FNET - FNET

FNET (Frequency monitoring NETwork; aka FNET/GridEye, GridEye) er et frekvensmålesystem for kraftsystemer i et stort område . Ved å bruke en type fasormåleenhet (PMU) kjent som en frekvensforstyrrelsesopptaker (FDR), kan FNET/GridEye måle kraftsystemets frekvens, spenning og vinkel veldig nøyaktig. Disse målingene kan deretter brukes til å studere ulike fenomener i kraftsystemet, og kan spille en viktig rolle i utviklingen av fremtidige smartnett -teknologier. FNET/GridEye -systemet drives for tiden av Power Information Technology Laboratory ved University of Tennessee (UTK) i Knoxville, Tennessee og Oak Ridge National Laboratory (ORNL) i Oak Ridge, Tennessee.

Image
FNET FDR -lokasjoner fra september 2010

Historie

En fasormåleenhet er et viktig verktøy som brukes til å overvåke og studere elektriske systemer. De første PMU -ene ble utviklet ved Virginia Tech på slutten av 1980 -tallet . Disse enhetene måler spenning, frekvens og fasevinkel ved busser i kraftsystemet. Ved å bruke det globale posisjoneringssystemet kan en PMU gi et tidsstempel for hver måling. Dette gjør at målinger tatt fra forskjellige PMUer kan sammenlignes nøyaktig.

En PMU er vanligvis installert på en elektrisk transformatorstasjon . Denne prosessen kan være ganske dyr og tidkrevende, koster titusenvis av dollar per enhet og krever flere måneders innsats. De høye kostnadene ved å installere PMU har begrenset bruken i elektrisk kraftindustrien.

I 2000 begynte forskere ledet av Virginia Tech-fakultetsmedlem Yilu Liu utviklingen av et lavkostnads ​​fasormålingnettverk som kunne installeres på lavspenningsdistribusjonsnivået til kraftnettet. Forskere ved Virginia Tech mottok et NSF MR -stipend fra National Science Foundation for å utvikle systemet, som ble kjent som FNET. Den første frekvensforstyrrelsesopptakeren ble utviklet i 2003 med støtte fra TVA (Tennessee Valley Authority) og ABB. FNET -systemet gikk online i 2004.

Siden 2010, i samarbeid med Department of Energy (DOE), har FNET/GridEye blitt utviklet til et omfattende nettovervåkingsnett som dekker de tre store nordamerikanske kraftnettene og 16 av de største nettene rundt om i verden.

Frekvensforstyrrelsesopptaker

Frekvensforstyrrelsesopptakeren, eller FDR, er en GPS-synkronisert enfaset PMU som er installert på vanlige 120 V-uttak. Fordi de involverte spenningene er mye lavere enn for en typisk trefaset PMU, er enheten relativt billig og enkel å installere.

FDR fungerer ved å raskt sampler (1.440 ganger i sekundet) en nedskaleret versjon av uttakets spenningssignal ved hjelp av en analog-til-digital-omformer . Disse prøvene blir deretter behandlet via en innebygd digital signalprosessor , som beregner den øyeblikkelige fasevinkelen til spenningssignalet for hver prøve. Enheten beregner deretter spenningsvinkelen, frekvensen og spenningsstørrelsen med 100 ms intervaller. Hver måling er tidsstemplet ved hjelp av informasjonen fra GPS -systemet og deretter overført til FNET/GridEye -serveren for behandling og lagring. Frekvensmålingene oppnådd fra FDR er nøyaktige til ± 0,0005 Hz, og vinkelenøyaktigheten kan nå 0,02 grader.

En FDR krever bare en stikkontakt, Ethernet -port og utsikt over himmelen (for GPS -antennen). Dermed kan FDR installeres praktisk talt hvor som helst, inkludert transformatorstasjoner, kontorer og til og med private boliger.

System arkitektur

For tiden samler FNET/GridEye data fra over 300 FDR, hvorav de fleste er installert i det nordamerikanske strømnettet. Omtrent 70 av disse enhetene er lokalisert i 30 av de andre største nettene rundt om i verden.

FDR -ene overfører målingene sine over Internett til fasordatakonsentratorer (PDC) som ligger ved University of Tennessee og Oak Ridge National Lab. Disse PDC -ene samler inn mer enn 4 GB fasordata per dag. PDC-ene videresender også data til en applikasjonsserver som utfører analyse i nær sanntid av dataene. Eksempler på analyseapplikasjonene er gitt nedenfor.

applikasjoner

En rekke applikasjoner er utviklet ved hjelp av FNET/GridEye -plattformen. Noen opererer i nær sanntid, mens andre brukes til frakoblet analyse.

Hendelsesdeteksjon og plassering

Plutselig tillegg eller fjerning av store mengder belastning eller generering i et kraftsystem fører til endringer i frekvens. For eksempel forårsaker en generatortur en nedgang i frekvens, mens belastningsavbrudd resulterer i en økning i frekvens. Endringen i frekvens er proporsjonal med størrelsen på den utløste generatoren eller mengden belastning. Disse endringene forplanter seg både i rom og tid i rutenettet. Siden den geografiske plasseringen til hver FDR er kjent, som tiden for hver måling, er det mulig å estimere både størrelsen og plasseringen av disse hendelsene.

Visualisering

FDR -dataene kan brukes til å "spille av" strømsystemhendelser gjennom intuitive animasjoner. Både frekvens- og vinkeldata kan brukes til dette formålet.

Oscillasjonsdeteksjon

Svingninger i kraftsystemet kan oppstå som følge av generatorutløsninger, belastningsavbrudd eller feil, selv om noen ikke har noen åpenbar årsak. Slike svingninger er vanligvis ikke skadelige, forutsatt at de dempes raskt og tilstrekkelig. FNET/GridEye bruker både fasevinkelen og frekvensdataene til å oppdage svingninger og gi varsler i sanntid.

Modal analyse mellom oscillasjon mellom områder

Når en oscillasjon er oppdaget, kan systemet utføre modalanalyse ved bruk av flerkanals matriseblyantteknikk . Denne analysen avslører de dominerende svingningsmodusene og viser hvilke deler av kraftnettet som har en tendens til å svinge sammen. Nyere studier viste at noen tidsfrekvensanalysemetoder er nyttige for flerkanalsmodusanalyse, for eksempel nedbrytningsmetoder for multivariat empirisk modus.

On-line turdeteksjon

Linjetur er en av de generelle forstyrrelsene i kraftsystemet. Avbrudd i overføringslinjer påvirker systemets frekvens- og spenningsstabilitet. Ved å bruke måledataene i FNET -systemet kan linjeturhendelsene detekteres riktig og effektivt. Det nåværende prosjektet fokuserer først og fremst på utformingen av en profesjonell line trip -adapter for å realisere online line trip -deteksjon og for å gi automatisk varslingsvarsel for kundene.

Off -grid/islanding -deteksjon

Basert på måledataene som er innhentet av FDR -enhetene som er distribuert i de nordamerikanske strømnettene, foreslås og implementeres en deteksjonsmetode for øyer . Denne metoden overvåker de kritiske elektriske belastningene og oppdager overgangen til disse lastene fra en operasjon på nettet til en øyoperasjon og også overgangen fra øyoverføring tilbake til drift på nettet.

Se også

Referanser

  1. ^ FNET nettsted
  2. ^ Phadke, AG; Thorp, JS, "History and Applications of Phasor Measurements", Power Systems Conference and Exposition, 2006 . PSCE '06. 2006 IEEE PES, vol., Nr., S. 311-335, 29. oktober 2006-nov. 1 2006.
  3. ^ "NASPI svarer sammendrag til spørreskjema om installasjon og vedlikehold av PMU" . Arkivert fra originalen 2011-07-27 . Hentet 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; , "Implementering av" Power System Frequency Monitoring Network (FNET) "," Power Systems, IEEE Transactions on , vol. 20, nr. 4, s. 1914-1921, november 2005.
  5. ^ Informasjon om NSF -prisen
  6. ^ Gardner, RM; Wang, JK; Yilu Liu, "Lokalitetsanalyse for kraftsystemhendelser ved bruk av målinger i store områder," Power Engineering Society General Meeting, 2006 . IEEE, vol., Nr., S. 7 s., 0-0 0
  7. ^ a b Y. Zhang, P. Markham, et al ., "Wide-Area Frequency Monitoring Network (FNET) Architecture and Applications," IEEE Trans. på Smart Grid , vol. 1, nei. 2, september 2010, s. 159-167.
  8. ^ Du, Shutang; Guo, Jiahui; Kou, Gefei; Liu, Yong; Liu, Yilu (1. mai 2016). "Identifikasjon av oscillasjonsmodus basert på målinger i store områder ved bruk av multivariat empirisk modus dekomponering" . Forskning innen elektriske systemer . 134 : 158–166. doi : 10.1016/j.epsr.2016.01.012 .
  9. ^ Du, Shutang; Guo, Jiahui; Wenxuan Yao; Siqi Wang; Liu, Yong; Liu, Yilu (2016). "Identifikasjon av nedslående oscillasjonsmodus ved bruk av multivariat nedbrytning av empirisk modus". 2016 IEEE Power and Energy Society General Meeting (PESGM) . s. 1–5. doi : 10.1109/PESGM.2016.7742032 . ISBN 978-1-5090-4168-8.
  10. ^ D. Zhou; Y. Liu; J. Dong, "Frekvensbasert sanntidsregistrering og alarmutløserutvikling i sanntid", 2014 IEEE PES General Meeting, s. 1-5, 27.-31. Juli 2014
  11. ^ Z. Lin, T. Xia, Y. Ye, Y. Zhang, L. Chen, Y. Liu, K. Tomsovic, T. Bilke og F. Wen, "Anvendelse av målesystemer for store områder for å oppdage bulk på øy kraftsystemer, "IEEE Trans. on Power Systems, vol. 28, nei. 2, s. 2006-2015, mai. 2013.
  12. ^ J. Guo, Y. Zhang, MA Young, MJ Till, A. Dimitrovski, Y. Liu og P. Williging, “Design and Implementation of a Real-Time Off-Grid Operation Detection Tool from a Wide-Area Measurements Perspective ”, IEEE Trans. Smart Grid, vol.6, nr. 4, s. 2080-2087, 2015.

Eksterne linker