Load Frequency Control (LFC) Strategies in Renewable Energy‐Based Hybrid Power Systems:A Review

The hybrid power system is a combination of renewable energy power plants and conventional energy power plants. This integration causes power quality issues including poor settling times and higher transient contents. The main issue of such interconnection is the frequency variations caused in the hybrid power system. Load Frequency Controller (LFC) design ensures the reliable and efficient operation of the power system. The main function of LFC is to maintain the system frequency within safe limits, hence keeping power at a specific range. An LFC should be supported with modern and intelligent control structures for providing the adequate power to the system. This paper presents a comprehensive review of several LFC structures in a diverse configuration of a power system. First of all, an overview of a renewable energy-based power system is provided with a need for the development of LFC. The basic operation was studied in single-area, multi-area and multi-stage power system configurations. Types of controllers developed on different techniques studied with an overview of different control techniques were utilized. The comparative analysis of various controllers and strategies was performed graphically. The future scope of work provided lists the potential areas for conducting further research. Finally, the paper concludes by emphasizing the need for better LFC design in complex power system environments

Load frequency controllers considering renewable energy integration in power system

Abstract: Load frequency control or automatic generation control is one of the main operations that take place daily in a modern power system. The objectives of load frequency control are to maintain power balance between interconnected areas and to control the power flow in the tie-lines. Electric power cannot be stored in large quantity that is why its production must be equal to the consumption in each time. This equation constitutes the key for a good management of any power system and introduces the need of more controllers when taking into account the integration of renewable energy sources into the traditional power system. There are many controllers presented in the literature and this work reviews the traditional load frequency controllers and those, which combined the traditional controller and artificial intelligence algorithms for controlling the load frequency

Data-Intensive Computing in Smart Microgrids

Microgrids have recently emerged as the building block of a smart grid, combining distributed renewable energy sources, energy storage devices, and load management in order to improve power system reliability, enhance sustainable development, and reduce carbon emissions. At the same time, rapid advancements in sensor and metering technologies, wireless and network communication, as well as cloud and fog computing are leading to the collection and accumulation of large amounts of data (e.g., device status data, energy generation data, consumption data). The application of big data analysis techniques (e.g., forecasting, classification, clustering) on such data can optimize the power generation and operation in real time by accurately predicting electricity demands, discovering electricity consumption patterns, and developing dynamic pricing mechanisms. An efficient and intelligent analysis of the data will enable smart microgrids to detect and recover from failures quickly, respond to electricity demand swiftly, supply more reliable and economical energy, and enable customers to have more control over their energy use. Overall, data-intensive analytics can provide effective and efficient decision support for all of the producers, operators, customers, and regulators in smart microgrids, in order to achieve holistic smart energy management, including energy generation, transmission, distribution, and demand-side management. This book contains an assortment of relevant novel research contributions that provide real-world applications of data-intensive analytics in smart grids and contribute to the dissemination of new ideas in this area

Load frequency control for multi-area interconnected power system using artificial intelligent controllers

Power system control and stability have been an area with different and continuous challenges in order to reach the desired operation that satisfies consumers and suppliers. To accomplish the purpose of stable operation in power systems, different loops have been equipped to control different parameters. For example, Load Frequency Control (LFC) is introduced to maintain the frequency at or near its nominal values, this loop is also responsible for maintaining the interchanged power between control areas interconnected via tie-lines at scheduled values. Other loops are also employed within power systems such as the Automatic Voltage Regulator (AVR). This thesis focuses on the problem of frequency deviation in power systems and proposes different solutions based on different theories. The proposed methods are implemented in two different power systems namely: unequal two-area interconnected thermal power system and the simplified Great Britain (GB) power system. Artificial intelligence-based controllers have recently dominated the field of control engineering as they are practicable with relatively low solution costs, this is in addition to providing a stable, reliable and robust dynamic performance of the controlled plant. They professionally can handle different technical issues resulting from nonlinearities and uncertainties. In order to achieve the best possible control and dynamic system behaviour, a soft computing technique based on the Bees Algorithm (BA) is suggested for tuning the parameters of the proposed controllers for LFC purposes. Fuzzy PID controller with filtered derivative action (Fuzzy PIDF) optimized by the BA is designed and implemented to improve the frequency performance in the two different systems under study during and after load disturbance. Further, three different fuzzy control configurations that offer higher reliability, namely Fuzzy Cascade PI − PD, Fuzzy PI plus Fuzzy PD, and Fuzzy (PI + PD), optimized by the BA have also been implemented in the two-area interconnected power system. The robustness of these fuzzy configurations has been evidenced against parametric uncertainties of the controlled power systems Sliding Mode Control (SMC) design, modelling and implementation have also been conducted for LFC in the investigated systems where the parameters are tuned by the BA. The mathematical model design of the SMC is derived based on the parameters of the testbed systems. The robustness analysis of the proposed SMC against the controlled systems’ parametric uncertainties has been carried out considering different scenarios. Furthermore, to authenticate the excellence of the proposed controllers, a comparative study is carried out based on the obtained results and those from previously introduced works based on classical PID tuned by the Losi Map-Based Chaotic Optimization Algorithm (LCOA), Fuzzy PID Optimized by Teaching Learning-Based Optimization (TLBO

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

Dynamic Electric Dispatch for Wind Power Plants: A New Automatic Controller System Using Evolutionary Algorithms

In this paper, we use an evolutionary swarm intelligence approach to build an automatic electric dispatch controller for an offshore wind power plant (WPP). The optimal power flow (OPF) problem for this WPP is solved by the Canonical Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization algorithm (C-DEEPSO). In this paper, C-DEEPSO works as a control system for reactive sources in energy production. The control operation takes place in a daily energy dispatch, scheduled into 15 min intervals and resulting in 96 operating test scenarios. As the nature of the optimization problem is dynamic, a fine-tuning of the initialization parameters of the optimization algorithm is performed at each dispatch interval. Therefore, a version of the C-DEEPSO algorithm has been built to automatically learn the best set of initialization parameters for each scenario. For this, we have coupled C-DEEPSO with the irace tool (an extension of the iterated F-race (I/F-Race)) by using inferential statistic techniques. The experiments carried out showed that the methodology employed here is robust and able to tackle this OPF-like modeling. Moreover, the methodology works as an automatic control system for a dynamic schedule operation

Advanced Signal Processing Techniques Applied to Power Systems Control and Analysis

The work published in this book is related to the application of advanced signal processing in smart grids, including power quality, data management, stability and economic management in presence of renewable energy sources, energy storage systems, and electric vehicles. The distinct architecture of smart grids has prompted investigations into the use of advanced algorithms combined with signal processing methods to provide optimal results. The presented applications are focused on data management with cloud computing, power quality assessment, photovoltaic power plant control, and electrical vehicle charge stations, all supported by modern AI-based optimization methods

Application of general semi-infinite Programming to Lapidary Cutting Problems

We consider a volume maximization problem arising in gemstone cutting industry. The problem is formulated as a general semi-infinite program (GSIP) and solved using an interiorpoint method developed by Stein. It is shown, that the convexity assumption needed for the convergence of the algorithm can be satisfied by appropriate modelling. Clustering techniques are used to reduce the number of container constraints, which is necessary to make the subproblems practically tractable. An iterative process consisting of GSIP optimization and adaptive refinement steps is then employed to obtain an optimal solution which is also feasible for the original problem. Some numerical results based on realworld data are also presented