина Е.С. "Развитие алгоритмов оценивания состояния электроэнергетической системы на основе интеграции данных SCADA и PMU. "Электричество. 2009.-№6.С.2-9.

6. Бартоломей П.И., Котова Е.Н., Лебедев Е.М., Нелюбин И.С.Исследование влияния априорной фильтрации и синхронизированных векторных измерений на качкство оценивания состояния энергосистемы. // Электроэнергетика глазами молодежи: Труды VI МНТК, 2015, Иваново.-В 2 т. Т 1.-Иваново: ФГБОУВПО ИГЭУ, 2015. С. 131-134.

Размещено на Allbest.ru