Güç Sistemlerinde Rüzgar Enerjisi İle Üretimin Küçük İşaret Kararlılığına Etkilerinin Deterministik Ve Olasılıksal Olarak İncelenmesi

thumbnail.default.placeholder
Tarih
2012-02-08
Yazarlar
Tekdemir, İbrahim Gürsu
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Özet
Bu çalışmada bir güç sistemine rüzgar enerjisi ile üretimin katıldığı durum özelinde, güç sistemlerinin küçük işaret kararlılığı konusu incelenmiş ve hem kararlılık analizlerine ilişkin yeni yöntem ve yaklaşımlar önerilmiş, hem de önerilen yöntem ve yaklaşımlar örnek güç sistemleri üzerinde denenmiştir. Çalışmanın odak noktasını oluşturan rüzgar enerjisi ile üretimin güç sistemlerinin küçük işaret kararlılığı ve özel olarak da güç sistemleri salınımları açısından ele alınmasını gerekli kılan nedenlerden biri kullanılan generatör tipinin farklılığıdır. Çünkü rüzgar türbinli generatörlerin yapısı klasik senkron generatörlerden farklıdır ve bu yüzden küçük işaret kararlılığına, başka bir deyişle güç sistemleri salınımlarına etkileri de farklıdır. Çalışmada yapılan deterministik analizler ile, rüzgar enerjisi ile üretim yapıldığı zaman kullanılacak generatörlerin (hem Sincap Kafesli Asenkron Generatörlerin-SKAG, hem de Çift Beslemeli Asenkron Generatörlerin-ÇBAG) sistem kararlılığına etkileri anlaşılmaya çalışılmıştır. Deterministik analizlerin rüzgar türbinli generatörlerin güç sistemlerinin küçük işaret kararlılığına yalnızca yapısal etkilerini anlamakta yardımcı olmalarının nedeni, bu analizler esnasında generatör tipi dışında başka hiçbir parametrenin değiştirilmemesi, örneğin üretimin değişkenliğinin hesaba katılmamasıdır. Bu anlamda öncelikli olarak rüzgar türbinli generatörlerin senkron generatörler ile yapısal farklılıklarının güç sistemleri salınımlarına etkisini incelemek anlamlıdır. Rüzgar enerjisi ile üretimi genel olarak güç sistemlerinin küçük işaret kararlılığı araştırmalarında ön plana getiren önemli nedenlerden bir diğeri ise rüzgar enerjisi ile üretim miktarının değişken olması ve önceden kestirilememesidir. Bu, sistem işletmesi adına ciddi bir sorundur. Öte taraftan, küçük işaret kararlılığı problemini çözmek için tek bir çalışma noktası etrafında analiz yapıldığı düşünülürse, böylesi değişken bir üretim yapısına sahip olan bir sistemi inceleyebilmek için de yeni araçlara ihtiyaç var demektir. Bu çalışmada başvurulan araç, olasılık kavramı olmuştur ve rüzgar enerjisi ile üretim katılan güç sistemlerinin küçük işaret kararlılığını incelemek için olasılıksal benzetim yöntemlerinden yararlanılmıştır. Olasılıksal küçük işaret kararlılığı analizleri yapılarak sistemin değişken yapısı dahilinde bile küçük işaret kararlılığı hakkında yorum yapmak mümkün olmaktadır. Literatürde yaygın kullanıma sahip olan olasılıksal benzetim yöntemlerinden birisi Monte Carlo (MC) yöntemidir. Bu çalışmada MC yöntemi, belirsiz üretim birimlerinin çıkış gücünü örneklemede ve güç akışı senaryolarının üretilmesinde kullanılmıştır. Burada rüzgar hızının Weibull olasılık dağılımına uygun olarak değiştiği kabul edilmiştir. Bu noktadan sonra özdeğer analizleri yapılmış ve çok sayıda çalışma noktasına ait kararlılık parametreleri elde edilmiştir. Bu parametrelerden biri de güç sistemleri salınımlarının sönümlenme değerleridir. Bu bilgileri elde etmek, sistemin küçük işaret kararlılığını anlayabilmek adına önemlidir. Bunun yanında MC yöntemi ile sistemi gerçekçi bir şekilde modelleyebilmek için çok sayıda örnekleme almak gerekmektedir. Bu da işlem yükünü ve analiz için harcanan zamanı çok fazla arttırabilmekte ve analizi yavaşlatabilmektedir. Bu yüzden bu çalışmada, MC yönteminden çok daha az sayıda örnekleme ile de gerçekçi sonuçlar verebildiği gösterilmiş olan Latin Hiperküp Örneklemesi (LHÖ) yönteminin güç sistemlerinin küçük işaret kararlılığı analizlerinde kullanılması önerilmiştir. Bunun için MC yöntemi ile örnek güç sistemlerinde hesaplanan kararlılık parametreleri aynı şekilde LHÖ yöntemi ile de, üstelik daha az sayıda örnekleme alınarak hesaplanmıştır. Üstelik MC ve LHÖ yöntemleri ile alınan sonuçlar karşılaştırıldığı zaman, LHÖ yönteminin de en az MC yöntemi kadar başarılı olduğu, üstelik bu başarıyı çok daha az sayıda örnekleme alarak gösterdiği ortaya çıkmaktadır. LHÖ yönteminin, güç sistemlerinin küçük işaret kararlılığı analizlerinde de kullanılabilecek pratiklikte olduğu vurgulanmış ve uygulama sonuçlarıyla da gösterilmiştir. Herhangi bir benzetim yöntemi kullanılarak sistemin küçük işaret kararlılığına ilişkin önemli parametreler elde edilebileceği açıktır. Fakat güç sisteminin küçük işaret kararlılığı analizleri için önemli olan noktalardan bir diğeri de, elde edilen bu verilerin doğru bir şekilde yorumlanmasıdır. Bu anlamda, rüzgar enerjisi ile üretim ve dolayısıyla sistem için değişen çalışma noktaları söz konusu olduğunda, istatistiksel yaklaşımlar önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, çeşitli senaryolar dahilinde ve her iki benzetim yöntemiyle elde edilen verilerin, sisteme yeni bakış açıları getirmek için değerlendirilebilmesi amacıyla olasılıksal bir indeks kullanılması önerilmiştir. Bu indeks, güç sistemleri salınımlarının belirli bir sınır değerin üstünde olma olasılığını hesaplamaya dayanır. İndeksin en büyük avantajlarından birisi, belirsiz bir üretim birimini (veya belirsiz üretim ve tüketim birimlerini) içeren bir güç sisteminin küçük işaret kararlılığı hakkında net ve sayısal sonuçlar verebilmesidir. Bu çalışmada, olasılıksal indeks yardımıyla iki temel senaryo üzerinde sisteme yeni yaklaşımlar getirilmiştir. Buna göre, iki bölgeli bir güç sisteminde, sisteme eklenmesi planlanan bir rüzgar çiftliği ile sistemdeki bölgeler arası salınım modunun yeterli miktarda sönümlenebilmesi olasılığı arasında bir ilişki kurulmuş ve sisteme katılacak rüzgar çiftliğinin çeşitli üretim kapasitesi değerleri için sistemin kararlılığı hakkında yorum yapılmıştır. Buna göre, güç sistemleri salınımlarının yeterli miktarda sönümlenmesi olasılığı için yapılacak bir kabul ile, kurulacak rüzgar çiftliğinin üretim kapasitesini belirlemek de mümkün olabilecektir. Bu, sistem planlamasına ışık tutabilecek etkili bir yorumdur. Bu çalışmada indeks ile bu yorumların getirilebileceği gösterilmiş ve sistem planlamasına dair kararın, bir kararlılık ölçütüyle şekillenebileceği öngörülmüştür. Buna ek olarak yine olasılıksal indeks yardımıyla, beş bölgeli ve 16 generatörlü başka bir örnek güç sisteminde, sisteme katılması planlanan bir rüzgar çiftliğinin sisteme hangi noktadan katılmasının güç sistemlerinin sönümlenmesi açısından iyi, hangi noktadan katılmasının güç sistemlerinin sönümlenmesi açısından kötü olabileceğini anlamak mümkün olmuştur. Bu da yeni kurulacak bir rüzgar çiftliğinin konumu hakkında karar vermede yardımcı olabilir. Bu da bu çalışmada indeks kullanılarak getirilebileceği önerilen bir yorumdur ve yine sistem planlamasına dair etkili bir araç olarak kullanılabilir. Çalışmada hem rüzgar enerjisi ile üretimin sisteme katılmasının güç sistemlerinin küçük işaret kararlılığına etkisini incelemek için yapılabilecek analizler hem de analiz sonucunda elde edilen verilerin sistem işletmesi ve planlaması açısından yorumlanması adına yeni bakış açıları sunulmuş, yeni yöntemler önerilmiştir. Ayrıca, bu yöntemlerin etkinlik ve anlamı da örnek güç sistemleri üzerinde yapılan uygulamalarla gösterilmiştir.
In this work, small signal stability of power systems into which wind power generation is integrated is studied. New methods and approaches associated with small signal stability analyses are proposed and they are also demonstrated on some test systems. Some of the analyses carried out in this work are deterministic and some of them are probabilistic. One of the reasons for the investigation of power system small signal stability, especially power system oscillations, is that wind power generation can be served to the system through various generator types that are different than the conventional synchronous generators. The dynamics due to a considerable penetration of various generating units is certainly expected to be diverse to a certain extent. In this work, the effects of wind turbine generator dynamics on power system oscillations are studied through deterministic analyses. The wind turbine generator types considered are Squireel Cage Induction Generators (SCIGs) and Doubly-Fed Induction Generators (DFIGs). Some scenarios in which one or two of the synchronous generators are replaced with wind turbine generators are created. Then eigenvalue analyses are carried out for each one of them. The results of the deterministic analyses include only the effect of generator type (dynamics) on power system oscillations as they provide an opportunity to see how differently the wind turbine generators effect power system oscillations in comparison with synchronous generators. The variability of wind power generation is not considered during these analyses. Another reason for the investigation of power system small signal stability for power systems into which wind power generation is penetrated is the variability and the unpredictability of wind power generation, which can be a serious problem for system operation. Some new tools for investigating power systems subjected to varible generation are needed since the small signal stability of the system is to be studied for various operating points rather than a single operating point. Some probabilistic simulation methods are applied for investigating the small signal stability of power systems into which wind power generation is penetrated. By making some probabilistic small signal stability analyses, it is even possible to talk about the small signal stability of systems that has variable generation characteristics. One of the probabilistic simulation methods that is widely referred in literature is Monte Carlo (MC) method. In this work, it is used for simulating power outputs of variable generation units and for creating some probabilistic power flow solutions. It is accepted that wind speed is Weibull distributed. After having generated probabilistic wind power generation outputs, some eigenvalue analyses are carried out and stability parameters associated with operating points generated during analyses are obtained. One of the stability parameters obtained is the damping ratios of power system oscillations. It is very important and valuable to know about these parameters while investigating the small signal stability of a power system. As a part of probabilistic analyses, first of all only the uncertainty of generation is considered and eigenvalue analyses are carried out for changing generator outputs. Both, MC and LHS methods are used for calculating the stability parameters during this study. Additionally, some analyses considering uncertainties of both generation and load are also carried out. For this case study, the LHS method are used while an algorithm is applied for creation of some generation and load values that have a desired correlation. Considering the uncertainties of the system gives an opportunity for having more realistic results than the ones found by deterministic analyses. In the MC method, an extensive number of simulations can be required for a realistic application. This may increase the time spent for analyses and the work load very much and may slow down the process.As an alternative to MC method, usage of the Latin Hypercube Sampling (LHS) method is proposed for power system small signal stability analyses in this work. It is showed that by the application of LHS method, less number of iterations and thus less simulation time can be sufficient for obtaining realistic results. The stability parameters calculated by MC method are also calculated by LHS method and fewer simulations are made for that purpose. Moreover, as the results obtained by MC and LHS methods are compared, it is understood that LHS method is as successful as MC method in calculating the stability parameters with fewer simulations. As a part of comparison of MC and LHS methods, a similarity ratio is defined. The similarity ratio defined is based on the closeness of the stability parameters calculated by MC and LHS methods. When histograms of some stability parameters, such as the real parts of eigenvalues or damping ratios, are created, firstly, a normalization process is applied. Then, through the calculation of the differences between the normalized values calculated for MC and LHS methods, the similarity ratio is found. The comparison of the simulation results of MC and LHS methods for different numbers of iterations shows that the LHS method is more reliable than MC method for small numbers of iterations. By the help of the similarity ratio defined in this work, it is emphasized that LHS is such a practical method that it can be used for small signal stability analyses of power systems. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated on some test systems. By means of the application of MC or LHS methods, some important parameters associated with power system small signal stability can be obtained. Utilization of these parameters is also crucial for drawing meaningful conclusions. These can be used for making some useful comments for operational or planning purposes. When wind power generation and variable operating points are in question it is important to use some statistical tools. In this work, a probabilistic index is proposed to make some comments about the small signal stability of a power system from some new viewpoints by using the data obtained by either MC or LHS method in any scenario. The probabilistic index is defined based on the probability of having sufficient damping in power system oscillations above an acceptable level. One of the advantages of the index is that it gives some clear and numerical results for a power system that even has some uncertainties. It is also a tool that has a potential for gaining benefits in the operation and planning processes. In this work the probabilistic index is utilized for two test systems in each of which some possible scenarios are considered. For a two area test system, the relationship between the production capacity of a wind farm and the probability of sufficient damping of system oscillations is investigated. Both of the generator types (SCIG and DFIG) are considered in the scenarios developed. The production capacity of a wind farm is determined from a new viewpoint considering the probability of sufficient damping of power system oscillations. Thus, if there is an acceptable risk level for poorly damped oscillations in a system, it may be possible to make some judgement about planning and about the capacity of the wind farm that is projected to be integrated on a given power system. It can be concluded that the probabilistic index can be a new planning criterion and it can be useful for system planners when a new wind farm is decided to be installed. The decision process can be introduced as an advantage of the index proposed in this work. In a five area test system containing 16 generators, some judgements about the location of wind farm that is projected to be integrated on power system are made. The probability of sufficient damping of power system oscillations is calculated by the probabilistic index and it is possible to decide in terms of small-signal stability whether a location of a wind farm to be integrated on a power system is proper or not. It is also possible to decide the most appropriate location where the wind farm is to be integrated on power system. This is again considered as an advantage of the index proposed. In the scenarios where the SCIGs are used in the wind farm, it is possible to say that some of the locations (buses) are always advantageous for damping power system oscillations whereas some of the buses are always unfavorable. Also it is found out that the damping of power system oscillations is sometimes better for some locations (buses) and it is sometimes worse for some others. These are very clear results for a given power system and they can be very meaningful for system planning as wells as for operation. In the scenarios where DFIGs are used in the wind farm, all of the candidate locations are found to be unfavorable for damping power system oscillations when the wind farm is integrated into the power system at these locations. The index is very small for only one location (bus) but it is zero for the rest of the buses. It is possible to say that location (bus) where the index is nonzero is the best for the integration of wind farm on power system, because the highest index value is calculated here although it is very small. Moreover, it is possible to make a comparison between locations (buses) when the amount of acceptable damping level is reduced slightly. In this work, by carrying out some deterministic and probabilistic analyses, and by developing some new tools and approaches, it is showed that the relation between integration of wind power generation on power systems and the small signal stability of power systems can be investigated more practically and clearly. This study proposes some new tools for analyzing and understanding the small signal stability of power systems, especially when wind power generation is considered. The methods and approaches proposed in this work can be used as some new operating and planning tools. The capabilities and the effectiveness of them are also demonstrated on some test systems. The test systems that are considered in this work include a two area system which is composed of four generators and a five area system with 16 generators and 68 buses. Finally, it is showed that they are also useful and meaningful for small signal stability analyses of power systems and it is possible to carry out some necessary analyses more practically. Additionally, determining the effects of wind power generation on the small signal stability of power systems is easier by using the methods and the tools proposed in this work.
Açıklama
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2012
Anahtar kelimeler
Güç sistemlerinin dinamiği, küçük işaret kararlılığı, güç sistemleri salınımları, rüzgar enerjisi ile üretim, Monte Carlo (MC) yöntemi, Latin Hiperküp Örneklemesi (LHÖ) yöntemi, olasılıksal indeks, Power system dynamics, small signal stability, power system oscillations, wind power generation, Monte Carlo (MC) method, Latin Hypercube Sampling (LHS) method, probabilistic index
Alıntı