Synchrophasor Based Islanding & Open phase fault Protection in Distribution Systems

With the rapid growth of renewable energy resources, energy efficiency initiatives, electric vehicles, energy storage, etc., distribution systems are becoming more complex such that conventional protection, control, and measurement infrastructure – typically concentrated at the main substation, with little to no access to information along the feeder – cannot maintain the reliability of the system without some sort of additional protection, control and measurement functionalities. As an example, a dedicated communication channel for carrying the transfer trip signal from the substation to the Point of Common Coupling (PCC) to prevent islanding operation of alternative resources, has been a requirement for many utilities. In the transformation of the distribution system from a simple radial system to a bidirectional energy flow network, integration of many intelligent devices and applications will also be required. Thus, this situation calls for investment in communication infrastructure, and augmentation of protection, control, and measurement functionalities. The value of power system communication technologies such as synchrophasor measurement technology – which includes the Phasor Measurement Unit (measuring and providing voltage and current phasors in the real time via communication), communication infrastructure, and Phasor Data Concentrator (PDC) – is being recognized through large-scale deployments around the world. However, these implementations are predominantly limited to some monitoring-type applications and are being realized primarily in transmission systems and bulk power systems (≥100 kV), where performance requirements are much more stringent compared to distribution systems. So contrary to transmission systems, the current status of synchrophasor measurement technology can be utilized to its full extent in distribution systems, as shown in current research for anti-islanding and open-phase faults in the distribution feeder protection application, where the number of PMUs and performance required is somewhat lower than the bulk of power energy. Thus, the opportunity to invest in the implementation of synchronized measurement technology in distribution system is timely as it can be coordinated with other investments in feeder modernization, distributed generation (DG) integration, and infrastructure enhancements that are underway, including “smart grid” initiatives. In the first use case of this research, the behavior of the major DG types during islanding is studied through accurate transient modeling of utility type distribution systems using PSCAD-EMTDC and MATLAB. The study proposes augmentation of PMU-based solutions to the current passive islanding protection elements, such as voltage and frequency, and improving the non-detection zone of the passive elements by adapting their settings based on normal loading conditions at closest known instant prior to the fault or islanding occurrence. The solution proposes a system architecture that requires one PMU at each PCC bus and in the main substation. The communication aspect is based on the IEC 6850-90-5 report, where the PMU can subscribe directly to the data stream of the remote PMUs such that the need for PDCs in this application is eliminated, yielding better performance. In the second use case, an open-phase fault – a major concern for distribution utilities from safety of public and equipment perspective – has been studied. Clearing the open-phase fault without identifying the type of fault could result in an attempt by the recloser to reenergize the downed wire; conversely, an undetected open-phase fault could initiate ferro-resonance, thereby stressing equipment and increasing the risk to public safety, both urban and rural. This work discusses comprehensive analysis of symmetrical components of various types of open-phase faults in the distribution feeder with the presence of distributed generators (DGs) and proposes the use of phasor measurement data located at substation and PCC to identify the open-phase fault. The proposed algorithm relies on the rate of change of the various current and voltage sequence components. In the study conducted, the utility type feeder and substation are modeled in PSCAD-EMTDC, and different types of open-phase fault and shunt faults are studied to verify the dependability and security of proposed algorithm

Estimación fasorial bajo oscilaciones de potencia aplicando el método de SHANKS

La creciente demanda de energía eléctrica, los cambios climáticos originados por el calentamiento global de la tierra y la falta de medios de transmisión de energía, han provocado que los sistemas eléctricos de potencia en México, así como en la mayor parte del mundo trabajen prácticamente en sus límites operativos, por lo que resulta necesario contar con las herramientas necesarias que nos permitan controlar y monitorear los Sistemas Eléctricos de Potencia (SEP) bajo condiciones de estado estable, así como transitorias. Una de las formas tradicionales para controlar y monitorear la dinámica de los sistemas eléctricos de potencia, los cuales la mayor parte del tiempo están sometidos a un gran estrés, es por medio de la medición o estimación de las señales típicas del SEP (voltaje, corriente y potencia eléctrica), las cuales pueden cambiar súbitamente al momento de realizar conmutaciones de carga o inclusive en el instante de ser liberada una falla en el sistema, ocasionando bajo ciertas condiciones oscilaciones de potencia que se caracterizan por tener lentas variaciones de amplitud a frecuencias menores a la fundamental. Los algoritmos tradicionales utilizados actualmente para la medición fasorial asumen que la amplitud y la fase de las señales de voltaje y corriente son constantes durante el intervalo de observación, es decir, comúnmente la estimación del fasor se basa en el concepto de estado estable, lo que implica una fuerte restricción ante condiciones de oscilación, pues limita el control y monitoreo efectivo de los SEP bajo condiciones transitorias. Por tal motivo, en esta investigación se propone un nuevo algoritmo de estimación fasorial que considere las variaciones tanto de amplitud como de la fase en función del tiempo, por medio de la aplicación de los métodos de diseño de filtros digitales de predicción lineal, los cuales hacen uso del principio de mínimos cuadrados, con el fin de obtener el modelo ARMA (Modelo Autorregresivo de Promedio Móvil) que mejor se adapte a los segmentos de corta duración cuando las señales de voltaje y corriente manifiestan las variaciones de amplitud y fase típicas de una oscilación en sistemas de potencia. El algoritmo propuesto hace uso de la metodología de Shanks para estimar los elementos del modelo MA (Modelo de Promedio Móvil), los cuales aportan la información fasorial correspondiente a la señal a analizar, de manera que, por medio de estos coeficientes, se le da un seguimiento más adecuado a la dinámica del SEP y de esta forma se genera un algoritmo de estimación fasorial de segundo orden el cual, por medio del análisis de la estimación de la primera y segunda derivada del fasor dinámico, se puede usar como medio para distinguir de manera segura y efectiva entre una falla y una oscilación. Para llevar a cabo la evaluación del algoritmo de estimación fasorial propuesto se contemplan diversos escenarios. Uno de ellos es probar el algoritmo ante una señal teórica la cual está constituida por los tres estados típicos de una señal (prefalla, falla y postfalla), así como ante una señal real tomada de un PMU (Unidad de Medición Fasorial) de la red mexicana, ambos casos son comparados con los resultados obtenidos por el modelo en [3] tomando en cuenta los mismos escenarios y en base a ello determinar las ventajas y desventajas de ambos modelos. Aún es necesario realizar más pruebas y estudios referente a la complejidad numérica para validar el algoritmo propuesto. Sin embargo, los resultados obtenidos en esta investigación demuestran que el algoritmo se puede utilizar para discriminar entre una falla y una oscilación, no obstante dichos resultados pueden ser mejorados al diseñar un estimador del tipo no causal