Jacek Wasilewski Politechnika Warszawska Instytut Elektroenergetyki

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Ocena dokładności i trafności prognoz
Advertisements

Modele oświetlenia Punktowe źródła światła Inne
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Wykład no 11.
Statystyka w doświadczalnictwie
Systemy Wspomagania Dyspozytorów
Ogólne zadanie rachunku wyrównawczego
Jakość sieci geodezyjnych. Pomiary wykonane z największą starannością, nie dostarczają nam prawdziwej wartości mierzonej wielkości, lecz są zwykle obarczone.
Analiza korelacji.
ALGORYTMY STEROWANIA KILKOMA RUCHOMYMI WZBUDNIKAMI W NAGRZEWANIU INDUKCYJNYM OBRACAJĄCEGO SIĘ WALCA Piotr URBANEK, Andrzej FRĄCZYK, Jacek KUCHARSKI.
Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego
Eksperymentalna ocena jakości rozpoznawania
Prognozowanie i symulacje (semestr zimowy)
Mirosław ŚWIERCZ Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny
Rozkład normalny Cecha posiada rozkład normalny jeśli na jej wielkość ma wpływ wiele niezależnych czynników, a wpływ każdego z nich nie jest zbyt duży.
Zastosowanie programu EPANET 2PL do symulacji zmian warunków hydraulicznych w sieci wodociągowej Danuta Lis Dorota Lis.
Efektywność Energetyczna
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Średnie i miary zmienności
Strona tytułowa prezentacji
Bezpieczeństwo elektroenergetyczne Warszawy i Mazowsza
Konstrukcja, estymacja parametrów
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Opiekun: dr inż. Maciej Ławryńczuk
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
AUTOMATYKA i ROBOTYKA (wykład 5)
Jak efektywnie sprzedać ciepło do produkcji chłodu
ALGORYTMY OPTYMALIZACJI
OBLICZANIE ROZPŁYWÓW PRĄDÓW W SIECIACH OTWARTYCH
Niemiecki proces certyfikacji przyłączy elektroenergetycznych
Metodyka szacowania ograniczenia strat energii elektrycznej
OBLICZANIE SPADKÓW I STRAT NAPIĘCIA W SIECIACH OTWARTYCH
Rozwiązywanie problemów obliczeniowych w sieciach 110 kV
Robert Jankowski Instytut Energetyki O/Gdańsk
Politechnika Częstochowska
Hipotezy statystyczne
METODY NUMERYCZNE I OPTYMALIZACJA
Modelowanie matematyczne jako podstawa obliczeń naukowo-technicznych:
NIEPEWNOŚĆ POMIARU Politechnika Łódzka
Dana jest sieć dystrybucji wody w postaci: Ø      m- węzłów,
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Źródła błędów w obliczeniach numerycznych
  Prof.. dr hab.. Janusz A. Dobrowolski Instytut Systemów Elektronicznych, Politechnika Warszawska.
Planowanie badań i analiza wyników
Henryk Rusinowski, Marcin Plis
Robert Jędrychowski Politechnika Lubelska
Zarządzanie przesyłem w wybranym łączu prądu stałego
Zakład Podstaw Energetyki
Modelowanie współpracy farm wiatrowych z siecią elektroenergetyczną
Wnioskowanie statystyczne
O PTYMALIZACJA JAKO ELEMENT SMART GRID Błażej Olek, Michał Wierzbowski Instytut Elektroenergetyki Politechnika Łódzka.
OBLICZANIE ZAPOTRZEBOWANIA WODY
Filtr Kalmana (z ang. Kalman Filter w skrócie KF)
Ekonometria stosowana
Podstawy automatyki I Wykład 1b /2016
Smart System Management narzędziem wspomagania bezpieczeństwa systemu elektroenergetycznego Tomasz Kowalak – Departament Taryf Nowy Przemysł – 2 czerwca.
Logistyka – Ćwiczenia nr 6
Rozkłady statystyk z próby dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
MODELE ANALIZY WYNIKÓW GEODEZYJNYCH POMIARÓW DEFORMACJI.
Działanie czujników przepływu prądu zwarciowego podczas zwarć doziemnych w sieci SN mgr inż. Bartosz Olejnik Instytut Elektroenergetyki Politechniki Poznańskiej.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
Estymacja parametryczna dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz.
Telekomunikacja Bezprzewodowa (ćwiczenia - zajęcia 10,11)
zasilanego z sieci energetycznej obiektu
Systemy neuronowo – rozmyte
Statystyka matematyczna
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Transformatory energooszczędne
POPRAWA EFEKTYWNOŚCI ENERGETYCZNEJ W OBSZARZE EKSPLOATACJI I ROZWOJU SIECI .
Zapis prezentacji:

Jacek Wasilewski Politechnika Warszawska Instytut Elektroenergetyki ZARZĄDZANIE ENERGIĄ I TELEINFORMATYKA, ZET 2013 Praktyczne aspekty statycznej estymacji stanu pracy elektroenergetycznych sieci dystrybucyjnych w warunkach krajowych Jacek Wasilewski Politechnika Warszawska Instytut Elektroenergetyki Nałęczów, 20-22 lutego 2013

Plan prezentacji: Pojęcie systemu dystrybucyjnego Sformułowanie problemu Algorytm wykonania postawionego zadania Charakterystyka poszczególnych elementów zadania Analiza błędów szacowania obciążeń Obliczenia estymacji stanu sieci Podsumowanie

Pojęcie systemu dystrybucyjnego Struktura systemu dystrybucyjnego zawiera dwie podstruktury odróżniające się ze względu na funkcję, tj. podsystem sterowania (sterowanie dyspozytorskie i działanie automatyki elektroenergetycznej) oraz obiekt sterowania (sieć elektroenergetyczna, jako zbiór powiązanych ze sobą obiektów elektroenergetycznych) . Stan sieci Funkcja jakości sterowania

Sformułowanie problemu Instytut Elektroenergetyki PW + ElGrid™ - system wspomagania zarządzania pracą i rozwojem elektroenergetycznych sieci dystrybucyjnych Pytanie: Jakie są aktualne i przyszłe możliwości estymacji (statycznej) stanu pracy sieci rozdzielczych SN i nn?

Algorytm wykonania postawionego zadania Przyjęto założenie, że obliczenia estymacji dotyczą obciążeń szczytowych w okresie letnim i zimowym w dniu roboczym.

Obiekt badań SN nn • dwa transformatory w stacji GPZ: Sieć dystrybucyjna SN i nn: • dwa transformatory w stacji GPZ: - transformator trójuzwojeniowy 40/20/20 MVA; 115/15,75/6,6 kV - transformator dwuuzwojeniowy 16 MVA; 115/15,75 kV • liczba stacji SN/nn: 124 • długość linii SN: 171,5 km • długość linii nn: 524,3 km • liczba odbiorców: 10432 Graf reprezentujący rozpatrywaną sieć składa się z: • 40326 węzłów • 15776 łuków reprezentujących segmenty linii • 18501 łuków reprezentujących połączenie linii • 128 łuków reprezentujących transformatory • 5921 łuków reprezentujących łączniki nn

Przygotowanie danych wejściowych Wykorzystanie modelu CIM (uproszczono do obliczeń) Importowanie istniejącego odwzorowania sieci Korekcja danych zawierająca określenie stanów łączników na postawie danych ze SCADA, Walidacja danych

Wyznaczenie obciążeń odbiorców gdzie: wj,k – waga węzła w k-tym poddrzewie, dla którego szacuje się moc szczytową, Vk – zbiór wierzchołków k-tego poddrzewa, VPk – zbiór wierzchołków k-tego poddrzewa, dla którego dostępne są pomiary mocy szczytowej, Pm,j,k – pomiar mocy szczytowej w j-tym wierzchołku k-tego poddrzewa należącego do zbioru VPk; moc generowaną oznacza się z minusem, moc odbieraną – z plusem;  – współczynnik jednoczesności od poziomu złącza do stacji GPZ,  – współczynnik strat mocy od poziomu złącza do stacji GPZ

Wyznaczenie obciążeń odbiorców Oznaczenie Opis WO-0.1 Brak pomiarów w stacji GPZ; dostępna informacja o mocach umownych poszczególnych odbiorców WO-0.3 Brak pomiarów w stacji GPZ; dostępna informacja o maksymalnym godzinowym zapotrzebowaniu na energię odbiorców, wynikające z grafików lub profili zapotrzebowania WO-1.0 Dostępne pomiary w stacji GPZ; dostępna informacja ilu odbiorców jest podłączonych do danego węzła (na podstawie odwzorowania sieci); wagą jest napięcie znamionowe węzła WO-1.1 Dostępne pomiary w stacji GPZ; dostępna informacja o mocach umownych poszczególnych odbiorców (traktowane jako waga) WO-1.2 Dostępne pomiary w stacji GPZ; dostępna informacja o średnim dobowym zużyciu energii za zadany okres estymacji (traktowane jako waga) WO-1.3 Dostępne pomiary w stacji GPZ; dostępna informacja o maksymalnym godzinowym zapotrzebowaniu na energię odbiorców, wynikające z grafików lub profili zapotrzebowania (traktowane jako waga)

Model matematyczny zadania estymacji stanu gdzie: zT = [z1, z2, …, zM] jest M-wymiarowym wektorem obserwacji, xT = [x1, x2, …, xO] jest O-wymiarowym wektorem stanu rozpatrywanego systemu, hT(x) = [h1(x), h2(x), …, hM(x)] jest M-wymiarowym wektorem wartości funkcji nieliniowych oraz eT = [e1, e2, …, eM] jest wektorem błędów obserwacji.

Analiza błędów szacowania obciążeń U części odbiorców dysponowano 250 pomiarami mocy szczytowej 15-min wyznaczonymi dla rozważanego okresu estymacji (od grudnia 2010 do lutego 2011). Klasyfikacja odbiorców do grup na podstawie taryf oraz przypisanych im profili Wyznaczenie obciążeń za pomocą przedstawionych sposobów (tablica) Wyznaczenie procentowych błędów szacowania obciążeń Wyznaczenie statystyk z próby, badanie zgodności średniej z wartością 0 Estymacja parametrów rozkładu i badanie zgodności rozkładu empirycznego z rozkładem teoretycznym Rozkład Beta:

Obliczenia estymacji stanu Dostępne były pomiary następujących wielkości: moduł napięcia w węźle zasilającym sieć 110 kV, przepływ mocy czynnej przez transformatory 110 kV/SN zasilające sieć rozdzielczą, przepływ mocy biernej przez transformatory 110 kV/SN zasilające sieć rozdzielczą. Wartości mocy czynnych odbieranych w węzłach odbiorczych wyznaczono każdorazowo za pomocą przedstawionych metod. Wyrazy macierzy wagowej przyjęto na podstawie oszacowania wariancji błędów poszczególnych obserwacji. Uzyskano znaczące zmniejszenie błędu szacowania obciążeń tylko dla sposobów WO-1.1 i WO-1.3

Podsumowanie Przy aktualnie dostępnym zbiorze obserwacji - duże błędy szacowania obciążeń – brak zaufania do wyników obliczeń w sieci nn Konieczne obliczenia estymacji stanu sieci rozdzielczych – poprawa wyników Poszukiwanie sposobów niebciążonego szacowania obciążeń Oczekiwanie na AMI – w kierunku „smart grid”

Dziękuję za uwagę