Application of artificial neural network for automatic contingency analysis in power security assessment / Ismail Musirin and Titik Khawa Abdul Rahman

Several incidents that occurred around the world involving power failure caused by unscheduled line outages were identified as one of the main contributors to power failure and cascading blackout in electric power environment. With the advancement of computer technologies, artificial intelligence (AI) has been widely accepted as one method that can be applied to predict the occurrence of unscheduled disturbance. This paper presents the development of automatic contingency analysis and ranking algorithm for the application in the Artificial Neural Network (ANN). The ANN is developed in order to predict the post-outage severity index from a set of preoutage data set. Data were generated using the newly developed automatic contingency analysis and ranking (ACAR) algorithm. Tests were conducted on the 24-bus IEEE Reliability Test Systems. Results showed that the developed technique is feasible to be implemented practically and an agreement was achieved in the results obtained from the tests. The developed ACAR can be utilised for further testing and implementation in other IEEE RTS test systems particularly in the system, which required fast computation time. On the other hand, the developed ANN can be used for predicting the post-outage severity index and hence system stability can be evaluated

Dynamic, Stochastic, Computational, and Scalable Technologies for Smart Grids

The smart electric power grid will evolve into a very complex adaptive system under semi-autonomous distributed control. its spatial and temporal complexity, non-convexity, non-linearity, non-stationarity, variability and uncertainties exceed the characteristics found in today\u27s traditional power system. the distributed integration of intermittent sources of energy and plug-in electric vehicles to a smart grid further adds complexity and challenges to its modeling, control and optimization. Innovative technologies are needed to handle the growing complexity of the smart grid and stochastic bidirectional optimal power flows, to maximize the penetration of renewable energy, and to provide maximum utilization of available energy storage, especially plugin electric vehicles. Smart grids will need to be monitored continuously to maintain stability, reliability and efficiency under normal and abnormal operating conditions and disturbances. a combination of capabilities for system state prediction, dynamic stochastic power flow, system optimization, and solution checking will be necessary. the optimization and control systems for a smart-grid environment will require a computational systems thinking machine to handle the uncertainties and variability that exist. the importance and contributions of the computational intelligence field for developing the dynamic, stochastic, computational, and scalable technologies needed for sensemaking, situational awareness, control and optimization in smart grids are presented in this paper. © 2011 IEEE

IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS BASED AI CONCEPTS TO THE SMART GRID

 ICT and energy are two economic domains that became among the most influential to the growth of modern society. These, in the same time, due to exploitation of natural resources and producing unwanted effects to the environment, represent a kind of menace to the eco system and the human future. Implementation of measures to mitigate these unwanted effects established a new paradigm of production and distribution of electrical energy named smart grid. It relies on many novelties that improve the production, distribution and consumption of electricity among which one of the most important is the ICT. Among the ICT concepts implemented in modern smart grid one recognizes the artificial intelligence and, specifically the artificial neural network. Here, after reviewing the subject and setting the case, we are reporting some of our newest results aiming at broadening the set of tools being offered by ICT to the smart grid. We will describe our result in prediction of electricity demand and characterization of new threats to the security of the ICT that may use the grid as a carrier of the attack. We will use artificial neural networks (ANNs) as a tool in both subjects

Répartition optimale de la production électrique avec une contrainte de stabilité transitoire établie par une approche statistique

Dans le vaste domaine des réseaux électriques, l’étude de l’écoulement de puissance optimal avec la contrainte de la stabilité transitoire (TSC-OPF) présente des défis majeurs. Leur résolution s’avère complexe et requiert d’énormes efforts de calculs. Une des finalités du travail effectuée dans le cadre de cette thèse est de proposer une solution au problème de l’écoulement de puissance optimal avec la contrainte de la stabilité transitoire (TSC-OPF). Un des critères importants de cette solution est de permettre une résolution des problèmes dans un temps minimal. La solution permettra aussi une répartition de la puissance qui assure la stabilité de réseau électrique. Pour répondre à ces objectifs, ce travail a été structuré en trois parties qui forment les principaux axes de la thèse. La première partie est consacrée au développement d’une fonction analytique utilisée dans l’estimation de l’index de la stabilité transitoire (CCT : Critical Clearing Time). Initialement, une étude statistique était effectuée afin d’identifier les paramètres importants contribuant au calcul du CCT. Cela permet de réduire le nombre des paramètres de la future fonction analytique. Ensuite, de nouvelles bases de données sont créées pour servir à la modélisation du CCT. La méthodologie des plans d’expériences de Taguchi a été utilisée pour la création de ces bases de données, ce qui a permis de réduire le nombre de points d’opération dans les bases de données. Dans cette base de données, les paramètres significatifs sont variés par le critère de Taguchi, et les paramètres non significatifs sont fixés dans leur solution de l’écoulement de puissance optimal. À cette étape de l’étude, le CCT de ces nouvelles bases de données est calculé par une simulation dans l’espace temporel. Enfin, une fonction analytique qui calcule (prédit) le CCT est développée à partir du modèle statistique krigeage dual, utilisé pour la première fois dans le domaine des réseaux électriques. Ce modèle par la suite a été évalué par plusieurs critères d’évaluations. Les résultats indiquent une bonne concordance entre le CCT estimé de système réduit et celui calculé par la simulation dynamique de système complet. Dans la deuxième partie, la fonction développée en première partie sera utilisée pour résoudre le problème de l’écoulement de puissance optimal avec la contrainte de la stabilité transitoire TSC-OPF. Cette fonction estimée est considérée comme la seule contrainte de la stabilité transitoire qui sera ajoutée aux contraintes statiques de l’écoulement de puissance. La méthode d’optimisation du point intérieur a été utilisée pour la résolution du problème de TSC-OPF. La méthode a été modifiée afin d’accélérer la convergence des calculs d’optimisation. Aussi, cette méthode d’optimisation nécessite le calcul du Jacobien et du Hessien, pour cette raison la première et la deuxième dérivées des contraintes ont été requises. À la fin, et après avoir résolu le problème de TSC-OPF, la nouvelle répartition de puissance obtenue assure la stabilité du réseau électrique. Dans ce travail, le type de l’instabilité des contingences étudiées sont des instabilités du premier swing (first swing). Enfin, et en troisième lieu, la méthodologie décrite dans la partie précédente est appliquée à deux réseaux électriques : le réseau New England 10 machines- 39 barres, et le réseau 50 machines-145 barres. Ainsi, trois contingences ont été considérées pour le réseau New England, et une contingence pour le réseau 50 machines. En plus de cela, la multicontingence a été considérée dans le cas du réseau New England. En résumé, quatre fonctions de CCT ont été estimées (chaque réseau électrique et chaque contingence a une fonction spécifique). Les résultats montrent que toutes les nouvelles distributions de puissances obtenues par le programme de TSC-OPF proposé assurent la stabilité des systèmes électriques testés en quelques secondes. La stabilité des points finaux obtenus a été testée par la simulation temporelle. Les résultats montrent que les systèmes sont dans tous les cas stables, ce qui confirme les conclusions de la méthodologie établie dans le cadre de cette thèse

Avaliação da segurança dinâmica usando modelos detalhados e processamento distribuído /

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico

Intelligent power system operation in an uncertain environment

This dissertation presents some challenging problems in power system operations. The efficacy of a heuristic method, namely, modified discrete particle swarm optimization (MDPSO) algorithm is illustrated and compared with other methods by solving the reliability based generator maintenance scheduling (GMS) optimization problem of a practical hydrothermal power system. The concept of multiple swarms is incorporated into the MDPSO algorithm to form a robust multiple swarms-modified particle swarm optimization (MS-MDPSO) algorithm and applied to solving the GMS problem on two power systems. Heuristic methods are proposed to circumvent the problems of imposed non-smooth assumptions common with the classical approaches in solving the challenging dynamic economic dispatch problem. The multi-objective combined economic and emission dispatch (MO-CEED) optimization problem for a wind-hydrothermal power system is formulated and solved in this dissertation. This MO-CEED problem formulation becomes a challenging problem because of the presence of uncertainty in wind power. A family of distributed optimal Pareto fronts for the MO-CEED problem has been generated for different scenarios of capacity credit of wind power. A real-time (RT) network stability index is formulated for determining a power system\u27s ability to continue to provide service (electric energy) in a RT manner in case of an unforeseen catastrophic contingency. Cascading stages of fuzzy inference system is applied to combine non real-time (NRT) and RT power system assessments. NRT analysis involves eigenvalue and transient energy analysis. RT analysis involves angle, voltage and frequency stability indices. RT Network status index is implemented in real-time on a practical power system --Abstract, page iv

Voltage and Frequency Recovery in Power System and MicroGrids Using Artificial Intelligent Algorithms

This thesis developed an advanced assessment tools to recover the power system voltage margin to the acceptable values during the disturbance. First, the effect of disturbance in islanded microgrids are analyzed using power factor-based power-voltage curves and a comprehensive under voltage-frequency load shedding(UVFLS) method is proposed as a last resort in order to restore the system voltage and frequency. The effect of disturbance in conventional power system is investigated by introducing a phenomenon called fault induced delayed voltage recovery(FIDVR) and comprehensive real-time FIDVR assessments are proposed to employ appropriate emergency control approaches as fast as possible to maintain the system voltage margins within the desired range. Then, polynomial regression techniques have been used for predicting the FIDVR duration. Next, advanced FIDVR assessment is implemented which simultaneously predicts whether the event can be classified as FIDVR or not and also predicts the duration of FIDVR with high accuracy

Melhoria da segurança dinâmica por otimização e algoritmos de programação não-linear

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica