| dc.description.abstract | Økt satsing på fornybare konverter-baserte energikilder og utfasing av eldre synkron-
generatorer basert på fossile energikilder fører til økt tilstedeværelse av elektromekaniske
pendlinger i kraftsystemet. Elektromekaniske modier som er dårlig dempet medfører
stabilitetsproblemer, og kan i verste fall føre til splittelse av nettet. Det er derfor
svært viktig å overvåke elektromekaniske moder som befinner seg i kraftsystemet.
Tidssynkroniserte målinger fra PMUer gjør dette mulig. Målet med denne mas-
teroppgaven er å legge grunnlaget for videre utvikling av pendlingsovervåking i det
Nordiske kraftnettet.
Å lage et godt pendlingsovervåking-verktøy er en todelt oppgave. Først må man
finne frem til den beste måten å visualisere pendlingene på i kontrollrommet. Siden
elektromekaniske pendlinger er et ganske abstrakt fenomen er det viktig at den
avgjørende informasjonen om dem kommer frem på en konkret og forståelig måte.
En litteraturstudie om eksisterende visualiseringsmetoder og intervjuer med en oper-
atør fra Statnett er gjennomført for å kartlegge gode visualiseringsmetoder.
I kontrollrommet trengs det både pendlingsovervåking for bedre systemoversikt
i normale operasjonstilstander, og i kritiske situasjoner for å håndtere alvorlige sv-
ingninger. I normale tilstander er verktøy som viser systemets tilstand på en intuitiv
måte viktige. Det kan være ved hjelp av fargekoordinert tekst, viserdiagram, GIS og
spektrogram for kjente modier. I kritiske situasjoner kan GIS med visere, spektro-
gram, viserdiagram og detaljert tekst og grafer om de mest alvorlige modene hjelpe
operatører med å ta gode valg.
Den andre siden av oppgaven handler om å utvikle gode algoritmer som gir kor-
rekte og raske estimater av modal-parameterne. En litteraturstudie er gjort på dette
området også, og det ble utviklet en algoritme basert på systemidentifikasjon gjennom
N4SID og klynging av egenverdier gjennom DBSCAN. N4SID trenger tradisjonelt at
man velger modell-orden. Med DBSCAN slipper man dette, og man får i tillegg forde-
len av å mer nøyaktig estimere de sanne modene i systemet og reduserer estimater av
moder fra støy.
Algoritmen er testet på simulert og ekte PMU data, og resultatene er lovende.
Algoritmen finner relativt nøyaktig estimater av modene, og oppdager raskt endring
av moder som følge av systemendring. Den finner også moder i det ekte PMU-
datasettet som samsvarer med tidligere studier. Den største ulempen ved algoritmen
er at den bruker ganske lang tid, og den sliter med å separere moder som ligger nært
hverandre i frekvens og demping. | |
| dc.description.abstract | n accordance with the Paris Agreement, renewable converter-based energy sources
take a larger share of the power production as fossil-fuelled synchronous generators
are phased out. In a power system with a decreasing share of synchronous generators,
electromechanical oscillations are ever more prominent. Poorly damped modes may
lead to multiple stability issues, and, in the worst case, islanding of parts of the grid. It
is therefore important to control room operators to have a good overview of the modes
that are present in the system. This is made possible with synchronized measurements
from PMUs. This thesis seek to lay a foundation for further development of oscillation
monitoring tools for the Nordic system operators.
The task of creating a good oscillation monitoring tool is divided in two. Firstly,
it is important to make a visualization tool that fits the task. Electromechanical
modes are a quite abstract phenomena, and it is important to monitor the essential
parameters in a way that is easy for the operators to interpret in hasty situations
in the control room. This will be addressed through a literature review of exist-
ing visualization tools and an interview with a Statnett control room operator. An
overview of visualization methods is presented, and what makes a good visualization
for monitoring electromechanical oscillations is discussed.
In a control room setting, there is a need for both system overview during ambient
conditions, and during urgent situations to handle dangerous oscillations. Visualiza-
tion methods that display information about the state of the modes in an intuitive
way are favored for system overview, such as color coordinated text, compass plots,
GIS and spectrograms for known modes. GIS with phasors, traditional and 3D spec-
trogram, compass plots and detailed text or graphs about the most critical modes
in the system are recommended for urgent situations to help the operators to make
good decisions.
Secondly, the algorithm that estimates the modal parameters must be accurate and
fast. A literature study on this topic has also been conducted, and an algorithm based
on system identification with N4SID and clustering of eigenvalues with DBSCAN is
developed. N4SID traditionally needs the model order as input. This is avoided
with use of clustering on an interval of model orders. This also greatly benefits the
estimates, as true modes are clustered and noise is filtered out.
The algorithm is tested on simulated and real PMU data, and the results are
promising. The algorithm quickly finds new modes in the system after a topology
change with relatively good accuracy. It also finds modes in the real PMU data
coherent with previous studies. Initial results favor rotor speed and angle as input
signals to the algorithm. The major drawback is that the algorithm is rather slow,
and that it struggles to separate modes that are close to each other in damping and
frequency. | |
