FNET - FNET

FNET (NETwork de monitorizare a frecvenței; denumit și FNET / GridEye, GridEye) este un sistem de măsurare a frecvenței sistemului de alimentare cu suprafață largă . Folosind un tip de unitate de măsurare fazorică (PMU) cunoscut sub numele de înregistrator de perturbare a frecvenței (FDR), FNET / GridEye poate măsura frecvența, tensiunea și unghiul sistemului de alimentare foarte precis. Aceste măsurători pot fi apoi utilizate pentru a studia diverse fenomene ale sistemului de alimentare și pot juca un rol important în dezvoltarea viitoarelor tehnologii de rețea inteligentă . Sistemul FNET / GridEye este operat în prezent de Laboratorul de Tehnologia Informației de la Universitatea din Tennessee (UTK) din Knoxville, Tennessee și Laboratorul Național Oak Ridge (ORNL) din Oak Ridge, Tennessee.

Image
Locații FNET FDR începând din septembrie 2010

Istorie

O unitate de măsurare fazorală este un instrument important care este utilizat pentru a monitoriza și studia sistemele de energie electrică. Primele PMU-uri au fost dezvoltate la Virginia Tech la sfârșitul anilor 1980. Aceste dispozitive măsoară tensiunea, frecvența și unghiul de fază la autobuzele din sistemul de alimentare. Prin utilizarea sistemului de poziționare globală , un PMU poate furniza un timestamp pentru fiecare măsurare. Acest lucru permite compararea corectă a măsurătorilor luate de la diferite PMU-uri.

Un PMU este de obicei instalat la o stație electrică . Acest proces poate fi destul de costisitor și consumator de timp, costând zeci de mii de dolari pe dispozitiv și necesitând câteva luni de efort. Costul ridicat al instalării PMU-urilor a limitat utilizarea acestora în industria energiei electrice.

În 2000, cercetătorii conduși de Yilu Liu, membru al facultății Virginia Tech, au început dezvoltarea unei rețele de măsurare fazorică cu costuri reduse, care ar putea fi instalată la nivelul de distribuție de joasă tensiune a rețelei electrice. Cercetătorii de la Virginia Tech au primit o subvenție RMN NSF de la National Science Foundation pentru a dezvolta sistemul, care a devenit cunoscut sub numele de FNET. Primul înregistrator de perturbare a frecvenței a fost dezvoltat în 2003 cu sprijinul TVA (Tennessee Valley Authority) și ABB. Sistemul FNET a intrat online în 2004.

Din 2010, în parteneriat cu Departamentul Energiei (DOE), FNET / GridEye a fost dezvoltat într-o rețea de monitorizare a rețelei care acoperă cele trei mari rețele electrice din America de Nord și 16 dintre cele mai mari rețele din întreaga lume.

Înregistrator de perturbare a frecvenței

Înregistratorul de perturbare a frecvenței, sau FDR, este un PMU monofazat sincronizat cu GPS, care este instalat la prizele obișnuite de 120 V. Deoarece tensiunile implicate sunt mult mai mici decât cele ale unui PMU trifazat tipic, dispozitivul este relativ ieftin și simplu de instalat.

FDR funcționează prin eșantionarea rapidă (1.440 de ori pe secundă) a unei versiuni reduse a semnalului de tensiune al prizei, utilizând un convertor analog-digital . Aceste eșantioane sunt apoi procesate printr-un procesor de semnal digital la bord , care calculează unghiul de fază instantaneu al semnalului de tensiune pentru fiecare eșantion. Dispozitivul calculează apoi unghiul de tensiune, frecvența și magnitudinea tensiunii la intervale de 100 ms. Fiecare măsurare este marcată în timp folosind informațiile furnizate de sistemul GPS și apoi transmisă serverului FNET / GridEye pentru procesare și stocare. Măsurătorile de frecvență obținute de la FDR sunt precise până la ± 0,0005 Hz și precizia unghiului poate ajunge la 0,02 grade.

Un FDR necesită doar o priză de alimentare, un port Ethernet și o vedere spre cer (pentru antena GPS). Astfel, FDR-urile pot fi instalate practic oriunde, inclusiv substații, birouri și chiar rezidențe private.

Arhitectura sistemului

În prezent, FNET / GridEye colectează date de la peste 300 de FDR, majoritatea fiind instalate în rețeaua electrică din America de Nord. Aproximativ 70 dintre aceste unități sunt situate în 30 dintre celelalte mari rețele din întreaga lume.

FDR-urile își transmit măsurătorile prin Internet către concentratoare de date fazor (PDC) situate la Universitatea din Tennessee și Oak Ridge National Lab. Aceste PDC colectează mai mult de 4 GB de date fazor pe zi. PDC-urile transmit, de asemenea, date către un server de aplicații care efectuează analize aproape în timp real ale datelor. Exemple de aplicații de analiză sunt date mai jos.

Aplicații

O varietate de aplicații au fost dezvoltate folosind platforma FNET / GridEye. Unele operează aproape în timp real, în timp ce altele sunt utilizate pentru analize offline.

Localizarea și detectarea evenimentelor

Adăugarea sau eliminarea bruscă a unor cantități mari de sarcină sau generare într-un sistem de alimentare duce la schimbări de frecvență. De exemplu, o declanșare a generatorului determină o scădere a frecvenței, în timp ce descărcarea sarcinii duce la o creștere a frecvenței. Schimbarea frecvenței este proporțională cu dimensiunea generatorului declanșat sau cu cantitatea de sarcină vărsată. Aceste modificări se propagă atât în ​​spațiu, cât și în timp, în cadrul grilei. Deoarece locația geografică a fiecărui FDR este cunoscută, la fel ca și timpul fiecărei măsurători, este posibil să se estimeze atât dimensiunea, cât și locația acestor evenimente.

Vizualizare

Datele FDR pot fi utilizate pentru a „reda” evenimentele sistemului de alimentare prin animații intuitive. Atât frecvența, cât și datele unghiului pot fi utilizate în acest scop.

Detectarea oscilațiilor

Oscilațiile sistemului de alimentare pot apărea ca urmare a declanșărilor generatorului, descărcării sarcinii sau defecțiunilor, deși unele nu au o cauză evidentă. Astfel de oscilații nu sunt de obicei dăunătoare, cu condiția să fie amortizate rapid și suficient. FNET / GridEye folosește atât unghiul de fază cât și datele de frecvență pentru a detecta oscilațiile și a oferi alerte în timp real.

Analiza modală de oscilare inter-zonă

Odată ce a fost detectată o oscilație, sistemul poate efectua analize modale folosind tehnica creionului cu matrice multicanal . Această analiză relevă modurile de oscilație dominante și arată ce părți ale rețelei electrice tind să oscileze împreună. Studii recente au arătat că unele metode de analiză a frecvenței de timp sunt utile pentru analiza modului cu mai multe canale, cum ar fi metodele de descompunere a modului empiric multivariat.

Detectarea on-line a călătoriei

Declanșarea pe linie este una dintre tulburările generale din sistemul de alimentare. Intreruperea liniilor de transmisie afecteaza stabilitatea frecventei si tensiunii sistemului. Prin utilizarea datelor de măsurare în sistemul FNET, evenimentele de declanșare a liniei pot fi detectate corect și eficient. Proiectul actual se concentrează în primul rând pe proiectarea unui adaptor profesionist de deplasare pe linie pentru a realiza detectarea on-line a deplasării pe linie și pentru a oferi clienților o notificare automată de alertă.

Detectarea în afara grilei / insulelor

Pe baza datelor de măsurare obținute de FDRs dislocate în rețelele de energie din America de Nord, o insularizare este propusă și implementată metoda de detectare. Această metodă monitorizează sarcinile electrice critice și detectează tranziția acestor sarcini de la o operațiune pe rețea la o operațiune de insulare și, de asemenea, tranziția de la o insulare înapoi la operațiunea în rețea.

Vezi si

Referințe

  1. ^ Website FNET
  2. ^ Phadke, AG; Thorp, JS, "Istoria și aplicațiile măsurătorilor de fazor", Conferința și expunerea sistemelor de alimentare, 2006 . PSCE '06. 2006 IEEE PES, vol., Nr., Pp.331-335, 29 octombrie 2006-nov. 1 2006.
  3. ^ "Rezumatul răspunsurilor NASPI la chestionarul privind instalarea și întreținerea PMU" . Arhivat din original la 27.07.2011 . Adus 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; , "Implementarea rețelei de monitorizare a frecvenței sistemelor de alimentare (FNET)", Power Systems, IEEE Transactions on , vol.20, nr.4, pp. 1914-1921, noiembrie 2005.
  5. ^ Informații despre premiul NSF
  6. ^ Gardner, RM; Wang, JK; Yilu Liu, „Analiza localizării evenimentelor sistemului de energie utilizând măsurători de suprafață largă” , Adunarea generală a Societății de inginerie energetică, 2006 . IEEE, vol., Nr., Pp.7 pp., 0-0 0
  7. ^ a b Y. Zhang, P. Markham, și colab ., "Arhitectură și aplicații ale rețelei de monitorizare a frecvenței pe zone largi (FNET)", IEEE Trans. pe Smart Grid , vol. 1, nr. 2, septembrie 2010, pp. 159-167.
  8. ^ Tu, Shutang; Guo, Jiahui; Kou, Gefei; Liu, Yong; Liu, Yilu (1 mai 2016). „Identificarea modului de oscilație bazată pe măsurători de mediu extins folosind descompunerea modului empiric multivariat” . Cercetarea sistemelor de energie electrică . 134 : 158–166. doi : 10.1016 / j.epsr.2016.01.012 .
  9. ^ Tu, Shutang; Guo, Jiahui; Wenxuan Yao; Siqi Wang; Liu, Yong; Liu, Yilu (2016). "Identificarea modului de oscilare în jos în jos utilizând descompunerea modului empiric multivariat". 2016 Adunarea generală IEEE Power and Energy Society (PESGM) . pp. 1–5. doi : 10.1109 / PESGM.2016.7742032 . ISBN 978-1-5090-4168-8.
  10. ^ D. Zhou; Y. Liu; J. Dong, „Detecție liniară în timp real bazată pe frecvență și dezvoltare declanșatoare de alarmă”, 2014 Adunarea generală IEEE PES, pp.1-5, 27-31 iulie 2014
  11. ^ Z. Lin, T. Xia, Y. Ye, Y. Zhang, L. Chen, Y. Liu, K. Tomsovic, T. Bilke și F. Wen, „Aplicarea sistemelor de măsurare a zonei largi la detectarea insulelor în vrac sisteme de alimentare, "IEEE Trans. pe sisteme de alimentare, vol. 28, nr. 2, pp. 2006-2015, mai. 2013.
  12. ^ J. Guo, Y. Zhang, MA Young, MJ Till, A. Dimitrovski, Y. Liu și P. Williging, „Proiectarea și implementarea unui instrument de detectare a operațiunilor în timp real în afara rețelei dintr-o perspectivă extinsă de măsurători ”, IEEE Trans. Smart Grid, vol.6, nr.4, pp. 2080-2087, 2015.

linkuri externe