Distribution network reconfiguration validation with uncertain loads - network configuration determination and application

Automatic load transfer (ALT) on the 11 kV network is the process by which circuit breakers on the network are switched to form open points in order to feed load from different primary substations. Some of the potential benefits that may be gained from dynamically using ALT include maximising utilisation of existing assets, voltage regulation and reduced losses. One of the key issues, that has yet to be properly addressed in published research, is how to validate that the modelled benefits really exist. On an 11 kV distribution network where the load is continually changing and the load on each distribution substation is unlikely to be monitored - reduction in losses from moving the normally open point is particularly difficult to prove. This study proposes a method to overcome this problem and uses measured primary feeder data from two parts of the Western Power Distribution 11 kV Network under different configurations. The process of choosing the different configurations is based on a heuristic modelling method of locating minimum voltages to help reduce losses

Recent trends of the most used metaheuristic techniques for distribution network reconfiguration

Distribution network reconfiguration (DNR) continues to be a good option to reduce technical losses in a distribution power grid. However, this non-linear combinatorial problem is not easy to assess by exact methods when solving for large distribution networks, which requires large computational times. For solving this type of problem, some researchers prefer to use metaheuristic techniques due to convergence speed, near-optimal solutions, and simple programming. Some literature reviews specialize in topics concerning the optimization of power network reconfiguration and try to cover most techniques. Nevertheless, this does not allow detailing properly the use of each technique, which is important to identify the trend. The contributions of this paper are three-fold. First, it presents the objective functions and constraints used in DNR with the most used metaheuristics. Second, it reviews the most important techniques such as particle swarm optimization (PSO), genetic algorithm (GA), simulated annealing (SA), ant colony optimization (ACO), immune algorithms (IA), and tabu search (TS). Finally, this paper presents the trend of each technique from 2011 to 2016. This paper will be useful for researchers interested in knowing the advances of recent approaches in these metaheuristics applied to DNR in order to continue developing new best algorithms and improving solutions for the topi

Metodologia para apoio ao planejamento e operação de redes de distribuição ativas reconfiguráveis

Orientador: Prof. Dr. Odilon Luis TortelliDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 30/07/2020Inclui referências: p. 85-89Área de concentração: Sistemas de EnergiaResumo: Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta de otimização para a reconfiguração de redes de distribuição além de otimizar também a alocação de chaves nesse tipo de sistema. A reconfiguração de redes de distribuição tem se mostrado eficiente na busca de uma melhor condição operacional do sistema, porém sem uma alocação de chaves adequada sua eficiência fica limitada. Assim, a ferramenta proposta visa tratar essas duas partes de forma conjunta. Além disso, diferentemente de trabalhos anteriores, a ferramenta busca conciliar o uso do fluxo de potência não iterativo, utilizado para verificar o desempenho de cada nova configuração, com os algoritmos evolutivos, utilizados para a busca da melhor solução entre todas as possíveis. O fato de ser necessário calcular o fluxo de potência para cada configuração candidata a solução do sistema faz com que a utilização da abordagem não iterativa traga inúmeros benefícios. Para que seja possível a utilização desse método de cálculo de fluxo de potência, utiliza-se a normalização complexa diferentemente da normalização convencional, modificando assim, artificialmente, a relação R/X do sistema. Apesar da utilização de um método não iterativo, a natureza exponencial das possíveis soluções faz com que uma ferramenta de otimização seja necessária para buscar a melhor solução sem ter que testar todas as combinações possíveis. Com isso, são utilizados os algoritmos genéticos e diferencial evolutivo para auxiliar no processo de otimização. Os resultados das simulações evidenciam a eficiência e robustez da metodologia proposta sendo possível a sua utilização em diversos tipos de arranjos e cenários diferentes. Isso a torna ideal para uso no apoio ao planejamento de redes de distribuição, verificando dentre os diferentes locais possíveis para a alocação das chaves, os que apresentam o melhor desempenho. Além disso, a metodologia apresentada também consegue, partindo de um sistema com as chaves já alocadas, otimizar sua configuração. Nessa otimização, busca-se encontrar a solução que apresente o melhor desempenho de acordo com o parâmetro desejado, podendo auxiliar assim na operação do sistema. Palavras-chave: Sistemas de distribuição. Reconfiguração ótima. Alocação ótima de chaves. Fluxo de potência não iterativo. Algoritmos genéticos. Algoritmo diferencial evolutivo.Abstract: This work presents an optimization tool for distribution networks reconfiguration, as well as optimizing the switches placement in this kind of system. The distribution networks reconfiguration has been shown efficient in the search for a better system operational condition, however, without an adequate switch placement, its efficiency is limited. Therefore, the proposed tool aims to treat these two parts together. Furthermore, unlike previous work, this tool makes the combined use of a non-iterative method of power flow analysis, used to verify the performance of each new configuration, with the evolutionary algorithms, used to search for the best solution among all possible ones. The fact that it is necessary to calculate the power flow for each candidate configuration for the system solution means that the use of the noniterative approach brings numerous benefits. In order to make it possible to use this method of power flow analysis, complex normalization is used instead of a conventional normalization, modifying artificially the R/X ratio of the system. Despite this, the exponential nature of the possible solutions makes an optimization tool necessary to search for the best solution without having to test all possible combinations. Simulation results show the efficiency and robustness of the proposed methodology, making it possible to use it in different types of arrangements and different scenarios. This makes it ideal for use in planning distribution networks, checking among the different possible locations for switches placement, which one has the best performance. In addition, the presented approach can also manages, starting from a system with the switches already allocated, to optimize its configuration. In this optimization, it aims to find the solution that presents the best performance according to a desired parameter, being able to assist in the operation of the system. Key words: Distribution Systems. Optimal Reconfiguration. Optimal Switch Allocation. Non-iterative Power Flow Analysis. Genetic Algorithms. Differential Evolution Algorithm

Hybrid intelligent control for smart grid functionalities integration

Orientador: Alexandre Rasi AokiCoorientador: Germano Lambert-TorresTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 31/07/2020Inclui referências: p. 108-117Resumo: Ao longo dos anos, as redes de distribuição de energia estão ficando mais inteligentes e automatizadas, consequentemente problemas complexos emergem, onde estes são os gatilhos para melhorar antigos estudos e iniciar novas linhas de pesquisa. A Rede Elétrica Inteligente é o conceito abrangente para entender os novos problemas e alterar o comportamento tradicional do sistema para uma nova abordagem, partindo para uma rede com mais intercomunicação entre os elementos ativos. Para contribuir com avanços, a ideia principal desta tese é iniciar uma nova linha de pesquisa para combinar diferentes funcionalidades do Sistema Avançado de Gerenciamento da Distribuição (ADMS), a serem resolvidas por apenas um algoritmo ao mesmo tempo. Para iniciar os estudos dessa linha de desenvolvimento, foram selecionados os problemas mais comuns que causam grande impacto nas redes de distribuição, as interrupções inesperadas e as sobrecargas, resolvidas pelos algoritmos de Auto-Recuperação e Descarte de Carga, respectivamente. Os estudos atuais concentram-se em resolver o problema de Auto-Recuperação primeiro e depois, se o sistema iniciar ou manter uma sobrecarga, executar o descarte de carga para reduzir a carga e manter o sistema no modo operacional. No entanto, em vez de ter as duas funcionalidades trabalhando em um modo sequencial, por que não desenvolver um algoritmo exclusivo para processar o problema e resolvê-lo ao mesmo tempo, de forma simultânea? Assim, esta tese traz exatamente esse novo tipo de abordagem por meio da metodologia de Aprendizado por Reforço (um algoritmo de Machine Learning para tomar decisões) através do algoritmo Q-Learning. Em que os elementos do Q-Learning foram adaptado para reproduzir o ambiente como a rede de distribuição, a recompensa como a maximização da carga e as ações como a troca de posição das chaves (Auto- Recuperação) e a porcentagem de reduções de carga (Descarte da carga), a interagir no sistema para determinar o próximo estado (topologia). Para provar o algoritmo desenvolvido, foi utilizado um sistema urbano real com cinco alimentadores interconectados, onde o sistema foi dividido em um caso de três alimentadores, para determinar a escolha da política (a ?-greed foi a selecionada), criar alguns casos básicos e ser comparada com outras abordagens sequenciais. O caso completo foi usado para sobrecarregar o sistema e analisar os resultados para casos complexos. Em todas as simulações, os resultados encontraram uma boa solução após o estado de isolamento para maximizar a restauração da carga, e em alguns casos em que o sistema foi acionado por uma sobrecarga, o algoritmo pode, no mesmo momento, reconfigurar o sistema para evitar a sobrecarga e aplicar a redução de carga. Portanto, este trabalho forneceu uma nova linha de estudo e contribuir com uma nova linha de pesquisas a ser aprofundado em trabalhos futuros. Palavras-chave: ADMS. Auto-Recuperação. Descarte de Carga. Aprendizado por Reforço. Q-Learning. Rede de Distribuição. Abordagem Simultânea.Abstract: Along the year, the distribution networks are getting more intelligent and automated, consequently complex problems emerge, where these are the triggers to improve old studies or start new lines of researches. The Smart Grid is the broad concept to understand the new problems and change the traditional system behavior for a new approach, where more intelligence and intercommunication is improved to solve the several distribution problems. To contribute on the network enhancements, the main idea of this thesis is to start a new line of research to combine different Advanced Distribution Management System (ADMS) functionalities to be solved by only one algorithm at the same time. To start the studies on this line of strategy, it was selected the most usual problems that has a big impact in distribution networks, the unexpected outages and the overloads, which are solved by Self-Healing and Load Shedding algorithms respectively. The current studies focus to solve the Self-Healing problem first and after, if the system initiate or maintain an overload, executes the Load Shedding to reduce the load and keeps the system in an operative mode. However, instead of having both functionalities working in a sequential mode, why not developed a unique algorithm to process both problem and solve them at the same time? Thus, this thesis brings exactly this new type of approach through the Reinforcement Learning methodology (a Machine Learning algorithm to take decisions) using the Q-Learning algorithm. The Q-Learning elements were adapted to reproduces environment as the distribution network, the reward as the maximization of load and the actions as the switch commutation (Self-Healing) and percentual of load reductions (Load Shedding) to be selected and interact on the system to determine the next state (topology). To prove the algorithm developed, it was used a real urban system with five interconnected feeders, where the system was divided in a three-feeder case, to determine the policy choice (?-greed was selected), create some basic cases and be compared with other Self-Healing + Load Shedding sequential approaches. The complete case was used to overload the system and analyze the results for complex cases. In all simulations the results could find a good solution after the isolation state to maximizes the load restoration, and some cases where the system was trigger by an overload the algorithm could at the same moment reconfigure the system to avoid the overload and apply the load curtailment. Thus, this work provided a new line of study and contribute for new researches on this area to go deeper and improve ADMS algorithms. Keyworlds: ADMS. Self-Healing. Load Shedding. Reinforcement Learning. Q-Learning. Distribution Network. Simultaneous Approac

Análise de reconfiguração de redes de distribuição baseada em fluxo de potência desacoplado rápido

Orientador : Prof. Dr. Odilon Luis TortelliCoorientador : Profª. Drª. Elizete Maria LourençoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 10/06/2016Inclui referências : f. 105-109Área de concentração: Sistemas eletricosResumo: Manobras para reconfiguração de rede na distribuição em média tensão são ações de operação realizadas com o objetivo de reduzir o número de consumidores desligados durante um evento de defeito, ou melhorar a operação dos circuitos no que tange a redução de sobrecargas em determinados segmentos ou diminuição da queda de tensão. No que concerne aos aspectos de operação, metodologias, sistemas e equipamentos, pesquisadores e fabricantes trabalham constantemente para encontrar novas ferramentas e soluções para o problema, seja abordando situações de chaveamentos corretivos emergenciais ou reconfiguração ativa para redução de perdas técnicas e melhoria do perfil de tensão. Neste contexto, este trabalho propõe uma metodologia de fluxo de potência utilizando o método Newton-Raphson Desacoplado Rápido Estendido para sistemas de distribuição enfocada nas características necessárias à análise de reconfiguração de redes. A metodologia utiliza como dados de entrada os estados aberto/fechado dos equipamentos de seccionamento da rede. Nos casos em que segmentos do circuito permanecem sem tensão devido à manobra de chaveamento, conceitos de observabilidade numérica para a estimação de estados foram utilizados para o processamento topológico. A manipulação dos dados pela técnica de normalização complexa por unidade de impedâncias e injeções de potência foi utilizada para tornar possível a resolução do fluxo de carga pelo método desacoplado rápido em redes com alta relação R/X, como é o caso dos sistemas de distribuição aéreos. Simulações em um sistema teste de 38 barras e em dois circuitos de distribuição reais de grande porte são apresentadas e discutidas com o intuito de validar a metodologia desenvolvida, testar exaustivamente o método de fluxo de potência proposto. Como resultados, a ferramenta se mostrou funcional para as necessidades de simulação de reconfiguração de circuitos de distribuição. O processamento topológico de segmentos sem tensão e a funcionalidade de simulação de ilhamento de geradores se mostrou viável para sistemas reais de grande porte. Numa análise exaustiva de possibilidades de chaveamento, o método convergiu para todas as manobras simuladas, apresentando tempos em média 50% menores quando executado o cálculo utilizando o método estendido desacoplado-rápido. Palavras-chave: Redes de distribuição; Reconfiguração; Fluxo de potência; Desacoplado rápido; Normalização complexa por unidade.Abstract: Switching procedures for network configuration in medium voltage distribution systems are operating actions to reduce the number of disconnected consumers during a fault event, or to implement active feeder reconfiguration, in order to relieve overloads, improve voltage drop and reduce losses. Within the electricity distribution area, and specifically regarding operational aspects, methodologies, systems and equipment, researchers and manufacturers are constantly working on new tools and solutions for those matters. In this context, this paper proposes a power flow tool using the Extended Fast-Decoupled Newton-Raphson method focused on the needs of reconfiguration analysis for distribution networks. The methodology uses the information of the network switching equipment status (open or closed). In situations where network segments are disconnected from voltage references, a numerical observability technique used in state estimation has been adapted and applied for topological processing. The complex per unit normalization technique was employed to make viable the power flow calculation by the fast-decoupled approach when applied to networks where the line impedances have high R/X ratio. Simulations using a 38 bus test system and two real distribution circuits are presented and discussed with the purpose of testing comprehensively and validating the developed power flow method. Results proved the tool functionality for reconfiguration studies of distribution power systems. The topological processing of segments without voltage reference and generator islanding have proved to be viable for large systems. A comprehesive analysis of switching possibilities shown that the method converges for all simulated switching possibilities, presenting simulation times 50% faster when compared to conventional approaches. Key words: Distribution networks; Reconfiguration; Power flow; Fast-decoupled; Complex per unit normalizatio

Estudo e implementação de um esquema de self-healing em sistemas modernos de distribuição de energia elétrica

Orientador: Marcos Julio Rider FloresTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O objetivo deste trabalho é projetar e implementar um software eficiente de self-healing em sistemas de distribuição de energia elétrica trifásicos, usando as leituras dos medidores inteligentes instalados na rede e considerando a operação dos geradores distribuídos (GD). Self-healing é a capacidade de um sistema de distribuição para se restaurar automaticamente após a identificação e isolamento de uma falta permanente na rede. Em função dos parâmetros do sistema e das medidas, o esquema de self-healing proposto deve: a) estimar as demandas dos nós, no estado de pré e pós-falta, através de um estimador de estado trifásico e um modelo de previsão da demanda ao curto prazo, b) identificar a zona da rede onde existe uma falta permanente, e c) gerar a sequência de operações das chaves instaladas ao longo do sistema para isolar a zona com falta e restaurar o serviço de energia do maior número de usuários desenergizados, no menor tempo possível, e com mínima intervenção humana. Foi desenvolvida uma ferramenta computacional com um entorno gráfico amigável capaz de ler e processar os dados elétricos e geográficos das redes trifásicas, os parâmetros das fontes de GD, as leituras dos medidores inteligentes, e o estado de operação das chaves remotamente controláveis. Um algoritmo de estimação de estado trifásico determinará continuamente as injeções de potência nos nós em função das medidas registradas pelos medidores. Em caso de falta permanente, um modelo de localização de faltas, baseado nas leituras dos medidores e dos indicadores de falta instalados na rede, fornecerá o local aproximado da falta. Após localizar a falta e, segundo o valor das demandas estabelecidas pelo estimador de estado, o esquema de restauração fornecerá a sequência de operações das chaves para levar o sistema até um estado restaurativo eficiente. Modelos de otimização matemática serão desenvolvidos para representar o estimador de estado e o problema de restauração trifásica, respectivamente. O método de localização de falta utilizado será uma versão melhorada do método basedo em medida esparsas e a matriz de impedância das barras. A meta-heurística Tabu Search será utilizada para resolver os modelos de otimização propostos. O modelo ARIMA será utilizado para a previsão da demanda. O software de self-healing será testado utilizando sistemas reaisAbstract: The main objective of this theses is to design and to implement a centralized self-healing software for unbalanced three-phase electrical distribution systems (EDS), using the information provided by smart meters and considering distributed generation (DG). Self-healing is the ability of the EDS to automatically restore themselves in case of a permanent fault. According to the data gathered by smart meters and the EDS's parameters, the proposed self-healing software is able to: a) estimate the nodal demands during the pre and post-fault status, using a three-phase state estimator and a short-term load forecasting method, b) identify the zone wherein a permanent fault is located, and c) generate the sequence of operations that must be deployed by the remote-controlled switches installed along the system. Ultimately, the self-healing scheme will isolate the faulty section of the network and restore the service of as many customers as possible, in the least amount of time and with minimal human intervention. The proposed self-healing software will have a friendly graphical user interface to simplify the data acquisition process and to present the results, considering geographic data, dispatchable DG units, smart meters and remote-controlled switching devices. A three-phase state estimator will continuously calculate the power demands at the nodes. In case of a permanent fault, the fault location algorithm will use the smart meters' data and the fault indicators signals to establish the zone where a permanent fault is most probably located. After finding the faulty section of the system and the estimated post-fault demands, an optimal service restoration will be deployed in order to determine the sequence of switch operations. Mathematical optimization models will be used to represent the three-phase state estimator and the service restoration process. An enhanced bus-impedance-matrix-based fault-location method will be also implemented. The methodology used to solve the optimization models will be the metaheuristic \emph{Tabu {Search}}. The short-term load forecasting method will be an adaptation of the seasonal ARIMA models. The proposed self-healing scheme will be tested using real EDSDoutoradoEnergia EletricaDoutor em Engenharia Elétrica2015/12564-1FAPES