An efficient and accurate solution for distribution system state estimation with multiarea architecture

Distribution system state estimation (DSSE) is an essential tool for the management and control of future distribution networks. Distribution grids are usually characterized by a very large number of nodes and different voltage levels. Moreover, different portions of the system can be operated by different distribution system operators. In this context, multiarea approaches are key tools to efficiently perform DSSE. This paper presents a novel approach for multiarea state estimation in distribution systems. The proposed algorithm is based on a two-step procedure, where the first-step local estimations are refined through a newly designed second step that allows the integration of the measurement information available in the adjacent areas. The main novelty in this paper is the mathematical analysis of the impact brought by possible measurements shared among different areas, which drives the design of a new efficient weighted least squares formulation of the second step to maximize the achievable estimation accuracy. Tests performed on the unbalanced IEEE 123-bus network prove the goodness of the new multiarea estimator proposed and show the accuracy and efficiency enhancements obtainable with respect to previous literature

Design and accuracy analysis of multi-level state estimation based on smart metering infrastructure

While the first aim of smart meters is to provide energy readings for billing purposes, the availability of these measurements could open new opportunities for the management of future distribution grids. This paper presents a multi-level state estimator that exploits smart meter measurements for monitoring both low and medium voltage grids. The goal of the paper is to present an architecture able to efficiently integrate smart meter measurements and to show the accuracy performance achievable if the use of real-time smart meter measurements for state estimation purposes were enabled. The design of the state estimator applies the uncertainty propagation theory for the integration of the data at the different hierarchical levels. The coordination of the estimation levels is realized through a cloud-based infrastructure, which also provides the interface to auxiliary functions and the access to the estimation results for other distribution grid management applications. A mathematical analysis is performed to characterize the estimation algorithm in terms of accuracy and to show the performance achievable at the different levels of the distribution grid when using the smart meter data. Simulations are presented, which validate the analytical results and demonstrate the operation of the multi-level estimator in coordination with the cloud-based platform

Contribuições para a estimação de estado em redes de distribuição

Orientador: Madson Cortes de AlmeidaTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: As redes de distribuição de energia têm sido o foco de grande parte dos estudos recentes na área de energia elétrica. Originalmente, as redes de distribuição foram projetadas para transmitir energia em uma única direção, das subestações até os pontos de consumo. Com o aumento da geração distribuída os fluxos de potência se tornam multidirecionais, dificultando a manutenção dos limites operativos de tensões e fluxos de corrente. Para contornar tal situação serão necessários investimentos nas infraestruturas de monitoramento e automação, permitindo uma maior visibilidade e controlabilidade das redes. Neste contexto, os estimadores de estado para sistemas de distribuição terão um papel fundamental pois permitem filtrar os erros inerentes ao processo de medição fornecendo o estado mais provável de operação da rede. Porém, a aplicação direta de estimadores de estado em sistemas de distribuição é limitada pela baixa quantidade de medições, pelo desequilíbrio das cargas, pelos parâmetros assimétricos das linhas, entre outros fatores. Atualmente, alguns estudos sobre metodologias para estimação de estado em redes de distribuição são encontrados na literatura. Entretanto, a implementação prática de tais metodologias depende de uma série de melhorias, tanto nas abordagens existentes quanto na infraestrutura de medição. O principal objetivo deste trabalho é propor um método de estimação de estado em redes trifásicas de distribuição baseado na escolha das correntes nos ramos como variáveis de estado. O método proposto apresenta eficiência computacional, robustez e resultados precisos. O modelo trifásico dos componentes da rede é utilizado, assim como o desbalanço de cargas e a assimetria dos parâmetros da rede são considerados. Nesta proposta é realizado o tratamento apropriado dos diversos tipos de medição, assim como o tratamento de pseudo-medidas e medidas virtuais. Esta tese aborda ainda a importância da especificação da referência angular em estimadores de estado trifásicos, propondo uma metodologia eficiente que corrige problemas de convergência e permite o tratamento adequado dos desbalanços da cargas e das assimetrias da rede. Também é apresentado um método de solução do estimador proposto baseado em substituição de variáveis para tratamento de injeções nulas e formulação por blocos para preservação da esparsidade da matriz de coeficientes. Além disso, o trabalho apresenta um exemplo de aplicação do estimador de estado nos sistemas modernos de distribuição de energia com geradores distribuídos. O monitoramento é baseado em medidores inteligentes e/ou medições fasoriais, considerando uma redundância das medidas característica de sistemas de distribuição de energiaAbstract: In the recent years, substantial research on power energy systems is focused on distribution systems for many reasons. Originally, distribution systems were designed to transport energy in only one direction, i.e., from the primary substation to the points of consumption. However, the upcoming increase in distributed generation causes multi-directional power flows bringing buses voltages and branch currents close to regulatory limits. To tackle these, huge modifications in current control paradigms are expected. In this context, state estimators for electric power distribution systems will play an important role, once that they allow filtering errors of the measurements process to provide the best possible estimate of the system's operation point. The direct application of the state estimation methodologies in distribution systems faces challenges posed by the lack of monitoring, unbalanced loads, and parameters asymmetry. Studies about state estimation in distribution systems have been presented in the literature. However, their practical implementation depends on a series of improvements, as well as infrastructure enhancements. The main objective of this thesis is the proposal of an improved three-phase state estimation method, which is based on the adoption of complex branch currents as state variables. The proposed method is computationally efficient, accurate and robust. It is not only modeled for three-phase systems but also considers general topologies (radial and meshed), the load unbalances, and parameters asymmetry. The various types of measurements available in modern distribution systems are treated, as well as pseudo-measurements and virtual measurements. This thesis addresses the importance of angle reference setting in three-phase state estimators, proposing an efficient methodology with the proper treatment of system's measurements, considering the asymmetry and loads unbalance. It is also presented an alternative solution method for the proposed approach based on the substitution of variables concept, improving the treatment of null injections, and the blocked formulation, allowing the use of voltage measurements with minimal losses in the coefficient matrices sparsity. In addition, this thesis presents an application of state estimators in modern distribution systems with distributed generators and smart meters and/or phasor measurement, considering the lack of measurements in some parts of the systemsDoutoradoEnergia EletricaDoutor em Engenharia Elétrica148195/2012-1CNP

PMU-basierte Zustandsabschätzung in Smart Distribution

Diese Dissertation bietet einen ganzheitlichen Ansatz dafür, wie die Überwachung des Verteilnetzes – und hier insbesondere der 110-kV-Ebene – zukünftig gestaltet werden kann. Innerhalb dieser Thematik wurden sowohl planungstechnische als auch betriebliche Aspekte bei der Integration und Optimierung neuartiger Überwachungsverfahren theoretisch und praktisch untersucht.Als Voraussetzung für ein Überwachungssystem sind zunächst bestehende PMU-Platzierungsverfahren gegenübergestellt und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile identifiziert worden. Hier hat sich gezeigt, dass technische Einschränkungen bei der Installation und daraus resultierende unzulässige Verallgemeinerungen bei der linearen Optimierung nach einer neuen Methodik verlangten. Durch die Einführung eines PMU-Platzierungsverfahrens auf Basis von Messstellen konnte diesbezüglich eine effiziente und kostenoptimale Lösung vorgestellt werden. Untersuchungen an mehreren Testnetzen (darunter das IEEE 14- und das IEEE 30-Knoten-Testnetz) haben nachgewiesen, dass im Vergleich mit konventionellen Verfahren der geforderte Grad an Beobachtbarkeit mit weniger Messungen gewährleistet werden kann und zudem eine Berücksichtigung unzulässiger Messstellen erfolgt. Durch die Verwendung und Anpassung von aussagekräftigen Beobachtbarkeitsindizes in Kapitel 4 wurde dieser Zusammenhang auch durch numerische Werte quantitativ nachgewiesen.Im Kern der Arbeit sind drei Verfahren der Netzzustandsabschätzung (konventionell, linear und hybrid) durch eine Applikation in MATLAB realisiert worden. Die Applikation ermöglichte die Untersuchung variabler Messkonfigurationen für ein 4-Knoten-Beispielnetz und eine 110-kV-Verteilnetzstruktur mit 18 Knoten. In mehreren Simulationen wurden dazu Referenzzeitreihen mittels Lastflussberechnung erzeugt, aus denen im Anschluss virtuelle Messungen mit synthetischen Fehlern für die Zustandsabschätzung abgeleitet wurden. Durch Variation der Anzahl verfügbarer Messungen und ihrer Messgenauigkeit konnten Schlussfolgerungen bezüglich der jeweiligen Eignung des Verfahrens für die praktische Anwendung im Verteilnetz gezogen werden. Sowohl die exklusive PMU-Nutzung (LSE) als auch die hybride Netzzustandsabschätzung zeigten dabei erhebliche Vorteile gegenüber konventionellen Ansätzen. Unter Verwendung der bereits heutzutage verfügbaren hohen Genauigkeit zeigerbasierter Messgeräte konnte so die Abweichung der ermittelten Zustandsgrößen um mindestens 50 % reduziert werden. Auch die höhere Rate, mit der PMU Messdatensätze bereitstellen können, erlaubt folglich eine detaillierte Erfassung dynamischer Effekte und die tiefergehende Analyse von Ursache-Wirkungs-Ketten im Gesamtsystemverbund. In Kapitel 7 wurde abschließend die lineare Netzzustandserfassung unmittelbar auf ein bestehendes 110-kV-Verteilnetz angewendet. Der dazu verfügbare PMU-Messdatensatz umfasste einen Zeitraum von 9 Stunden. Zwar war eine Validierung durch Referenzmessungen nicht möglich, jedoch konnten die erzielten Ergebnisse durch grundlegende Kenntnisse der vorherrschenden Last- und Erzeugungssituation im betrachteten Netzgebiet als plausibel eingestuft werden. Aus den praktischen Erfahrungen konnte zudem eine Handlungsempfehlung für die Integration von PMU-Messgeräten in bestehende Verteilnetzleitwarten aufgestellt werden. Diese behandelten sowohl anbindungstechnische, betriebliche als auch kostenbezogene Aspekte.Als Ergebnis dieser Dissertation kann zusammenfassend festgestellt werden:Es wurde simulativ und praktisch gezeigt, dass zeigerbasierte Messgeräte wesentlich zur Verbesserung der Netzzustandsbestimmung im 110-kV-Verteilnetz beitragen können. Damit ist auch die Thesis dieser Arbeit nachgewiesen.Durch die bereits heute industriell verfügbare Genauigkeit stellen PMU damit eine ernstzunehmende Alternative bei der messtechnischen Ausstattung eines elektrischen Energieversorgungsnetzes im Vergleich zu konventionellen Geräten dar. Vor allem die zumeist spärlich überwachten unteren Netzebenen verlangen aufgrund der zunehmenden Dynamik infolge volatiler Einspeisung nach einer stärkeren und genaueren Beobachtung. Nur dann können die statischen und dynamischen Systemdienstleistungen der dort angeschlossenen dezentralen Anlagen durch den Netzbetreiber optimal genutzt und koordiniert werden, um auftretende Netzengpässe und Spannungsbandverletzungen zu beheben bzw. zu vermeiden.Die BMWi-Verteilernetzstudie [106] und die dena-Verteilnetzstudie [107] haben diesbezüglich zwar bereits gezeigt, dass ein Netzausbau mittel- bis langfristig für einen nachhaltig sicheren Betrieb unumgänglich ist, jedoch stellt das Einspeisemanagement zur Zeit das meistgenutzte Werkzeug für den Übergang dar. Bereits die akkumulierte Abregelung von 1 % der Jahresenergie würde beispielsweise ausreichen, um den Netzausbaubedarf in Deutschland insgesamt um 30 % zu senken [106]. Die optimale Beobachtbarkeit des elektrischen Netzes über alle Spannungsebenen hinweg ist in der Konsequenz die wichtigste Voraussetzung für eine intelligente und koordinierte Nutzung dieses Werkzeugs. Und auch wenn der Einfluss eines erweiterten Blindleistungsmanagements nachweislich nur geringe Effekte zeigt, so kann letztlich auch dieses Potential nur bei genauer Kenntnis des globalen Spannungsprofils optimal ausgeschöpft werden.Ausblickend gilt es insbesondere, weitere praktischen Erfahrungen bezüglich der Nutzung von PMU im Verteilnetz zu sammeln. Simulative und theoretische Analysen sowieOptimierungsansätze sind bereits durch eine Vielzahl wissenschaftlicher Veröffentlichungen adressiert worden. Woran es jedoch fehlt, ist die globale VNB-ÜNB-übergreifende messtechnische Erfassung des dynamischen Verhaltens des elektrischen Verbundsystems unter dem Einfluss stark zunehmender volatiler Einspeisung. Viele Effekte, die Ursache für Fehler oder Schutzauslösungen sein können, sind mit heutigen Mitteln einfach nicht erfassbar bzw. nicht kausal rückverfolgbar. Die Nutzung von PMU zur Einrichtung eines Distribution Area Monitoring Systems, wie es im Rahmen dieser Dissertation vorgestellt wurde, bietet die dazu notwendigen funktionellen Eigenschaften und Spezifikationen

PMU-basierte Zustandsabschätzung in Smart Distribution

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, Dissertation, 2016von M. Sc. Marc RichterLiteraturverzeichnis: Seite 93-10

Design and Implementation of New Measurement Models and Procedures for Characterization and Diagnosis of Electrical Assets

The measurement is an essential procedure in power networks for both network stability, and diagnosis purposes. This work is an effort to confront the challenges in power networks using metrological approach. In this work three different research projects are carried out on Medium Voltage underground cable joints diagnosis, inductive Current Transformers modeling, and frequency modeling of the Low power Voltage Transformer as an example of measurement units in power networks. For the cable joints, the causes and effects of Loss Factor have been analyzed, while for the inductive current transformers a measurement model is developed for prediction of the ratio and phase error. Moreover, a frequency modeling approach has been introduced and tested on low power voltage transformers. The performance of the model on prediction of the low power voltage transformer output has been simulated and validated by experimental tests performed in the lab

Uncertainty of Voltage Profile in PMU-Based Distribution System State Estimation

Distribution system state estimation (DSSE) tools are required to estimate the real operating conditions of power distribution networks. The accuracy of the quantities estimated through DSSE plays a key role in the effectiveness of the management and control functions. This paper presents a comprehensive mathematical analysis aimed at highlighting the most important factors affecting the accuracy of the voltage profile obtained by means of weighted least squares estimators. The proposed analysis shows the way in which the uncertainty components of the voltage estimations depend on the measurement system available on the field. In particular, this paper considers synchrophasor measurements provided by phasor measurement units and hybrid measurement systems also presenting conventional devices. Tests performed on a 95-bus network prove the validity of the theoretical analysis and show the importance of the results also from a meter placement perspective, emphasizing the requirements needed to achieve specific accuracy targets

Metrological characterization of sensors and instrumentation for distribution grid monitoring and electrical asset diagnostics

The Smart Grid needs a large amount of information to be operated and day by day new information is required to improve the operation performance. It is also fundamental that the available information is reliable and accurate. Therefore, the role of metrology is crucial, especially if applied to the distribution grid monitoring and the electrical assets diagnostics. This dissertation aims at better understanding the sensors and the instrumentation employed by the power system operators in the above-mentioned applications and studying new solutions. Concerning the research on the measurement applied to the electrical asset diagnostics: an innovative drone-based measurement system is proposed for monitoring medium voltage surge arresters. This system is described, and its metrological characterization is presented. On the other hand, the research regarding the measurements applied to the grid monitoring consists of three parts. The first part concerns the metrological characterization of the electronic energy meters’ operation under off-nominal power conditions. Original test procedures have been designed for both frequency and harmonic distortion as influence quantities, aiming at defining realistic scenarios. The second part deals with medium voltage inductive current transformers. An in-depth investigation on their accuracy behavior in presence of harmonic distortion is carried out by applying realistic current waveforms. The accuracy has been evaluated by means of the composite error index and its approximated version. Based on the same test setup, a closed-form expression for the measured current total harmonic distortion uncertainty estimation has been experimentally validated. The metrological characterization of a virtual phasor measurement unit is the subject of the third and last part: first, a calibrator has been designed and the uncertainty associated with its steady-state reference phasor has been evaluated; then this calibrator acted as a reference, and it has been used to characterize the phasor measurement unit implemented within a real-time simulator

Optimierte Ladung von Elektrofahrzeugen als Markow Entscheidungsprozess mittels maschineller Lernalgorithmen

Die Elektromobilität mit teils hohen Ladeleistungen ist für den sicheren Betrieb der elektrischen Verteilnetze zukünftig eine Herausforderung. Zur Reduzierung von Überlastungen in der Niederspannung werden daher Steueralgorithmen benötigt, um die Ladeleistung der Fahrzeuge zu steuern. Hierbei ergibt sich allerdings das Problem, dass die Niederspannungsnetze in der Regel messtechnisch nicht überwacht werden und so Eingangsdaten für Steueralgorithmen fehlen. In der Arbeit wird die Kombination von zwei maschinellen Lernalgorithmen untersucht. Die Steuerung der Ladeleistung von Elektrofahrzeugen ist als Markow-Entscheidungsprozess definiert, der mittels dem bestärkten Lernen gelöst wird. Für die Bereitstellung der Eingangsdaten wird ein künstliches neuronales Netz verwendet, das den Zustand eines Niederspannungsnetzes abschätzt. Durch das Zusammenspiel beider Algorithmen können die durch die Ladung von Elektrofahrzeugen ausgelösten Netzüberlastungen reduziert werden.The expansion of renewable energies and the charging of electric vehicles, in some cases with high power, pose a new challenge for the safe operation of electrical distribution grids in the future and, in some cases, today. Therefore, algorithms for controlling the charging power of electric vehicles are needed to prevent and reduce low-voltage equipment overloads. However, when implementing a control algorithm for the charging power of electric vehicles, the fact that low-voltage grids are not typically monitored by measurement technology, due to historical reasons, presents a problem. Therefore, it is necessary to be able to precisely estimate the condition of the low-voltage grid. This thesis presents an autonomous control of the charging power of distributed private electric vehicles to prevent and reduce equipment overloads in the low-voltage grid while maintaining a short charging time. This control utilizes a Markov decision process. Machine learning algorithms were used to solve the Markov decision process and generate its state. An artificial neural network was used to estimate the node voltage in real time and as a state for the Markov decision process. To solve the Markov decision process, reinforcement learning in a decentralized approach as a multiagent system was used as a machine learning algorithm. Each charging point was assigned a so-called agent that, using a defined reward function and action vector for controlling the charging power of the respective charging point, attempted to achieve the optimal balance between reducing equipment overload in the low-voltage grid and minimizing the charging time of electric vehicles. The estimation of node voltage and the autonomous decentralized control of electric vehicles using machine learning algorithms were validated and analyzed in three different scenarios of a grid model. This thesis investigates how the estimation of the node voltage as a state of the Markov decision process, which is subject to inaccuracies, affects the efficacy of the autonomous control. It also explores whether increasing the percentage of electric vehicles without expanding primary resources using the system of linear learning algorithms described is possible