Model-Free Methods to Analyze Pmu Data in Real-Time for Situational Awareness and Stability Monitoring

This dissertation presents and evaluates model-free methodologies to process Phasor Measurement Unit (PMU) data. Model-based PMU applications require knowledge of the system topology, most frequently the system admittance matrix. For large systems, the admittance matrix, or other system parameters, can be time-consuming to integrate into supporting PMU applications. These data sources are often sensitive and can require permissions to access, delaying the implementation of model-based approaches. This dissertation focuses on evaluating individual model-free applications to efficiently perform functions of interest to system operators for real-time situational awareness. Real-time situational awareness is evaluated with respect to central digitization where the PMU data is archived, and delays from telecommunication and system architecture are not considered. The PMU data available to utilities is often a subset of the overall system. Even without full observability, PMU data for observable portions of the system provides valuable, high-resolution information about the current system state. Methods are needed that can analyze and generate critical insight about the system in real-time to assist in detection and mitigation of major system events. All chapters address methodologies that can derive their output solely from the PMU signals. These methodologies are evaluated for their reliability and computational efficiency, considering a specific task of interest. Inter-area oscillations and poorly damped electromechanical modes are dangerous when undetected for extended periods of time, eventually leading to blackouts when unstable parameters are present. Prony Analysis and Matrix Pencil Method were selected in Chapter 4 for their proven effectiveness of estimating the dominant modes of an input signal; for purposes of this dissertation, the signal of interest for oscillation analysis is real power. The speed of convergence, accuracy of the methods, and viability when applied to utility PMU data were assessed to determine suitability to online system operation. Matrix Pencil Method was determined to provide more robust and computationally efficient estimation of key system modes for both simulated and real utility PMU data. The biorthogonal discrete wavelet transform, which can correlate frequency data to a time-domain solution, was utilized in Chapter 3 to create a methodology for event detection and classification for a subset of selected events. The derived methodology was shown to be effective for identification and classification of load and capacitor switch events, as well as breaker operation and faults. Methods to mimic the power flow Jacobian from discrete measurements are derived to assess system stability and eigenvalues in Chapter 2. These methods were effective for fast detection of unstable system parameters. Chapter 5, the most significant contribution of this dissertation, details derivations of a mathematical reduced system model and power flow Jacobian variants for more robust instability detection, system weak point identification, mitigation techniques, and state estimation capabilities. Considering the functions of all evaluated and developed model-free methodologies, event detection, event classification, detection of poorly damped oscillatory modes, and instability detection and mitigation can be achieved for situational awareness

Analyse et évaluation de la sécurité dynamique du réseau électrique par le forage des mesures synchrones

Les synchrophaseurs (Phasor Measurement Units PMUs) sont considérés aujourd'hui comme des appareils de mesure les plus importants dans l'avenir des réseaux électriques. Dans l’optique de surveiller la sécurité du réseau de transport d’énergie et spécifiquement de fournir à l’opérateur une visibilité étendue du réseau de transport (wide-area grid visibility), les synchrophaseurs ont connu une utilisation importante en Amérique du nord. Ainsi, aux États-Unis seulement, l’installation de ces appareils est passée de 166 à 1 043 de 2010 à 2014. Cette thèse a pour objectif de répondre à la problématique du procédé d’utilisation des mesures des synchrophaseurs pour tirer leur plein potentiel lors de leur intégration dans l’environnement opérationnel de la sécurité du réseau de transport. En effet, en vertu des qualités de mesure des synchrophaseurs telles que la précision, la latence et la visibilité, il y a le grand volume de données en temps réel à savoir gérer. À cet effet, une procédure systématique, en trois étapes, de développement des modèles de surveillance de la sécurité du réseau par le biais de phaseurs synchrones est proposée. Cette démarche s’inscrit dans le cadre d’apprentissage statistique. Le jeu de données analysé est extrait de la base de données EMS/SCADA d’Hydro-Québec (HQ) et s’échelonne sur quatre ans, à un intervalle d’une minute. En premier lieu, suite à une étude purement statistique de la base de données, nous avons identifié les angles de phase de tension comme prédicteurs de stabilité et en conséquence, défini des limites des angles de phase où le réseau de transport semble stable. En second lieu, avec l’algorithme des forêts aléatoires (FA), nous avons établi des modèles de prévision des marges de sécurité et des transits actifs à base des prédicteurs définis. Puis une étude complète de validation a été effectuée. En troisième abord, avec l’algorithme GLM (modèle linéaire généralisé), nous avons élaboré des modèles de prévision des angles de phase de tension en fonction de leurs états antérieurs : une heure, quatre heures ou vingt-quatre heures au préalable. Le mappage de ces angles prédits sur les modèles établis par les FA nous a permis d’anticiper l’évaluation de nouvelles valeurs limites de stabilité une heure, quatre heures ou vingt-quatre heures en avance. Notre première contribution est axée principalement sur l’utilisation d’une base de données réelle du réseau de transport d’HQ pour la conception et la validation de nos modèles. Notre deuxième contribution concerne l’utilisation des techniques de forage de données pour proposer une solution à l’évaluation rapide des limites de stabilité dynamique d’un réseau de transport. Notre troisième contribution consiste en l’identification des écarts angulaires en tant que prédicteurs de transit de puissance ainsi que des limites de stabilité dynamique associées. Par ailleurs, la quatrième contribution se résume à la conception d’une nouvelle approche reflétant le comportement dynamique réel du réseau de transport à partir des données de synchrophaseurs. Finalement, notre apport d’un point de vue économique consiste en la bonification de l’approche conventionnelle de surveillance de la sécurité dynamique par simulation avec l’apport des mesures synchronisées. Ce travail ouvre plusieurs perspectives de recherches, à savoir : généraliser l’approche adoptée à des réseaux maillés ou non ; introduire de nouvelles fonctionnalités aux écarts angulaires (réserves réactives, injections de puissance active et réactive, les barres critiques, etc.); combiner les FA avec la logique floue afin d’améliorer la prévision des angles de phase de tension ; et enfin réaliser une étude similaire pour identifier d’autres signatures de défauts