Comprendere la stabilità del sistema di potenza nelle moderne griglie

La stabilità del sistema di alimentazione si riferisce alla capacità di una griglia elettrica di mantenere uno stato operativo costante in condizioni normali e di tornare all'equilibrio dopo un disturbo. Nelle griglie convenzionali, l'inerzia meccanica dei grandi generatori sincrono ha fornito un cuscino naturale contro i cambiamenti di carico improvvisi, i viaggi del generatore o i guasti della linea di tensione.

Senza una visione continua e ad alta risoluzione delle condizioni della rete, gli operatori del sistema sono efficacemente costretti all'analisi post-mortem e alla simulazione offline. Questi approcci legacy non possono impedire gli eventi di fuga. Le misurazioni del Nordest dell'agosto 2003, che hanno colpito 55 milioni di persone, propagate perché gli operatori non hanno visibilità in tempo reale nella sequenza in evoluzione dei viaggi di linea.

L'anatomia di un'infrastruttura di monitoraggio in tempo reale

Livello del sensore: dalle sostazioni agli utenti finali

Il primo livello di qualsiasi sistema di monitoraggio comprende i sensori che catturano le quantità elettriche. Al livello di trasmissione, le unità di misura del phasor (PMU) sono lo standard dell'oro. Un PMU misura tensione e i phasors attuali—magnitudine e angolo di fase—a tassi tipicamente tra 30 e 120 campioni al secondo. Criticamente, ogni misura è timestamped tramite un ricevitore GPS, producendo dati di sincronizzazione che possono essere confrontati tra le distanze di centinaia di contrasto o di tensione.

Le reti di distribuzione, una volta che il dominio di relè elettromeccanici e contatori di base, sono ora state strumentalizzate con sensori di linea, richiusure intelligenti e controllori bancari capacitori che segnalano le correnti locali, tensioni e metriche di qualità di potenza.Questi dispositivi spesso comunicano tramite reti wireless, fornendo visibilità fino al livello primario di alimentazione.

Comunicazione Backbone

Per la backbone ad alta tensione, le utility spesso installano cavi fibra ottica che si integrano con fili di terra sovraccarica (OPGW) o avvolgono i conduttori di fase. Questi collegamenti raggiungono latenza sotto un millisecondo per miglio, sufficiente per lo streaming di sincrofasor tra sottostazioni e centri di controllo a banda larga.

Il volume di dati generato da PMUs da solo può superare diversi gigabyte al giorno per dispositivo, e il flusso aggregato attraverso una grande utility raggiunge decine di terabyte all'anno. I protocolli standardizzati sono essenziali per gestire questa alluvione. IEEE C37.118.2 definisce il formato per lo scambio di dati di sincronizzazione, permettendo PMU da diversi produttori di connettersi a un comune concentratore di dati phasor (PDC).

Piattaforme di analisi centralizzate e distribuite

La destinazione per la maggior parte dei dati in tempo reale è un sistema di gestione della distribuzione avanzata (ADMS), un sistema di monitoraggio a larga area (WAMS), o un sistema di gestione dell'energia (EMS). Queste piattaforme ingeriscono misurazioni sincronizzate e algoritmo di stima dello stato di esecuzione ogni frazione di secondo, o in alcune implementazioni, continuamente sui dati di streaming.

I gateway di sottostazione e i dispositivi elettronici intelligenti (IEDs) possono ora eseguire analisi locali, come rilevamento dell'oscillazione, classificazione degli eventi o logica di protezione, sui dati PMU grezzi, emissione di comandi di controllo (ad esempio, modifiche del commutatore di corrente, commutazione di banca del condensatore) in decine di millisecondi senza aspettare un comando centrale.

Tecnologie di base che alimentano il monitoraggio della rete in tempo reale

Unità di misura del Phasor e reti di Synchrophasor

I PMU sono la base della consapevolezza della situazione di ampia area. Fornendo un riferimento comune di tempo, permettono agli operatori di confrontare gli angoli di fase di tensione tra gli autobus remoti. Le piccole differenze angolari (a pochi gradi) indicano un funzionamento stabile; le differenze più grandi indicano che l'interconnessione è pesantemente caricata e vicino a un limite di stabilità.

I sistemi di azione correttiva (RAS) utilizzano in tempo reale gli ingressi PMU per rilevare le condizioni come la perdita di un generatore o di una linea di cravatta principale, e quindi automaticamente capannone di carico o generazione o riconfigurare la rete all'interno dei cicli per prevenire il collasso di tensione o la fuga di sovraccarichi.

Valutazione e monitoraggio delle condizioni della linea dinamica

La linea di trasmissione è tradizionalmente statica, basata su ipotesi conservatrici sulla temperatura ambiente, il riscaldamento solare e la velocità del vento (ad esempio, 40°C ambiente, nessun vento). Questo approccio lascia una capacità significativa non utilizzata durante periodi freddi e venti. La classificazione della linea dinamica (DLR) sostituisce le assunzioni statiche con misurazioni in tempo reale: la temperatura del conduttore dai sensori di punto o la temperatura distribuita (DTS) sui cavi di controllo della fibra ottica, condizioni meteorologiche ambiente

I sensori di analisi del gas disciolti (DGA) installati su serbatoi di olio trasformatore misurano le concentrazioni di idrogeno, acetilene e altri gas di guasto, trasmettendo i dati alle banche dati centrali per l'analisi della tendenza.

Distribuzione-Level Sensing e posizione di default

Nelle reti di distribuzione aeree, gli indicatori di circuito difettosi (FCI) con la comunicazione wireless possono segnalare il passaggio della corrente di guasto e la sua direzione.Quando combinato con algoritmi basati su impedenza e inondazione, gli operatori possono individuare i guasti entro pochi intervalli, riducendo i tempi di pattugliamento dalle ore ai minuti.

Micro-PMU e Monitor di qualità di potenza

La rete di distribuzione non è più un'appendice passiva; con alte penetrazioni di caricatori di veicoli elettrici, e la memorizzazione della batteria, la potenza può scorrere in entrambe le direzioni e la regolazione della tensione diventa più impegnativa. Micro-PMU, progettato per le tensioni di distribuzione primaria (4–35 kV), forniscono misurazioni di flusso di sincronizzazione a un punto di costo (alcune migliaia di dollari per unità) che rende possibile l'implementazione diffusa.

Migliorare la stabilità attraverso le Loops di controllo rapido

Controllo di smorzamento ad ampio raggio

Le oscillazioni inter-area di bassa frequenza (0.1–1.0 Hz) sono una minaccia persistente per la stabilità del sistema di potenza, soprattutto quando i corridoi di trasmissione lunghi collegano le regioni con mixe di generazione diversa. Quando tali oscillazioni sono scarsamente smorzate, possono crescere fino a quando il sistema di protezione relè le linee di viaggio, innescando una cascata.

Copertura per carico sotto-frequenza e sotto-voluto

I relè convenzionali di carico sotto frequenza (UFLS) sono impostati per operare a soglie di frequenza fissa (ad esempio, 59.3 Hz per il blocco 1) dopo un ritardo di tempo. Questo approccio è inflessibile e spesso perde più carico di quanto necessario, o reagisce troppo lentamente per arrestare il declino di frequenza nei sistemi di bassa inerzia.

Ottimizzazione Volt-VAR in tempo reale

L’ottimizzazione VAR in tempo reale (VVO) utilizza le misurazioni di tensione e di potenza reattiva da PMU, micro-PMU e smart meter per coordinare le banche di condensatori, i regolatori di tensione e l’uscita di potenza reattiva intelligente inverter. L’obiettivo è quello di ridurre le perdite di tensione in ingresso nelle bande di controllo veloci, un equilibrio che diventa più difficile con l’uscita DER intermittente.

Sicurezza informatica nei sistemi di monitoraggio in tempo reale

Le stesse tecnologie che forniscono visibilità e controllo anche espandere la superficie di attacco. Un attaccante che può spoof i dati PMU, interrompere il tempo di tempo GPS, o ottenere l'accesso a un concentratore di dati di phasor potrebbe causare agli operatori di prendere misure destabilizzanti o disabilitare i controlli automatizzati quando sono più necessari.

La sincronizzazione del tempo è una vulnerabilità critica. Un attaccante che può spoof o jam segnali GPS può causare i timbri di tempo PMU alla deriva, corrompere i confronti di angolo di fase. I sistemi di temporizzanti utilizzano più ricevitori GPS, orologi atomici come backup, e la distribuzione di tempo basato su fibra-ottica basata su IEEE 1588v2 (Precision Time Protocol).

Integrazione di Rinnovabili e Risorse Energetiche Distribuite (DER)

Modellazione e monitoraggio delle risorse inverter

Le risorse basate su inverter (IBR) si comportano in modo diverso da generatori sincroni. La loro uscita può cambiare in millisecondi come il cloud copre passa sopra una fattoria solare o turbolenza del vento colpisce una turbina. Senza controlli appropriati, i cambiamenti rapidi possono causare flicker di tensione, escursioni in frequenza e oscillazioni di potenza.

A livello di distribuzione, aggregazioni di back-the-meter rooftop solari e batterie presentano una sfida di monitoraggio a causa del loro numero e mancanza di telemetria diretta. La privacy riguarda limitare il sottometro diretto di singole case. Utilità hanno sviluppato profili di carico sintetico e algoritmi di monitoraggio del carico non invadente che infer DER operazione da dati di smart meter aggregati.

Previsione solare e gestione degli eventi di Ramp

I movimenti rapidi del cloud su un'ampia installazione solare possono ridurre l'output del 60–80% in meno di cinque minuti. Quando una tale rampa coincide con un alto carico, il regolatore di frequenza deve avere abbastanza riserve di risposta rapida pronte. I sistemi di monitoraggio in tempo reale integrano le previsioni solari derivate da skyrs basati sul suolo, dati satellitari geostazionari (ad esempio, GOES-16), e modelli di machine learning che prevedono l'ività di coda di velocità del 5–10% con precisione di caricamenti.

Studi sui casi: Monitoraggio in tempo reale che fornisce guadagni di stabilità tangibili

Synchrophasor-Driven Recovery in Texas

Durante la grave tempesta invernale del 2021 che ha causato i blackout diffusi in Texas, il Consiglio di Affidabilità Elettrica del Texas (ERCOT) ha usato la sua vasta rete di oltre 800 PMU per monitorare i decrementi di frequenza e identificare le parti isolate della griglia.

Valutazione della linea dinamica in Belgio

Elia, l'operatore belga del sistema di trasmissione, ha implementato DLR su diverse linee di cravatta transfrontaliere critiche, in particolare quelle che si collegano ai Paesi Bassi e alla Germania dove i picchi della generazione del vento durante il clima fresco e ventoso.

Anticipazione di guasto di distribuzione in Australia

I servizi AusNet di Victoria hanno implementato un sistema di anticipazione dei guasti che monitora i segnali elettrici ad alta frequenza (sopra i 50 Hz fondamentali) catturati dai sensori di linea sui alimentatori di distribuzione. Applicando gli algoritmi di trasformazione e di apprendimento automatico, il sistema può identificare i sottili schemi di inarcamento che precedono la ripartizione dell'isolamento di giorni o addirittura settimane.

Superare l'attuazione Hurds

Gestione dei dati e interoperabilità

Per una flotta di 1.000 PMU, che è oltre 1.4 TB al giorno, oltre i dati di intervallo di concentrazione, la gestione di questo volume richiede database di serie temporali appositamente costruiti.

Giustificazione dei costi

Il costo upfront delle installazioni PMU, gli aggiornamenti di comunicazione e le piattaforme di analisi possono essere eseguiti in decine di milioni di dollari per una grande utilità. Tuttavia, il costo di un importante blackout può essere ordini di grandezza superiore.

Trasformazione delle forze di lavoro

I sistemi di monitoraggio in tempo reale spostano le competenze richieste nelle sale di controllo e nella pianificazione delle operazioni.Gli operatori che sono stati formati su elenchi di allarme SCADA e chiamate telefoniche da sottostazioni ora hanno bisogno di interpretare cruscotti di phasor, linee di tendenza di smorzamento dell'oscillazione, e gli scienziati di analisi generati dall'IAIATM su potenziali instabilità.

Tendenze future: AI, Edge Computing, e Oltre

I sistemi di analisi e di analisi delle macchine sono in grado di prevedere la probabilità di un evento di oscillazione 10-30 minuti prima che diventi critico, permettendo agli operatori di ridimensionare i livelli di trasferimento.

Oltre a ciò, l'infrastruttura di monitoraggio deve diventare più resiliente. Le comunicazioni in termini di quantum, utilizzando la distribuzione di chiavi quantistiche su fibra, proteggeranno l'integrità dei dati di sincrofasor da attacchi informatici futuri. La distribuzione di tempo independente del GPS tramite il profilo IEEE 1588v2 per i sistemi di alimentazione (IEC 61850-9-3) assicura che i timbri di tempo PMU rimangano accurati anche se il GPS è bloccato o spoofver convergente.