A Review of Fault Diagnosing Methods in Power Transmission Systems

Transient stability is important in power systems. Disturbances like faults need to be segregated to restore transient stability. A comprehensive review of fault diagnosing methods in the power transmission system is presented in this paper. Typically, voltage and current samples are deployed for analysis. Three tasks/topics; fault detection, classification, and location are presented separately to convey a more logical and comprehensive understanding of the concepts. Feature extractions, transformations with dimensionality reduction methods are discussed. Fault classification and location techniques largely use artificial intelligence (AI) and signal processing methods. After the discussion of overall methods and concepts, advancements and future aspects are discussed. Generalized strengths and weaknesses of different AI and machine learning-based algorithms are assessed. A comparison of different fault detection, classification, and location methods is also presented considering features, inputs, complexity, system used and results. This paper may serve as a guideline for the researchers to understand different methods and techniques in this field

Modeling and Detecting False Data Injection Attacks against Railway Traction Power Systems

Modern urban railways extensively use computerized sensing and control technologies to achieve safe, reliable, and well-timed operations. However, the use of these technologies may provide a convenient leverage to cyber-attackers who have bypassed the air gaps and aim at causing safety incidents and service disruptions. In this paper, we study false data injection (FDI) attacks against railways' traction power systems (TPSes). Specifically, we analyze two types of FDI attacks on the train-borne voltage, current, and position sensor measurements - which we call efficiency attack and safety attack -- that (i) maximize the system's total power consumption and (ii) mislead trains' local voltages to exceed given safety-critical thresholds, respectively. To counteract, we develop a global attack detection (GAD) system that serializes a bad data detector and a novel secondary attack detector designed based on unique TPS characteristics. With intact position data of trains, our detection system can effectively detect the FDI attacks on trains' voltage and current measurements even if the attacker has full and accurate knowledge of the TPS, attack detection, and real-time system state. In particular, the GAD system features an adaptive mechanism that ensures low false positive and negative rates in detecting the attacks under noisy system measurements. Extensive simulations driven by realistic running profiles of trains verify that a TPS setup is vulnerable to the FDI attacks, but these attacks can be detected effectively by the proposed GAD while ensuring a low false positive rate.Comment: IEEE/IFIP DSN-2016 and ACM Trans. on Cyber-Physical System

Protection concepts in distribution networks with decentralised energy resources

Die stetig steigende Anbindung von dezentralen Energieerzeugern (DER) an Mittel- (MS) und Niederspannungsnetze (NS) fordert eine Analyse der bestehenden Netzschutzkonzepte. Die Beeinflussung der Netzschutzkonzepte ist abhängig davon, wie die DER an das Mittelspannungsnetz angebunden sind. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf die Analyse von Beeinflussungen durch kleine DER, die an das Mittelspannungsnetz über einen Umrichter angebunden sind. Das erste Problem, das in dieser Arbeit untersucht ist, ist die Beeinflussung der unterschiedlichen Schutzalgorithmen durch hohe Anteile von Harmonischen. Diese werden verursacht durch die steigende Zahl elektrischer Geräte, sowohl auf der Verbraucherseite als auch auf der Seite der Energieerzeuger. Die Beeinflussung, entsprechend der Norm IEC 61000-3–2, wurde an unterschiedlichen Typen von Netzschutzsystemen untersucht. Die getesteten Distanzschutzalgorithmen basierten auf konventionellen Methoden zu Berechnung der Impedanz wie: SinusAlgorithmen, Algorithmen basierend auf der Leitungs-Differentialgleichung erster oder zweiter Ordnung, Filteralgorithmen für Berechnung komplexer Zeiger, und Algorithmen, die auf künstliche Intelligenz basieren, wie harmonisch aktivierte neuronale Netze. Die unterschiedlichen Typen von Netzschutzprinzipien, die untersucht wurden sind: Überstrom, Distanz und Differenzial. Einige Untersuchungen wurden auch im Netzschutzlabor der Universität durchgeführt. Bei beiden Tests konnte nachgewiesen werden, dass die heutigen state-of-the-art Netzschutzsysteme durch Harmonische entsprechend IEC 61000-3–2, praktisch nicht beeinflusst werden. Der zweite Problemkreis der in dieser Arbeit diskutiert wird sind die Anforderungen, welche die Anbindung von DER an das Netz, an moderne Netzschutzsysteme stellen. Einige Beispiele illustrieren die Lage der Energieversorgung der Zukunft und zeigen Selektivitätsprobleme auf, sollten nur konventionelle Netzschutzsysteme benutzt werden. In dieser Arbeit wird ein neues Schutzkonzept für Mittelspannungsnetze mit hohem Anteil an DER vorgestellt und analysiert. Das Konzept beruht auf der neuen Norm für „Substation Automatisation System - IEC 61850“ und einem Netzschutz-Managementsystem. Die Methode der zusätzlichen Signal-Einspeisung wurde ebenfalls vorgestellt. Die Basis eines effizienten Netzschutz-Managementsystems ist das Wissen vom Verhalten des Systems in normalen Betrieb und unter Fehlerbedingungen. Die Computer- und Internettechnologie, die moderne Kommunikation, der interdisziplinäre Datenaustausch stellen ganz neue Anforderungen an die Wissensbasis energietechnischer Ingenieure. Mit dem Ziel neue Medien in der Ingenieurausbildung einzusetzen ist, im Rahmen dieser Arbeit ein E-learning Kurs entwickelt worden. Dabei ermöglicht das Internet neue Methoden zur Wissensvermittlung zu entwickeln. Die Unabhängigkeit von Zeit und Ort, die große Anzahl von Lehrmöglichkeiten und die Online-Diskussionen sind nur einige zu nennende Vorteile. In dieser Arbeit ist die Idee zur Realisierung sowie Ergebnisse des E-learning Kurses im Bereich digitaler Netzschutztechnik, als Erweiterung der konventionellen Lehrveranstaltung präsentiert worden. Dieser Kurs wird den Studenten der Universität in einem speziell gestalteten Multimedialabor angeboten. Es besteht via Internet die Möglichkeit den Kurses z.B. zu Hause zur Wiederholung und Prüfungsvorbereitung nochmals zu bearbeiten.    The continuously rising implementation of DER in the distribution network requests analyses of the present network protection concepts. Depending on the type of connection to the network, the influences of the DER on the network protection systems vary. This dissertation concentrates on the analyses of the influence of implementation of small DER, which are connected to the network via an inverter. The first problem discussed in this dissertation is the influence of high level of harmonics on the protection devices. The rising implementation of power electronic devices into the network, both on the side of the energy generation and energy consumption, leads to a high level of injected harmonics into the network. The influence of a high amount of harmonics, according to the Standard IEC 61000-3–2, on different types of algorithms implemented in different types of protection devices was investigated using a test network. The tested algorithms implemented in the distance protection devices were based on conventional methods such as steady state algorithms, algorithms using the differential equation of first or second order written for the protected line, algorithms based on the filter approach, and on the “new” methods using artificial intelligence i.e.: parametrical estimation and harmonic activated neuronal networks. The different types of protection devices that were investigated were based on the principle of over-current (definite-current and inverse time), distance and differential. Some of the tests were conducted in the protection technique laboratory at the university. From both tests (simulation and practical) it is concluded that the state-of-the-art protection devices are insensitive to harmonics according to the allowed level by the standard IEC 61000-3–2. The tendency of today’s protection technology engineers lies in searching for ways to shorten of the calculation time of the algorithms. The second problem discussed is the challenge set to the network protection systems in the distribution networks with implemented DER. A few examples illustrate the situation of the energy supply of the future illustrate the problems of lack of protection with the present protection concepts. In this sense, this work presents and analyses a protectionconcept in distribution networks with DER, using the substation automation system and the protection management system based on the new standard IEC 61850 for communication networks in substations. The method of using an additional signal injection as additional criteria for the presented network protection concept is also discussed. The basis for efficient protection system management is the knowledge of power system performance under fault and normal operation (service) conditions as well as the switchgear interfaces. This requires a proper knowledge of power system engineering. With a changeable power system infrastructure, the protection system management becomes a real challenge to the network protection experts. Computer- and internet technology, modern serial communications, sharing of data with other disciplines and a trend towards system engineering require a broader knowledge and close co-operation with others, beside the protection system engineers. With the goal of spreading the knowledge of network protection systems, in the frames of this work a special e-learning course was realised. The internet provides new possibilities for gaining and spreading knowledge. The time and place independence, the high amount of possibilities for knowledge sources and on line discussions are just a few of the possibilities. In this work, the idea, the realisation and the implementation of this new way of teaching and studying digital network protection alongside the conventional way are presented as well. An importance is also given to the feed back of the user of the e-learning course. This course is offered to the students at the university in a specially realised multimedia laboratory and used for gaining knowledge in the area of network protection technique. The possibility of using the course at home for re-capitulation of the taught material and for self-test is also possible, by simply logging on to the e-learning course. This course could also be used by engineers who want to refresh their knowledge in the form of a fast (self) training.   &nbsp

Machine Learning assisted Digital Twin for event identification in electrical power system

The challenges of stable operation in the electrical power system are increasing with the infrastructure shifting of the power grid from the centralized energy supply with fossil fuels towards sustainable energy generation. The predominantly RES plants, due to the non-linear electronic switch, have brought harmonic oscillations into the power grid. These changes lead to difficulties in stable operation, reduction of outages and management of variations in electric power systems. The emergence of the Digital Twin in the power system brings the opportunity to overcome these challenges. Digital Twin is a digital information model that accurately represents the state of every asset in a physical system. It can be used not only to monitor the operation states with actionable insights of physical components to drive optimized operation but also to generate abundant data by simulation according to the guidance on design limits of physical systems. The work addresses the topic of the origin of the Digital Twin concept and how it can be utilized in the optimization of power grid operation.Die Herausforderungen für den zuverfässigen Betrieb des elektrischen Energiesystems werden mit der Umwandlung der Infrastruktur in Stromnetz von der zentralen Energieversorgung mit fossilen Brennstoffen hin zu der regenerativen Energieeinspeisung stetig zugenommen. Der Ausbau der erneuerbaren Energien im Zuge der klimapolitischen Zielsetzung zur CO²-Reduzierung und des Ausstiegs aus der Kernenergie wird in Deutschland zügig vorangetrieben. Aufgrund der nichtlinearen elektronischen Schaltanlagen werden die aus EE-Anlagen hervorgegangenen Oberschwingungen in das Stromnetz eingebracht, was nicht nur die Komplexität des Stromnetzes erhöht, sondern auch die Stabilität des Systems beeinflusst. Diese Entwicklungen erschweren den stabilen Betrieb, die Verringerung der Ausfälle und das Management der Netzschwankungen im elektrischen Energiesystem. Das Auftauchen von Digital Twin bringt die Gelegenheit zur Behebung dieser Herausforderung. Digital Twin ist ein digitales Informationsmodell, das den Zustand des physikalischen genau abbildet. Es kann nicht nur zur Überwachung der Betriebszustände mit nachvollziehbarem Einsichten über physischen Komponenten sondern auch zur Generierung der Daten durch Simulationen unter der Berücksichtigung der Auslegungsgrenze verwendet werden. Diesbezüglich widmet sich die Arbeit zunächste der Fragestellung, woher das Digital Twin Konzept stammt und wie das Digitan Twin für die Optimierung des Stromnetzes eingesetzt wird. Hierfür werden die Perspektiven über die dynamische Zustandsschätzung, die Überwachung des des Betriebszustands, die Erkennung der Anomalien usw. im Stromnetz mit Digital Twin spezifiziert. Dementsprechend wird die Umsetzung dieser Applikationen auf dem Lebenszyklus-Management basiert. Im Rahmen des Lebenszyklusschemas von Digital Twin sind drei wesentliche Verfahren von der Modellierung des Digital Twins zur deren Applizierung erforderlich: Parametrierungsprozess für die Modellierung des Digital Twins, Datengenerierung mit Digital Twin Simulation und Anwendung mit Machine Learning Algorithmus für die Erkennung der Anomalie. Die Validierung der Zuverlässigkeit der Parametrierung für Digital Twin und der Eventserkennung erfolgt mittels numerischer Fallstudien. Dazu werden die Algorithmen für Online und Offline zur Parametrierung des Digital Twins untersucht. Im Rahmen dieser Arbeit wird das auf CIGRÉ basierende Referenznetz zur Abbildung des Digital Twin hinsichtlich der Referenzmessdaten parametriert. So sind neben der Synchronmaschine und Umrichter basierende Einspeisung sowie Erreger und Turbine auch regler von Umrichter für den Parametrierungsprozess berücksichtigt. Nach der Validierung des Digital Twins werden die zahlreichen Simulationen zur Datengenerierung durchgeführt. Jedes Event wird mittels der Daten vo Digital Twin mit einem "Fingerprint" erfasst. Das Training des Machine Learning Algorithmus wird dazu mit den simulierten Daten von Digital Twin abgewickelt. Das Erkennungsergebnis wird durch die Fallstudien validiert und bewertet