파종자란?

Phass는 복잡한 숫자로, 진폭과 단계 각도를 인코딩합니다. 현재 (AC) 회로, 전압 및 전류는 시간마다 다르게 sinusoidally를 변화시키고, 사인과 코신 함수의 직접 조작을 만들기. 이 파형을 나타내는 것은 phasors, 엔지니어는 시간의 주 차이를 변환하는 간단한 형식의 aphasor (v)의 a sm 의 a sm 의 a sm 의 sm 의 의 sm 의 sm 의 의 sm 의 의 의 sm 의 의 의 의 sm 의 의 sm 의 의 의 의 의 의 의 sm 의 의 의 의 의 의 의 sm 의 의 sm sm 의 의 의 의 의 의 의 의 의 sm 의 sm 의 의 의 sm sm sm sm sm 의 s

phasors는 시간 배대 삼각형 방정식에 해결해야 할 필요가 없다는 것입니다. 대신, 꾸준한 상태 조건은 복잡한 algebra를 사용하여 분석됩니다. 또한, subtraction, multiplication 및 phasors의 부서는 복잡한 비행기에서 벡터 작업에 대응합니다. 이 단순화는 대규모 전력 시스템을 모델링하기 위해 phasors를 indispensable 만듭니다.

Phasor 다이어그램 및 시각화

phasor 다이어그램은 복잡한 비행기에서 여러 개의 phasors의 그래픽 표현입니다. 각 phasor는 길이가 크기와 방향 (각)을 나타내는 화살표는 참조에 상대적 위상을 나타냅니다. 전원 시스템에 대한 phasor 다이어그램은 엔지니어가 다른 노드에서 전압과 전류 사이의 관계를 시각화하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 전송 라인의 전압 phasors는 voltage polygon[FLT:]] 전압의 전압을 확인하는 데 사용되는 역학적 인 전압을 확인하는 데 사용됩니다. 이러한 범위는 이러한 범위의 범위에서 측정을 허용하는 데 사용됩니다.

전력 흐름 분석의 Phasors

파워 플로우 (또는 로드 플로우) 분석은 안정 상태 운영 하에서 전원 시스템에서 모든 버스에서 전압 규모와 위상을 결정합니다. 문제는 ]Newton-Raphson[와 같은 이식 방법을 사용하여 비선형 대지식 방정식의 세트를 해결하는 것을 감소시킵니다. 각 버스는 전압 phasor \(V \angle \delta \) 및 복합 전원 주입 \(S = P + jQ)의 균형이 있습니다.

  • 전원: \( P i = \sum {k=1}^{N} |V i||V k|(G {ik}\cos\delta {ik}+B {ik}\sin\delta {ik}) \)
  • 민감하는 파워: \( Q i = \sum {k=1}^{N} |V i||V k|(G {ik}\sin\delta {ik} - B {ik}\cos\delta {ik}) \)

이 방정식은 직접 파서 규모와 각도를 사용합니다. 뉴턴-라프슨의 야곱이 특징인 것은 전압 규모와 위상 각도에 대한 부분적인 유래물로 구성됩니다. 표준 추정 또는 Phasor Measurement Units (PMU)] 속도 융합과 정확도를 향상시키고, 세대의 파견 및 선적의 근시적 최적화를 가능하게 합니다.

최적의 전력 흐름 (OPF)

OPF는 작업 제약을 존중하면서 객관적인 기능 (예, 세대 비용 또는 손실)을 최소화하여 전력 흐름을 확장합니다. Phasor 변수는 결정 변수입니다. 단계 각도 차이의 포함은 전송 라인을 통해 활성 전력 흐름의 정확한 제어를 허용합니다. phasors를 레버리지함으로써 OPF는 최대 5 & 37에 의한 라인 손실을 줄일 수 있습니다. 몹시로드 네트워크에서, [[[[[[[]]]]][[[[[]]]]]]]]]][[[[]]]]]]]]]]].

Fault 분석의 Phasors

단락 결함 중, 전압 및 전류는 안정된 상태 phasor 값에서 abruptly 탈선합니다. 엔지니어는 대칭 구성 요소 (긍정, 부정적인, 그리고 영 순서)를 사용하여 불균형 결함을 분석합니다. 각 순서는 3개의 phasors의 세트입니다. 대칭 구성 요소 변환은 이 순서로 본래 3 단계 phasor 세트를 decomposes, 현재 결함과 릴레이의 계산을 간단하게 합니다.

Phasors는 또한 ] 임피던스 릴레이의 개념을 언더핀]는 전압 파서의 비율을 측정하는 전류 파서의 값을 추정 결함 거리. 현대 거리 릴레이는 디지털 신호 프로세서 (DSPs)에서 60 Hz에서 여행 결정을 만들기 위해 phasor 견적을 사용. dinor 시스템의 직접적인 정확성에 영향을 미치는 시스템.

Phasor 측정 단위 (PMU) 및 동기화

PMUs는 고속 (주기 당 최대 120 샘플)에서 전압 및 전류 파형을 샘플링하고 GPS를 통해 좌표 유니버셜 타임 (UTC)로 동기화 된 phasor 견적을 준수합니다. 결과 [[FLT : 0]]synchrophasors[FLT : 1)는 넓은 지리적 영역에서 시간 정렬 측정을 제공합니다. 이것은 [[FLT : 2]Wide-Area Monitoring, Protection, Control[LT : 0]]) 초급 데이터 (ACCLT : 60 초급 데이터)보다 훨씬 빠른 데이터 (ACLT : 60 초)를 제공합니다.

북미 Synchrophasor Initiative (NASPI)는 PMU 네트워크가 포스트 파괴 이벤트 분석 및 검증 된 동적 모델이 개선 된 것으로보고합니다. 전송 연산자는 PMU 데이터를 사용하여 진동 모드를 식별하고, 댐핑을 감지하고 시스템 확인을합니다. [[FLT :0]]] 국가 표준 및 기술 연구소 [FLT :1]] (NIST)는 synchrophasor 측정 (IEEE C37.118)의 표준을 제공합니다.

동기화의 응용

  • State Estimation Enhancement: 기존 SCADA 측정을 가진 PMU phasors를 결합하는 하이브리드 estimators는 정확도 10fold를 개량합니다.
  • Voltage 안정성 모니터링: Thevenin impedance 방법은 전압 붕괴에 가까운 견적을 위해 로컬 파서 측정을 사용합니다.
  • Transient 안정성 예측: 실시간 회전자 각도는 PMU 데이터에서 파생될 수 있으며, 동기의 손실의 조기 경고를 가능하게 합니다.

Phasors를 이용한 시스템 안정성 분석

Power System 안정성은 회전자 각도, 전압 및 주파수 안정성을 우회합니다. Phasors는 각 도메인에 중앙입니다. 로터 각도 안정성의 경우, 스윙 방정식은 운영 지점의 주위에 선형화됩니다. 결과적으로 작은 신호 모델은 파열 각도와 크기 인 상태 변수를 포함합니다. 시스템 매트릭스의 Eigenvalue 분석은 일반적으로 감쇠 전기 기계 모드를 나타냅니다. PMLT: LT:0]는 LT:0 (FLT:0)를 기반으로 합니다. 는 LT:0]를 기반으로 합니다.

전압 안정성은 PV와 QV 곡선을 사용하여 평가됩니다. 민감하는 힘과 전압의 관계는 전압 붕괴의 메커니즘을 설명합니다. 운영자는 PV 곡선의 코에 근접하고 커패시터 스위칭 또는 로드 헛간과 같은 방아쇠 구호 활동의 코에 대한 phasor 데이터를 사용하여 phasor 데이터를 사용합니다.

Power System Optimization의 Phasors의 장점

  • Enhanced System Visibility: Phasors는 common time reference를 제공하여 넓은 지역에 걸쳐 이벤트를 상관합니다. 이 연산자는 실제 시간에 그리드의 동적 동작을 볼 수 있으며, 정적 스냅샷이 아닙니다.
  • Improved Fault Detection and Isolation:] Phasor 기반 오류 위치 알고리즘은 백 미터 내에서 결함을 피할 수 있으며, 정전 지속 시간을 줄임. 신속하게 결함을 격리하는 기능은 고객에게 영향을 최소화합니다.
  • 낙관된 전력 흐름과 감소된 손실: 선의 phasor 각 차이를 이용하여, 통신수는 증가를 극소화하기 위하여 세대 본을 조정할 수 있습니다. 각 정도의 각 감소는 몇몇 %에 의하여 선 손실을 낮출 수 있습니다.
  • 재생에너지 통합의 촉진: 태양광 및 풍력발전소는 가변발전을 도입한다. Phasor 측정은 결과전력 스윙 및 전압 변동을 관리하고 안정적인 통합을 보장한다. PMU 데이터는 커다란 결정과 민감 전력 보상에 도움을준다.
  • Smart Grid Technologies 지원: Phasors는 적응 보호 계획, 자기 치유 네트워크 및 고급 배포 관리 시스템의 백본입니다. 그들은 동적 라인 등급 및 자동화된 수요 응답과 같은 폐쇄 루프 제어 작업을 가능하게 합니다.

도전과 생각

이러한 장점에도 불구하고, phasor 기반 시스템은 여러 가지 도전에 직면. ]Data latency]는 실시간 제어를 향상할 수 있습니다; 전형적인 PMU 데이터는 50-100 m의 지연이 있으며, 이는 하위 사이클 보호 작업을 위해 너무 느리게 될 수 있습니다. ]Data Management]는 또 다른 문제입니다. 단일 PMU는 하루 메가 바이트의 수백을 생성 할 수 있으며 견고한 통신 및 네트워크 솔루션이 필요합니다.

Cybersecurity는 성장하는 관심사입니다. Phasor 데이터 스트림은 측정이나 명령을 조작할 수 있는 사이버타크에 대한 잠재적인 벡터입니다. NIST Cybersecurity Framework에 의해 권장되는 그와 같은 암호화 및 인증 프로토콜은 필수적입니다.

또한, transient 조건 하에서 phasor estimation degrades의 정확도 또는 조화 콘텐츠가 높을 때. ]Taylor 시리즈 기반 phasor estimation]와 같은 고급 알고리즘은 오프 - 명목상 주파수 및 빠른 변경을 처리하기 위해 개발 된다.

Phasor 기반 최적화의 미래 동향

phasors의 역할은 ]digital twins]의 동력 시스템 채택으로 확장됩니다. 이 가상 복제는 PMU 데이터를 예측하는 예측 시스템 행동 초를 기반으로합니다. phasor 패턴에 훈련 된 기계 학습 알고리즘은 기존 방법보다 앞서 anomalies를 감지 할 수 있습니다.

] 인공지능(AI)은 실시간 토폴로지 식별 및 적응 보호에 대한 포서 데이터에 적용되고 있습니다. 미국 에너지 그리드 현대화 이니셔티브의 부서는 그리드 형성 인버터]를 활성화하기 위해 synchrophasors를 사용하는 프로젝트가 자금을 지원했습니다. ]]는 100% 재생 그리드에 대한 것입니다. 배포 시스템에서 마이크로-PMUPphavolt는 고정되는 위치와 오류를 발생시키는 것입니다.

전력망은 더 역동적이고, 변환장치 근거한 체계로 진화해, phasors는 기본적인 공구를 남아 있을 것입니다. 그들의 능력은 두 크기 및 각을 붙잡기 위하여 그들에 전기 힘 체계의 성과, 신뢰성 및 탄력을 낙관하기 위하여 추구하는 어떤 엔지니어든지를 위해 indispensable 만듭니다.