Modern Power System Dynamic Performance Improvement through Big Data Analysis

Higher penetration of Renewable Energy (RE) is causing generation uncertainty and reduction of system inertia for the modern power system. This phenomenon brings more challenges on the power system dynamic behavior, especially the frequency oscillation and excursion, voltage and transient stability problems. This dissertation work extracts the most useful information from the power system features and improves the system dynamic behavior by big data analysis through three aspects: inertia distribution estimation, actuator placement, and operational studies.First of all, a pioneer work for finding the physical location of COI in the system and creating accurate and useful inertia distribution map is presented. Theoretical proof and dynamic simulation validation have been provided to support the proposed method for inertia distribution estimation based on measurement PMU data. Estimation results are obtained for a radial system, a meshed system, IEEE 39 bus-test system, the Chilean system, and a real utility system in the US. Then, this work provided two control actuator placement strategy using measurement data samples and machine learning algorithms. The first strategy is for the system with single oscillation mode. Control actuators should be placed at the bus that are far away from the COI bus. This rule increased damping ratio of eamples systems up to 14\% and hugely reduced the computational complexity from the simulation results of the Chilean system. The second rule is created for system with multiple dynamic problems. General and effective guidance for planners is obtained for IEEE 39-bus system and IEEE 118-bus system using machine learning algorithms by finding the relationship between system most significant features and system dynamic performance. Lastly, it studied the real-time voltage security assessment and key link identification in cascading failure analysis. A proposed deep-learning framework has Achieved the highest accuracy and lower computational time for real-time security analysis. In addition, key links are identified through distance matrix calculation and probability tree generation using 400,000 data samples from the Western Electricity Coordinating Council (WECC) system

Big Data Analytics na energia: uma revisão sistemática da literatura

A transformação para uma sociedade mais digital tem vindo a produzir uma quantidade de dados incomparável com décadas anteriores. Big data analytics é agora um termo muito conhecido ao nível de dados financeiros, saúde, marketing, logística, entre outros. Sendo a energia uma das áreas afetadas pela transformação digital, como tem sido aplicado o conceito de big data analytics nesta área? Que aplicações surgiram devido ao volume de dados recolhidos? Que ferramentas são utilizadas? Como tem sido afetada por esta mudança? Esta dissertação pretende responder à pergunta-chave “Como tem sido aplicado big data analytics na área da energia?”. Para o efeito procede-se à realização de uma revisão sistemática da literatura, a partir da qual se elabora uma introdução das temáticas discutidas para leitores que possam estar a iniciar estudos nesta área de investigação, garantindo, ao mesmo tempo, que esta seja útil para leitores que já se encontram inseridos nestas áreas. Para a realização da revisão foi consultada a base de dados Science Direct, sendo construída uma frase booleana através das palavras-chave selecionadas durante a fase de pesquisa da base de dados sendo estas “Big Data”, “Analytics”, “Energy”, “Smart Grid”, “Smart Meters”, “Smart Sensor Network”, “Meter Data Analytics”, “Energy Management” e “Energy Consumption” tendo sido realizado um estudo bibliométrico aos resultados obtidos. Para a seleção dos estudos foram utilizados três métodos de filtragem: um primeiro centrado nos critérios de seleção; o segundo através da leitura dos títulos das publicações e dos resumos; e o terceiro através da realização de um teste de relevância. A exploração da informação permitiu concluir que big data analytics na energia tem sido aplicada em áreas como o estudo do consumidor, soluções para análise de dados recolhidos por smart meters, desenvolvimento de plataformas de análise das smart grids, segurança e gestão inteligente da energia que se refletem na forma como a energia é canalizada, aproveitada e utilizada através da associação de técnicas, processos e sistemas planeados para análise de grandes volumes de dados, resultando numa tomada de decisões mais consciente pelos fornecedores e consumidores de energi