FNET - FNET

FNET (Frequency monitoring NETwork; aka FNET/GridEye, GridEye) on laaja-alainen sähköjärjestelmän taajuusmittausjärjestelmä . Käyttäen tyyppi osoitinmittausyksiköistä yksikkö (PMU) tunnetaan taajuus häiriön (FDR), fnet / GridEye pystyy mittaamaan sähköjärjestelmän taajuus, jännite, ja kulma hyvin tarkasti. Näitä mittauksia voidaan sitten käyttää eri sähköjärjestelmien ilmiöiden tutkimiseen, ja niillä voi olla tärkeä rooli tulevien älykkäiden verkkoteknologioiden kehittämisessä. FNET/GridEye -järjestelmää ylläpitää tällä hetkellä Power Information Technology Laboratory Tennessee -yliopistossa (UTK) Knoxvillessä, Tennesseessä, ja Oak Ridge National Laboratory (ORNL) Oak Ridgessä, Tennessee.

Image
FNET FDR -paikat syyskuusta 2010

Historia

Phasor -mittausyksikkö on tärkeä työkalu, jota käytetään valvomaan ja tutkimaan sähköjärjestelmiä. Ensimmäiset PMU: t kehitettiin Virginia Techissa 1980 -luvun lopulla. Nämä laitteet mittaavat jännitettä, taajuutta ja vaihekulmaa sähköjärjestelmän väylissä. Hyödyntämällä Global Positioning System -järjestelmää PMU voi antaa aikaleiman jokaiselle mittaukselle. Tämä mahdollistaa eri PMU -yksiköistä otettujen mittausten vertailun tarkasti.

PMU asennetaan tyypillisesti sähköasemaan . Tämä prosessi voi olla melko kallis ja aikaa vievä, maksaa kymmeniä tuhansia dollareita laitetta kohti ja vaatii useita kuukausia ponnisteluja. PMU: iden asentamisen korkeat kustannukset ovat rajoittaneet niiden käyttöä sähköteollisuudessa.

Vuonna 2000 Virginia Techin tiedekunnan jäsenen Yilu Liuin johtamat tutkijat aloittivat edullisen faasimittausverkon kehittämisen, joka voitaisiin asentaa sähköverkon pienjännitejakelutasolle. Virginia Techin tutkijat saivat NSF MRI -apurahan National Science Foundationilta järjestelmän kehittämiseksi, joka tuli tunnetuksi nimellä FNET. Ensimmäinen taajuushäiriötallennin kehitettiin vuonna 2003 TVA: n (Tennessee Valley Authority) ja ABB: n tuella. FNET -järjestelmä otettiin käyttöön verkossa vuonna 2004.

Vuodesta 2010 lähtien FNET/GridEye on kehitetty yhteistyössä energiaministeriön (DOE) kanssa laaja-alaiseksi kantaverkkoksi, joka kattaa kolme suurta Pohjois-Amerikan sähköverkkoa ja 16 maailman suurinta verkkoa.

Taajuushäiriötallennin

Taajuushäiriötallennin eli FDR on GPS-synkronoitu yksivaiheinen PMU, joka asennetaan tavallisiin 120 V: n pistorasioihin. Koska jännitteet ovat paljon pienemmät kuin tyypillisessä kolmivaiheisessa PMU: ssa, laite on suhteellisen edullinen ja helppo asentaa.

FDR toimii nopeasti näytteenotolla (1 440 kertaa sekunnissa) pienennetystä versiosta pistorasian jännitesignaalista käyttäen analogia-digitaalimuunninta . Nämä näytteet käsitellään sitten sisäisen digitaalisen signaaliprosessorin kautta , joka laskee jännitesignaalin hetkellisen vaihekulman kullekin näytteelle. Laite laskee sitten jännitteen kulman, taajuuden ja jännitteen suuruuden 100 ms: n välein. Jokainen mittaus leimataan aikaleimalla käyttäen GPS -järjestelmän tarjoamia tietoja ja lähetetään sitten FNET/GridEye -palvelimelle käsittelyä ja tallennusta varten. FDR: stä saadut taajuusmittaukset ovat tarkkoja ± 0,0005 Hz: n tarkkuudella ja kulmatarkkuus voi nousta 0,02 asteeseen.

FDR vaatii vain pistorasian, Ethernet -portin ja näkymän taivaalle (GPS -antennia varten). Siten FDR: t voidaan asentaa lähes mihin tahansa, mukaan lukien sähköasemat, toimistot ja jopa yksityiset asunnot.

Järjestelmäarkkitehtuuri

Tällä hetkellä FNET/GridEye kerää tietoja yli 300 FDR -muistista, joista suurin osa on asennettu Pohjois -Amerikan sähköverkkoon. Noin 70 näistä yksiköistä sijaitsee 30 muussa suurimmassa verkossa.

FDR -laitteet välittävät mittauksensa Internetin välityksellä Phasor -datakeskittimiin (PDC), jotka sijaitsevat Tennesseen yliopistossa ja Oak Ridge National Labissa. Nämä PDC -laitteet keräävät yli 4 Gt phasor -dataa päivässä. PDC: t välittävät tietoja myös sovelluspalvelimelle, joka suorittaa tietojen lähes reaaliaikaisen analyysin. Alla on esimerkkejä analyysisovelluksista.

Sovellukset

FNET/GridEye -alustalla on kehitetty erilaisia ​​sovelluksia. Jotkut toimivat lähes reaaliajassa, kun taas toisia käytetään offline-analyysiin.

Tapahtuman havaitseminen ja sijainti

Suurten kuormien tai tuotannon äkillinen lisääminen tai poistaminen sähköjärjestelmässä johtaa taajuuden muutoksiin. Esimerkiksi generaattorin laukaisu aiheuttaa taajuuden laskua, kun taas kuorman pudotus lisää taajuutta. Taajuuden muutos on verrannollinen lauennun generaattorin kokoon tai kuormitetun kuorman määrään. Nämä muutokset etenevät sekä tilassa että ajassa koko ruudukossa. Koska jokaisen FDR: n maantieteellinen sijainti tiedetään, samoin kuin jokaisen mittauksen aika, on mahdollista arvioida sekä näiden tapahtumien koko että sijainti.

Visualisointi

FDR -tietoja voidaan käyttää "toistamaan" sähköjärjestelmän tapahtumia intuitiivisten animaatioiden avulla. Tähän voidaan käyttää sekä taajuus- että kulmatietoja.

Värähtelyn tunnistus

Sähköjärjestelmän heilahtelut voivat tapahtua generaattorin laukaisun, kuorman irtoamisen tai vikojen seurauksena, vaikka joillakin ei ole ilmeistä syytä. Tällaiset värähtelyt eivät yleensä ole haitallisia, jos ne vaimentuvat nopeasti ja riittävästi. FNET/GridEye käyttää sekä vaihekulmaa että taajuustietoja värähtelyjen havaitsemiseen ja reaaliaikaisten hälytysten antamiseen.

Alueiden välinen värähtelymoodianalyysi

Kun värähtely on havaittu, järjestelmä voi suorittaa modaalisen analyysin käyttämällä monikanavaista matriisikynätekniikkaa . Tämä analyysi paljastaa hallitsevat värähtelytavat ja osoittaa, mitkä sähköverkon osat pyrkivät värähtelemään yhdessä. Viimeaikaiset tutkimukset osoittivat, että jotkut aika-taajuusanalyysimenetelmät ovat hyödyllisiä monikanavaisen tilan analyysissä, kuten monimuuttujainen empiirinen moodin hajotusmenetelmä.

On-line-laukaisun tunnistus

Linjaretki on yksi sähköjärjestelmän yleisistä häiriöistä. Siirtolinjojen katkos vaikuttaa järjestelmän taajuuteen ja jännitteen vakauteen. Hyödyntämällä FNET -järjestelmän mittaustietoja, linjamatka -tapahtumat voidaan havaita oikein ja tehokkaasti. Nykyinen projekti keskittyy pääasiassa ammattimaisen linja -matka -sovittimen suunnitteluun online -linjamatkan havaitsemiseksi ja automaattisen hälytysilmoituksen tarjoamiseksi asiakkaille.

Pois ruudukon/saariston tunnistus

Pohjois -Amerikan sähköverkkoihin asennettujen FDR -laitteiden mittaustietojen perusteella ehdotetaan ja toteutetaan saariston havaitsemismenetelmä. Tämä menetelmä valvoo kriittisiä sähkökuormia ja havaitsee näiden kuormien siirtymisen verkosta tapahtuvasta toiminnasta saaristotoimintoon ja myös siirtymisen saaristamisesta takaisin verkkoon.

Katso myös

Viitteet

  1. ^ FNET -sivusto
  2. ^ Phadke, AG; Thorp, JS, "Phasor -mittausten historia ja sovellukset", Power Systems Conference and Exposition, 2006 . PSCE '06. 2006 IEEE PES, voi, nro, s. 331-335, 29. lokakuuta 2006-marraskuu 1 2006.
  3. ^ "NASPI -vastausten yhteenveto kyselylomakkeeseen PMU: n asennuksesta ja ylläpidosta" . Arkistoitu alkuperäisestä 27.7.2011 . Haettu 2010-05-29 .
  4. ^ a b c Zhian Zhong; Chunchun Xu; Billian, BJ; Li Zhang; Tsai, S.-JS; Conners, RW; Centeno, VA; Phadke, AG; Yilu Liu; , "Power system frequency monitoring network (FNET) implementation", " Power Systems, IEEE Transactions on , osa 20, nro 4, s. 1914-1921, marraskuu 2005.
  5. ^ NSF -palkinnon tiedot
  6. ^ Gardner, RM; Wang, JK; Yilu Liu, "Sähköjärjestelmän tapahtumapaikan analyysi laajamittaisten mittausten avulla", Power Engineering Society General Meeting, 2006 . IEEE, voi, nro, s. 7 s., 0-0 0
  7. ^ a b Y. Zhang, P. Markham, et ai ., "WNET (Wide-Area Frequency Monitoring Network) Architecture and Applications", IEEE Trans. julkaisussa Smart Grid , voi. 1, ei. 2, syyskuu 2010, s.159-167.
  8. ^ Sinä, Shutang; Guo, Jiahui; Kou, Gefei; Liu, Yong; Liu, Yilu (1. toukokuuta 2016). "Värähtelymoodin tunnistus perustuu laaja-alaisiin ympäristön mittauksiin käyttäen monimuuttujaista empiiristä moodin hajoamista" . Sähkövoimajärjestelmien tutkimus . 134 : 158–166. doi : 10.1016/j.epsr.2016.01.012 .
  9. ^ Sinä, Shutang; Guo, Jiahui; Wenxuan Yao; Siqi Wang; Liu, Yong; Liu, Yilu (2016). "Ring-down-värähtelymoodin tunnistus käyttäen monimuuttujaista empiirisen tilan hajoamista". 2016 IEEE Power and Energy Societyn yleiskokous (PESGM) . s. 1–5. doi : 10.1109/PESGM.2016.7742032 . ISBN 978-1-5090-4168-8.
  10. ^ D. Zhou; Y. Liu; J. Dong, "Taajuuspohjainen reaaliaikainen linjamatkan havaitseminen ja hälytyksen laukaisun kehittäminen", 2014 IEEE PES -kokouksessa, s.1-5, 27.-31.7.2014
  11. ^ Z. Lin, T. Xia, Y. Ye, Y. Zhang, L. Chen, Y. Liu, K. Tomsovic, T. Bilke ja F. Wen, "Laajamittaisten mittausjärjestelmien soveltaminen irtotavarana sähköjärjestelmät, "IEEE Trans. on Power Systems, voi. 28, ei. 2, s. 2006-2015, toukokuu. 2013.
  12. ^ J. Guo, Y. Zhang, MA Young, MJ Till, A. Dimitrovski, Y. Liu ja P. Williging, "Reaaliaikaisen verkon ulkopuolisen toiminnan havaintotyökalun suunnittelu ja toteuttaminen laaja-alaisten mittausten näkökulmasta ”, IEEE Trans. Smart Grid, osa 6, nro 4, s.2080-2087, 2015.

Ulkoiset linkit