FNET - FNET

FNET ( rede de monitoramento de frequência; também conhecido como FNET / GridEye, GridEye) é um sistema de medição de frequência de sistema de energia de área ampla . Usando um tipo de unidade de medição fasorial (PMU) conhecido como registrador de perturbação de frequência (FDR), o FNET / GridEye é capaz de medir a frequência, tensão e ângulo do sistema de energia com muita precisão. Essas medições podem então ser usadas para estudar vários fenômenos do sistema de energia e podem desempenhar um papel importante no desenvolvimento de futuras tecnologias de rede inteligente . O sistema FNET / GridEye é operado atualmente pelo Power Information Technology Laboratory da University of Tennessee (UTK) em Knoxville, Tennessee, e pelo Oak Ridge National Laboratory (ORNL) em Oak Ridge, Tennessee.

Image
Localizações FNET FDR em setembro de 2010

História

Uma unidade de medição fasorial é uma ferramenta importante usada para monitorar e estudar sistemas elétricos de potência. As primeiras PMUs foram desenvolvidas na Virginia Tech no final dos anos 1980. Esses dispositivos medem a tensão, a frequência e o ângulo de fase nos barramentos do sistema de potência. Ao utilizar o Sistema de Posicionamento Global , uma PMU pode fornecer um carimbo de data / hora para cada medição. Isso permite que as medições feitas em diferentes PMUs sejam comparadas com precisão.

Uma PMU é normalmente instalada em uma subestação elétrica . Este processo pode ser bastante caro e demorado, custando dezenas de milhares de dólares por dispositivo e requerendo vários meses de esforço. O alto custo de instalação de PMUs tem limitado seu uso no setor de energia elétrica.

Em 2000, pesquisadores liderados por Yilu Liu, membro do corpo docente da Virginia Tech, começaram o desenvolvimento de uma rede de medição fasorial de baixo custo que poderia ser instalada no nível de distribuição de baixa tensão da rede elétrica. Pesquisadores da Virginia Tech receberam uma bolsa NSF MRI da National Science Foundation para desenvolver o sistema, que ficou conhecido como FNET. O primeiro gravador de perturbação de frequência foi desenvolvido em 2003 com o apoio da TVA (Tennessee Valley Authority) e da ABB. O sistema FNET foi colocado online em 2004.

Desde 2010, em parceria com o Departamento de Energia (DOE), a FNET / GridEye foi desenvolvida em uma rede de monitoramento de rede ampla que cobre as três maiores redes de energia da América do Norte e 16 das maiores redes ao redor do mundo.

Registrador de perturbação de frequência

O gravador de distúrbio de frequência, ou FDR, é uma PMU monofásica sincronizada com GPS que é instalada em tomadas normais de 120 V. Como as tensões envolvidas são muito mais baixas do que as de uma PMU trifásica típica, o dispositivo é relativamente barato e simples de instalar.

O FDR funciona por meio da amostragem rápida (1.440 vezes por segundo) de uma versão reduzida do sinal de tensão da tomada usando um conversor analógico-digital . Essas amostras são então processadas por meio de um processador de sinal digital integrado , que calcula o ângulo de fase instantâneo do sinal de tensão para cada amostra. O dispositivo então calcula o ângulo da tensão, a frequência e a magnitude da tensão em intervalos de 100 ms. Cada medição é marcada com o tempo usando as informações fornecidas pelo sistema GPS e então transmitida ao servidor FNET / GridEye para processamento e armazenamento. As medições de frequência obtidas do FDR são precisas em ± 0,0005 Hz e a precisão do ângulo pode chegar a 0,02 graus.

Um FDR requer apenas uma tomada elétrica, uma porta Ethernet e uma visão do céu (para a antena GPS). Assim, os FDRs podem ser instalados virtualmente em qualquer lugar, incluindo subestações, escritórios e até residências particulares.

Arquitetura do sistema

Atualmente, a FNET / GridEye coleta dados de mais de 300 FDRs, a maioria dos quais instalados na rede elétrica norte-americana. Cerca de 70 dessas unidades estão localizadas em 30 das outras maiores redes do mundo.

Os FDRs transmitem suas medições pela Internet para concentradores de dados de fasores (PDCs) localizados na Universidade do Tennessee e no Laboratório Nacional de Oak Ridge. Esses PDCs coletam mais de 4 GB de dados fasoriais por dia. Os PDCs também encaminham dados para um servidor de aplicativos que realiza análises dos dados quase em tempo real. Exemplos de aplicações de análise são fornecidos abaixo.

Formulários

Uma variedade de aplicativos foi desenvolvida usando a plataforma FNET / GridEye. Alguns operam quase em tempo real, enquanto outros são usados ​​para análise offline.

Detecção e localização de eventos

A adição ou remoção repentina de grandes quantidades de carga ou geração em um sistema de energia leva a mudanças na frequência. Por exemplo, um disparo do gerador causa um declínio na frequência, enquanto a rejeição de carga resulta em um aumento na frequência. A mudança na frequência é proporcional ao tamanho do gerador desarmado ou à quantidade de carga rejeitada. Essas mudanças se propagam no espaço e no tempo por toda a grade. Como a localização geográfica de cada FDR é conhecida, assim como o tempo de cada medição, é possível estimar o tamanho e a localização desses eventos.

Visualização

Os dados do FDR podem ser usados ​​para "reproduzir" eventos do sistema de energia por meio de animações intuitivas. Os dados de frequência e ângulo podem ser usados ​​para esse propósito.

Detecção de oscilação

As oscilações do sistema de potência podem ocorrer como resultado de desarmes do gerador, rejeição de carga ou falhas, embora algumas não tenham uma causa óbvia. Essas oscilações geralmente não são prejudiciais, desde que sejam amortecidas de maneira rápida e suficiente. O FNET / GridEye usa os dados de ângulo de fase e frequência para detectar oscilações e fornecer alertas em tempo real.

Análise modal de oscilação interárea

Assim que uma oscilação for detectada, o sistema pode realizar a análise modal usando a técnica de lápis de matriz multicanal . Esta análise revela os modos de oscilação dominantes e mostra quais partes da rede elétrica tendem a oscilar juntas. Estudos recentes mostraram que alguns métodos de análise de tempo-frequência são úteis para análise de modo multicanal, como métodos de decomposição de modo empírico multivariado.

Detecção de viagem on-line

O disparo da linha é um dos distúrbios gerais no sistema de potência. A interrupção das linhas de transmissão afeta as estabilidades de frequência e tensão do sistema. Ao utilizar os dados de medição no sistema FNET, os eventos de desligamento da linha podem ser detectados de forma correta e eficiente. O projeto atual se concentra principalmente no projeto de um adaptador de disparo de linha profissional para realizar a detecção de disparo de linha online e fornecer notificação de alerta automático para os clientes.

Detecção fora da rede / ilhamento

Com base nos dados de medição adquiridos pelos FDRs implantados nas redes elétricas da América do Norte, um método de detecção de ilhamento é proposto e implementado. Este método monitora as cargas elétricas críticas e detecta a transição dessas cargas de uma operação na rede para uma operação de ilhamento e também a transição da operação de ilhamento de volta para a operação na rede.

Veja também

Referências

  1. ^ Site da FNET
  2. ^ Phadke, AG; Thorp, JS, "History and Applications of Phasor Measurements," Power Systems Conference and Exposition, 2006 . PSCE '06. 2006 IEEE PES, vol., No., Pp.331-335, 29 out. 2006-nov. 1 2006.
  3. ^ "Resumo das respostas NASPI ao questionário na instalação e manutenção de PMU" . Arquivado do original em 27/07/2011 . Página visitada em 29/05/2010 .
  4. ^ a b c Zhian Zhong; Chunchun Xu; Billian, BJ; Li Zhang; Tsai, S.-JS; Conners, RW; Centeno, VA; Phadke, AG; Yilu Liu; , "Implementação da rede de monitoramento de frequência do sistema de energia (FNET)," Power Systems, IEEE Transactions on , vol.20, no.4, pp. 1914-1921, Nov. 2005.
  5. ^ Informações sobre o prêmio NSF
  6. ^ Gardner, RM; Wang, JK; Yilu Liu, "Análise de localização de evento de sistema de energia usando medições de área ampla" , Reunião Geral da Sociedade de Engenharia de Energia, 2006 . IEEE, vol., No., Pp.7 pp., 0-0 0
  7. ^ a b Y. Zhang, P. Markham, e outros , "Wide-Area Frequency Monitoring Network (FNET) Architecture and Applications," IEEE Trans. em Smart Grid , vol. 1, não. 2, setembro de 2010, pp. 159-167.
  8. ^ Você, Shutang; Guo, Jiahui; Kou, Gefei; Liu, Yong; Liu, Yilu (1 de maio de 2016). "Identificação do modo de oscilação com base em medidas ambientais de área ampla usando decomposição de modo empírico multivariado" . Pesquisa de Sistemas Elétricos de Potência . 134 : 158–166. doi : 10.1016 / j.epsr.2016.01.012 .
  9. ^ Você, Shutang; Guo, Jiahui; Wenxuan Yao; Siqi Wang; Liu, Yong; Liu, Yilu (2016). "Identificação do modo de oscilação ring-down usando a decomposição multivariada do modo empírico". 2016 IEEE Power and Energy Society General Meeting (PESGM) . pp. 1-5. doi : 10.1109 / PESGM.2016.7742032 . ISBN 978-1-5090-4168-8.
  10. ^ D. Zhou; Y. Liu; J. Dong, "Detecção de trip de linha em tempo real com base em frequência e desenvolvimento de gatilho de alarme", 2014 IEEE PES General Meeting, pp.1-5, 27-31 de julho de 2014
  11. ^ Z. Lin, T. Xia, Y. Ye, Y. Zhang, L. Chen, Y. Liu, K. Tomsovic, T. Bilke e F. Wen, "Aplicação de sistemas de medição de área ampla para detecção de ilhamento de massa sistemas de energia ", IEEE Trans. em Power Systems, vol. 28, não. 2, pp. 2006-2015, maio. 2013
  12. ^ J. Guo, Y. Zhang, MA Young, MJ Till, A. Dimitrovski, Y. Liu e P. Williging, "Projeto e implementação de uma ferramenta de detecção de operação fora da rede em tempo real a partir de uma perspectiva de medições de área ampla ”, IEEE Trans. Smart Grid, vol.6, no.4, pp. 2080-2087, 2015.

links externos