A novel approach for identification and tracing of oscillatory stability and damping ratio margin boundaries

This dissertation proposes novel algorithms for power system oscillatory stability assessment. An integration based eigenvalue tracing method is proposed to trace any specified eigenvalue of interest. Also a margin boundary tracing algorithm that can trace not only the oscillatory stability margin boundary, but also damping margin boundary is proposed. The eigenvalues tracing method can trace any eigenvalues of interest. An eigenvalue index is proposed to rank the eigenvalues. This index is helpful for identifying the rate of change of movement and the direction of movement for these eigenvalues with respect to change in any parameter of interest. This approach is used to identify Hopf bifurcation. It is also extended to satisfy minimum damping margin constraints. Eigenvalue and Eigenvector sensitivities are by-products of this approach. This method is faster and more robust than the secant method, especially for large scale systems.;The dissertation discusses the computational advantages of this algorithm in detail, and demonstrates the potential convergence problems with the secant method. Without the proposed margin boundary (both oscillatory and damping) tracing algorithm one has to repeat tracing the P-V curve for changing parameter values to get the oscillatory stability margin boundary and the damping margin boundary. The approach provides the relevant information about the nonlinear characteristics between margin and control parameters, by which one can find not only the control parameter values to maximize the margin, but also the control parameter perturbation tolerance, which can help keep the system more robust.;The eigenvalues tracing and margin boundary tracing methodologies proposed in this thesis will make contribution to future on-line stability assessment tools for large scale power systems

Interior point based optimal voltage stability, oscillatory stability and ATC margin boundary tracing

This dissertation proposes a general framework for the power system stability margin boundary tracing and optimization. The proposed framework combines interior point algorithm and continuation method seamlessly to provide the optimal control configuration for any feasible system margin. The maximum stability margin for any given control configuration can be derived by interior point based optimal margin boundary tracing (IP-OMBT) while minimizing the corresponding control costs. From the first stability margin boundary point to the maximum margin boundary point, a series of margin levels with corresponding minimal control cost structure are generated. The margin benefit and the corresponding optimal control costs are visualized along the margin boundary. The proposed method is flexible enough to be modified to trace various other security margin boundaries. In addition, direct ATC tracing and optimal ATC tracing package are developed to address voltage/oscillatory stability related ATC problems. Numerical examples with New England 39 buses system are presented to demonstrate the versatility and practical usefulness of IP-OMBT package

A comprehensive invariant subspace-based framework for power system small-signal stability analysis

With the growth of interconnected power system, and especially the deregulation of the power market, the problems related to small-signal stability have become a critical issue for the power system security. Better methods of analyzing the oscillations would lead to more accurate determination of these limits and the ability to operate the power system closer to the stability margin. An analytical tool to trace the movement of critical eigenvalues with respect to the changing system conditions will help analyze and investigate the cause of the problem. If the oscillatory stability margin and the damping margin can be pre-determined for a specified scenario which might happen in real time, it could provide operators the user guide in operating the power systems when dealing with the potential oscillation or damping problems. In the dissertation, a novel comprehensive framework of invariant subspace-based methods to deal with the above challenging problems for power system computation and analysis is proposed. We first propose an improved continuation of invariant subspace (ICIS) for the eigenvalue analysis. The ICIS provides us an efficient tool to trace any set of critical eigenvalues of interest. With proper re-initialization, the eigenvalue sensitivities can be successively extracted as by-products of the algorithm during the tracing process. The extracted eigenvalue sensitivity from ICIS is proved mathematically and verified numerically. At each iteration, we not only know the location of each traced eigenvalue, but also the direction and speed of the eigenvalue movement. The extracted eigenvalue sensitivities can be used to automatically adjust the step size in the continuation iteration to improve the efficiency of calculation. From this information, a step size control strategy is proposed to speed up the oscillatory stability margin and damping margin identification. We also propose an improved initialization and update of invariant subspaces, especially for the least damping ratio eigenvalues. The simulation results and computation performance on New England 39-bus system and IEEE 145-bus system are demonstrated in details to show the effectiveness of the algorithm. Results have shown that the ICIS method is an accurate, fast, and robust method in eigenvalue calculation and margin identification. The ICIS provides us an efficient and accurate way to trace a specified subset of eigenvalues of interest for power system small-signal stability analysis, such as rightmost eigenvalues and least damping ratio eigenvalues. It is also a robust method in tracking close or multiple eigenvalues where the conventional methods usually fail to converge. In addition, the ICIS is integrated with the equilibrium point tracing for overall bifurcation analysis in power systems for the identification of voltage stability margin and other eigenvalue-related margins

Preventing Wide Area Blackouts in Transmission Systems: A New Approach for Intentional Controlled Islanding using Power Flow Tracing

A novel method to reduce the impact of wide area blackouts in transmission networks is presented. Millions of customers are affected each year due to blackouts. Splitting a transmission system into smaller islands could significantly reduce the effect of these blackouts. Large blackouts are typically a result of cascading faults which propagate throughout a network where Intentional Controlled Islanding (ICI) has the advantage of containing faults to smaller regions and stop them cascading further. Existing methodologies for ICI are typically calculated offline and will form pre-determined islands which can often lead to excessive splits. This thesis developed an ICI approach based on real time information which will calculate an islanding solution quickly in order to provide a ‘just-in-time’ strategy. The advantage of this method is that the island solution is designed based on the current operating point, but well also be designed for the particular disturbance location and hence will avoid unnecessary islanding. The new method will use a power flow tracing technique to find a boundary around a disturbance which forms the island that will be cut. The tracing method required only power flow information and so, can be computed quite quickly. The action of islanding itself can be a significant disturbance, therefore any islanding solution should aim to add as little stress as possible to the system. While methods which minimise the power imbalance and total power disrupted due to splitting are well documented, there has been little study into the effect islanding would have on voltage. There a new approach to consider the effects that islanding will have on the voltage stability of the system is developed. The ICI method is based on forming an island specific to a disturbance. If the location of a source is known along with information that a blackout is imminent, the methodology will find the best island in which to contain that disturbance. This is a slightly different approach to existing methods which will form islands independent of disturbance location knowledge. An area of influence is found around a node using power flow tracing, which consists of the strongly connected elements to the disturbance. Therefore, low power flows can be disconnected. This area of influence forms the island that will be disconnected, leaving the rest of the system intact. Hence minimising the number of islands formed. Finally the methodology is compared to the existing methods to show that the new tool developed in this thesis can find better solutions and that a new way of thinking about power system ICI can be put forward

Power system dynamic security analysis via decoupled time domain simulation and trajectory optimization

Electric power systems are subject to disturbances in the operation, and may encounter system failures such as power outages and blackouts due to disturbances. Power system security analysis plays an important role in improving the survivability to disturbances. This dissertation proposes advanced computational and optimization techniques that can be applied to mitigate instabilities in power systems subject to disturbances. The research work has been integrated into a general framework for power system dynamic security analysis. The proposed methods cover strategies for both power system instability assessment and control, and provide a fast simulation algorithm and coordinated optimization techniques to improve power system security. In the assessment phase of power system security analysis, a fast algorithm is proposed to identify power system dynamic behavior using decoupled time domain simulation method. Traditional time domain simulation algorithms can be categorized as explicit and implicit methods. While explicit methods are fast, the simulation results cannot be guaranteed to be correct for stiff dynamical systems. On the other hand, implicit methods may give correct qualitative behavior with slow performance. As a hybrid method, the proposed decoupled method improves the computational efficiency and achieves numerical stability of time domain simulation by combining the advantages of traditional explicit and implicit methods, and the decomposition is accomplished through invariant subspace partition with rigorous mathematical analysis. In mitigation phase of system security analysis, a coordinated control strategy based on trajectory optimization is proposed. Power system dynamic performance is improved by the proposed method within the constraints imposed on system transition. In addition to the equilibrium conditions, inequality constraints in power system dynamics such as voltage level are considered in the formulation and solved through penalty function method. As one of the applications, power quality such as voltage dip in power system dynamics can be improved. Cascading events may also be prevented by including transitional constraints in the trajectory optimization. Numerical examples of test power systems are presented to demonstrate the applications of the proposed methods

Intentional Controlled Islanding in Wide Area Power Systems with Large Scale Renewable Power Generation to Prevent Blackout

Intentional controlled islanding is a solution to prevent blackouts following a large disturbance. This study focuses on determining island boundaries while maintaining the stability of formed islands and minimising load shedding. A new generator coherency identification framework based on the dynamic coupling of generators and Support Vector Clustering method is proposed to address this challenge. A Mixed Integer Linear Programming model is formulated to minimize power flow disruption and load shedding, and ensure the stability of islanding. The proposed algorithm was validated in 39-bus and 118-bus test systems

Robustness area technique developing guidelines for power system restoration

This paper proposes a novel energy based technique called the Robustness Area (RA) technique that measures power system robustness levels, as a helper for planning Power System Restorations (PSRs). The motivation is on account of the latest blackouts in Brazil, where the local Independent System Operator (ISO) encountered difficulties related to circuit disconnections during the restoration. The technique identifies vulnerable and robust buses, pointing out system areas that should be firstly reinforced during PSR, in order to enhance system stability. A Brazilian power system restoration area is used to compare the guidelines adopted by the ISO with a more suitable new plan indicated by the RA tool. Active power and reactive power load margin and standing phase angle show the method efficiency as a result of a well balanced system configuration, enhancing the restoration performance. Time domain simulations for loop closures and severe events also show the positive impact that the proposed tool brings to PSRs

Power System Stability Assessment and Enhancement using Computational Intelligence

The main objective of the dissertation is to develop a fast and robust tool for assessment of power system stability and design a framework for enhancing system stability. The proposed framework is - based on the investigation of the dynamic behavior of the system - a market based rescheduling strategy that increases the stability margin. The dissertation specifically puts emphasis on the following approached: Power System Stability Evaluation: System stability is investigated by simulating a set of critical contingencies to determine whether the disturbances will result in any unsafe operating conditions and extract the necessary information to classify system states. The classification is based on the computation of the critical fault clearing time (CCT) for transient stability assessment (TSA) and the minimum damping of oscillation (MDO) for power system oscillatory stability assessment (OSA). The customary method of power system transient stability analysis including time-domain simulation (TDS) is used to compute the CCT at each critical contingency and Prony analysis as an efficient identification technique to estimate the mode parameters from the actual time response. The use of Prony analysis is to account for the effects of the change in location of the small disturbances as well as the increase in system nonlinearity on oscillating modes. Fast Power System Stability Assessment Tool: An artificial neural network (ANN) is designed to serve as accurate and fast tool for dynamic stability assessment (DSA). Fast response of ANN allows system operators to take suitable control actions to enhance the system stability and to forestall any possible impending breakup of the system. Two offline trained ANN are designed to map the dynamic behavior by relating the selected input features and the calculated CCT (as indicator for transient stability) and MDO (as indicator for oscillatory stability). Input features of ANN are selected to characterize the following: Changes in system topology and power distributions due to outage of major equipment such as transmission line, generation unit or large load Change in fault location and the severity of the fault Variation in loading levels and load allocation among market participants The features are generated for a wide range of loading at each expected system topology. Initial feature sets are pre-selected by engineering judgment based on experience in power system operation. In order to improve the accuracy of ANN to map the power system dynamic behavior, final selection is performed in the following three steps. In the first step, the generators terminal voltage drops immediately after fault are selected features to characterize the severity of the contingency with respect to the generators and to detect the fault location. In the second step, new features based on the inertia constant and the generated power in each area are calculated to characterize the changes in system topology and power flow pattern during normal and abnormal operation. In the third step, a systematic clustering feature selection technique is used to select the most important features that characterize the load levels and the power flow through lines from the mathematical viewpoint. The results prove the suitability of ANN in DSA with a reasonable degree of accuracy. Dynamic Stability Enhancement: To achieve online dynamic stability enhancement an online market based rescheduling strategy is proposed in the deregulated power systems. In case of power system operation by a centralized pool in vertically integrated electric utilities, generation rescheduling based sensitivity analysis is proposed. In the proposed market for deregulated power systems, the transactions among suppliers and consumers participating in the market are reallocated based on optional power bids to enhance system stability in case the available control actions are insufficient to enhance system stability. All participants are allowed to submit voluntary power bids to increase or decrease their scheduled level with equal chance. These bids represent the offered power quantity and the corresponding price. The goal of the framework is to enhance system stability with minimum additional and opportunity costs arising from the rescheduling. In case of vertically integrated electric utility, generation rescheduling based sensitivity analysis is used to enhance the system stability. The sensitivity analysis is based on the generators response following the most probable contingency. The generators are split into critical machines with positive sensitivity and non-critical machines with negative sensitivity. The change of the generation level among critical and non-critical machines provides the trajectories for stabilization procedure. The re-allocation of power among generators in each group is calculated based on the generator capacities and inertia constant, which simplifies the optimization procedure and speeds up the iterative to find a feasible solution. The objective is to minimize the increase in the cost due to rescheduling process. Particle swarm optimization is used as an optimization tool to search for the optimal solution to enhance the system stability with a minimum cost. The handling of all system constraints including stability constraints is achieved using a self-adaptive penalty function. Comparison strategy for selecting the best individuals during the optimization process is proposed where the feasible solutions are ever preferable during selection of local and global best particles.Die Schwerpunkte der Dissertation liegen in der Entwicklung eines schnellen und robusten Echtzeit-Bewertungsinstruments für Stabilitätsuntersuchungen in elektrischen Energienetzen und in dem Entwurf von Rahmenbedingungen zur Verbesserung der Systemstabilität. Basierend auf Untersuchungen bezüglich des dynamischen Verhaltens von elektrischen Energienetzen ist das Ziel der vorgeschlagenen Rahmenbedingungen, eine Planungsstrategie zu entwickeln, die marktwirtschaftlich ausgerichtet ist, um so die Stabilitätsgrenze zu verbessern und die erforderliche Systemsicherheit zu gewährleisten. Die dynamische Stabilität von elektrischen Energienetzen wurde bezogen auf die transiente und oszillatorische Stabilität untersucht, welche zur Beurteilung des dynamischen Verhaltens des Systems während Netzstörungen genutzt wird. Das Ziel der Dissertation ist die folgenden Aspekte zu untersuchen: Evaluierung der Dynamischen Stabilität: Die dynamische Stabilität ist durch die Simulation von kritischen Netzereignissen untersucht worden. Ziel war es, Störungen zu ermitteln, die zu kritischen oder gar unsicheren Betriebszuständen führen, und wichtige Beurteilungsparameter über den Zustand des Netzes auszuwählen. Die Beurteilungsparameter über den Zustand des elektrischen Energienetzes sind unter Verwendung der kritischen Fehlerklärungszeit als Indikator für die transiente Stabilität und der minimalen Dämpfung von Oszillationen als Indikator für die ozillatorische Stabilität ermittelt worden. Die übliche Methode bei einer transienten Stabilitätsanalyse in elektrischen Energienetzen basiert auf Simulationen im Zeitbereich und wird unter der Verwendung von vordefinierten netzkritischen Ereignissen genutzt, um die kritische Fehlerklärungszeit präzise zu berechnen. Die Prony-Analyse als eine effiziente Identifizierungstechnik wird zur Schätzung der Zustandsparameter auf eine einer Störung folgenden Zeitantwort verwendet. Der Gebrauch der Prony-Analyse erfasst die Veränderungen im Fehlerort von kleinen Störungen und einen Anstieg von Systemnichtlinearitäten im oszillatorischen Modus. Die mit Hilfe der Modalanalyse berechneten Parameter für den oszillatorischen Modus werden als Referenzsignale während des Abstimmens der Parameter der Prony-Analyse verwendet. Ziel ist die Verbesserung der Identifizierung des Systemmodus. Schnelles Bewertungswerkzeug für die dynamische Stabilität: Ein präzises und schnelles Werkzeug für die Bewertung von dynamischer Stabilität wurde mit Hilfe von künstlichen, neuronalen Netzen entwickelt. Die schnelle Antwort eines künstlichen, neuronalen Netzes ermöglicht es dem Netzbetreiber, geeignete fehlerbehebende Schalthandlungen während kritischer Netzereignisse durchzuführen. So kann die Stabilität des elektrischen Netzes gewährleistet und bevorstehende Netzausfälle verhindert werden. Zwei offline trainierte künstliche neuronale Netze sind entwickelt worden, um a) das dynamische Verhalten unter Verwendung ausgewählter Eingangseigenschaften und b) die berechnete kritische Fehlerklärungszeit als Indikator für die transiente Stabilität und die minimale Dämpfung der Oszillationen als Indikator für ozillatorische Stabilität abzubilden. Künstliche, neuronale Netze bieten vielversprechende Lösungen für schnelle Berechnungen bei online Anwendungen. Als Folge kann die hohe Anzahl an Berechnungen, die zur Untersuchung aller zu erwartenden kritischen Netzereignissen in elektrischen Energienetzen benötigt werden, schnell durchgeführt werden. Dies ermöglicht eine Bewertung der Systemzustände des elektrischen Netzes und eine Initiierung der zu erwartenden Schalthandlungen, um so die Systemstabilität zu verbessern. Für eine genaue Bewertung der dynamischen Stabilität sollten die Eingangseigenschaften für das künstliche, neuronale Netz sorgfältig ausgewählt werden. In dieser Arbeit sind die Eingangseigenschaften aus den gesamten Systemdaten ausgewählt worden, um die folgenden Eigenschaften kennzuzeichnen: i. Veränderungen in der Systemtopologie und des Lastflusses durch Ausfälle oder planmäßige Wartungen von Hauptkomponenten des Systems, wie zum Beispiel Übertragungsleitungen, Erzeugereinheiten oder großen Lasten ii. Veränderungen des Fehlerortes und des Einflusses des Fehlers auf die elektrischen Komponenten iii. Laständerungen und Lastaufteilung zwischen Netzversorgern Die Eingangseigenschaften wurden für viele, unterschiedliche Lastszenarien in Verbindung mit den zu erwartenden Netztopologien erzeugt. Die Anfangsbedingungen sind auf Grund von Erfahrungen mit dem Betrieb von elektrischen Energienetzen und bedingt durch das zu schätzende Ziel vorausgewählt. Die endgültige Auswahl der Eingangseigenschaften ist in drei Schritte unterteilt, um so die Genauigkeit des künstlichen, neuronalen Netzes zu erhöhen, welches die dynamische Stabilität des Energienetzes abbildet. Im ersten Schritt sind die Generatorklemmenspannungseinbrüche direkt nach der Netzstörung die wichtigen ausgewählten Eigenschaften. Hierdurch wird die Schwere des kritischen Netzereignisses aus der Sicht der Erzeugungseinheit gekennzeichnet und die Fehlerstelle lokalisiert. In dem zweiten Schritt werden neue Eingangseigenschaften basierend auf der Massenträgheitskonstante des Systems und der erzeugten Leistung in jedem Gebiet berechnet. So können Veränderungen in der Netztopologie und des Lastflusses unter normalen und gestörten Betriebsbedingungen gekennzeichnet werden. Im dritten Schritt wird eine systematische Cluster-Bildung der Eigenschaften genutzt, um so die wichtigsten Eigenschaften auszuwählen, die Aussagen über die Lastzustände und den Lastfluss über die Leitungen zulassen. Alle ausgewählten Eigenschaften repräsentieren das Eingangsmuster, wobei das Ausgangsmuster der Index der dynamischen Stabilitätsanalyse ist. Die Ergebnisse stellen die Eignung des künstlichen, neuronalen Netzes bei der Bewertung der dynamischen Stabilität dar. Verbesserung der dynamischen Stabilität: Eine online Verbesserung der dynamischen Stabilität kann durch eine vorgeschlagene marktwirtschaftliche Neuplanung des deregulierten Energiesystems und durch eine Neuplanung der Erzeugungseinheiten basierend auf der Empfindlichkeitsanalyse im Falle des Betriebs des Energienetzes durch eine zentrale Einheit erreicht werden. In dem vorgeschlagenen Markt für deregulierte Energiesysteme wird im Falle, dass vorgesehenen Schalthandlungen das Netz nicht in einen stabilen Zustand zurückbringen kann, die Energie zwischen Versorgern und Verbrauchern basierend auf optionalen Leistungsgeboten umgeschichtet. Alle Erzeuger und Verbraucher sind berechtigt an diesem Markt durch freiwillige Leistungsgebote teilzunehmen, um so ihre geplante Menge chancengleich zu erhöhen oder zu verkleinern. Diese Gebote der Marktteilnehmer repräsentieren die angebotene Leistungsmenge und den darauf bezogenen Preis. Teilnehmer, von denen es verlangt ist, Erzeugung oder Verbrauch zu reduzieren, werden für diese Möglichkeit zur Reduzierung bezahlt. So kann der Verlust der Serviceleistung kompensiert werden, während Teilnehmer, deren Leistung erhöht wird, durch den Marktpreis plus zusätzlicher Kosten für zusätzliche Veränderungen entlohnt werden. Das Ziel dieser Rahmenbedingungen ist eine Verbesserung der Systemstabilität kombiniert mit einem Minimum an zusätzlichen Kosten auftretend durch die Neuplanung. Im Falle eines zentralen Energiemarktes wird die Neuplanung der Erzeuger basierend auf der Empfindlichkeitsanalyse durchgeführt, um so eine Verbesserung der Systemstabilität zu erreichen. Die Empfindlichkeitsanalyse bezieht sich auf die Systemantwort des Generators während des belastbarsten kritischen Netzereignisses. Dieses kritische Netzereignis trennt die Erzeugungseinheiten a) in kritische Maschinen, die eine positive Empfindlichkeit besitzen, und b) in nicht-kritische Maschinen mit einer negativen Empfindlichkeit. Die Einteilung in kritische und nicht-kritische Maschinen ermöglicht eine Lösung für die Stabilisierung des Systems. Die Verteilung der verschobenen Leistung zwischen den Generatoren in jeder Gruppe wird unter Verwendung der Generatorleistungen und der Massenträgheitskonstanten berechnet. Dies erleichtert den Optimierungsalgorithmus und beschleunigt das Erhalten einer möglichen Lösung. Das Ziel ist die Minimierung der Erhöhung der Kosten für die absolut erzeugte Leistung auf Grund der Abweichung vom wirtschaftlichen Arbeitspunkt. In dieser Arbeit wird die Particle Swarm Optimierung als Werkzeug verwendet, um damit eine optimale Lösung mit den minimalen Kosten zu erlangen. Dadurch kann eine Verbesserung der dynamischen Stabilität des elektrischen Energienetzes unter Berücksichtigung aller systembedingten Nebenbedingungen erlangt werden. Die Handhabung aller systembedingten Nebenbedingungen inklusive der Nebenbedingungen der dynamischen Stabilität kann durch eine selbstanpassende Straffunktion erreicht werden