Визначення синхрофазора
Синхрофазор – це синхронізоване за часом вимірювання параметрів енергосистеми [1]. До головних переваг синхрофазорних даних порівняно з традиційними вимірюваннями належать більш високий коефіцієнт реєстрації, значення, синхронізовані за допомогою GPS-сигналу, і вимірювання кута зсуву фаз. Синхрофазорні дані реєструються що десять мілісекунд, а натомість традиційні системи, наприклад SCADA, реєструють події що кілька секунд.
PMU – це функціональний або логічний пристрій, що виконує синхрофазорні вимірювання, а також надає розрахункові значення частоти в мережі та швидкості зміни частоти [2]. Прикладом реалізованої функціональності PMU є контролер RC20 від NOJA Power. На рис. 1 представлено фото пристрою RC20 з відкритим комутаційним модулем (OSM).
Вбудований PMU контролера RC20 генерує дані енергосистеми з високою роздільною здатністю і поліпшує видимість та моделювання енергосистеми. Дані, зібрані за допомогою RC20, надсилаються через захищену віртуальну приватну мережу (VPN) 4G на платформу NOJA Power Analytics. Ця платформа розташована на віртуальній машині і включає в себе фазорні концентратори даних (PDC), програму візуалізації та сервер архівних даних. PDC NOJA Power агрегує та синхронізує за часом дані синхрофазора, отримані від RC20 для мережі. Програма візуалізації та платформа архівування даних полегшують зберігання, поточний контроль і аналіз великих даних.
Приклади застосування синхрофазорів для поточного контролю
Синхрофазори широко застосовують для поточного контролю та управління розподільною мережею [3]. У цій статті обговорюються деякі приклади застосування синхрофазорів для поточного контролю з використанням мережевих даних у реальному часі, зібраних з пристроїв RC20, встановлених у мережі середньої напруги (СН).
«Cloud Analytics від NOJA Power – це потужний інструмент для наших енергокомпаній та споживачів, призначений для потокової передачі, збирання, зберігання та аналізу великих даних, щоб у кінцевому підсумку забезпечити кращу візуалізацію мережі, а відтак планувати подальше підвищення продуктивності та надійності», – повідомляє генеральний директор NOJA Power Group Ніл О’Салліван (Neil O’Sullivan).
A. Характеристика споживача
Вивчення статистичних даних із мілісекундною роздільною здатністю допомагає енергокомпаніям краще зрозуміти навантаження, підключені до їхніх мереж. Завдяки цьому розумінню мережеві організації отримають змогу керувати своїми мережами у більш надійний та ефективний спосіб. На рис. 3 і 4 показано статистичні величини струму, зібрані за чотири дні з двох різних під’єднаних RC20. Чітко видно, що перший блок (рис. 3) – це промислове навантаження, що споживає електроенергію з ранку до вечора, а другий (рис. 4) – це житловий район з невеликим піком споживання вранці та великими піками увечері.
Характеристика навантаження також допоможе зрозуміти, як на напругу навантаження та мережі впливає сонячна батарея на даху. На рис. 5 показано профіль навантаження двох житлових районів. Попри те, що обидва райони мають однакові профілі навантаження рано вранці та ввечері, існує велика різниця у споживанні ними енергії з 7 години ранку до 5 години вечора. Це свідчить про те, що район RC20-B має високий рівень генерування сонячної енергії (близько 500 кВт), що може спричинити реверс потужності в обідній час.
Поточний контроль синхрофазорних даних допоможе енергокомпаніям краще розуміти специфіку своїх мереж і зменшить деякі обмеження щодо використання відновлюваних джерел енергії. Завдяки одночасному контролю вихідної потужності відновлюваних джерел та споживання енергії навантаженнями на фідері енергокомпанії краще розуміють потокорозподіл потужності на фідері, що дає змогу поглинати більше енергії з відновлюваних джерел. Синхрофазори сприяють більш компетентному плануванню систем та роботи в реальному часі для розподільних компаній. Наприклад, на рис. 6 продемонстровано значну взаємну залежність між генеруванням енергії сонячною батареєю в місці встановлення RC20-B та споживанням енергії в місці встановлення RC20-C. На об’єкті В з 7 ранку до 5 вечора реєструється низьке навантаження через високий рівень енергії, згенерованої сонячною батареєю на даху, натомість промислове навантаження на об’єкті С поглинає більшу частину його потужності. Виходячи з цієї залежності, енергокомпанії можуть зменшити обмеження щодо генерування сонячної енергії на об’єкті В, щоб забезпечити живлення промислового навантаження в тому самому районі.
B. Розподілені енергоресурси
Синхрофазорні дані також можна використати для розробки точних моделей розподілених енергоресурсів (DER) та їх точної характеристики. Це допоможе енергокомпаніям краще зрозуміти вплив DER на мережі та добре підготуватись до роботи з ними. Наприклад, поточні вихідні дані для DER, підключеного до мережі через RC20, показано на рис. 7. Синхрофазорні дані, зібрані з цього пристрою, свідчать, що генератору потрібно приблизно 3 хвилини, щоб досягти номінального струму. Ці відомості прямо не випливають з номінальних значень, вказаних на паспортній табличці, але детальна характеристика зібраних даних PMU дає інженерам енергокомпаній повне розуміння динаміки їхніх активів.
C. Якість електроенергії
Ще одна перевага синхрофазорних даних полягає в більшій роздільній здатності поточного контролю значень напруг і струмів. Це дає змогу виявити та контролювати субгармоніки. Наприклад, синхрофазорні дані, зібрані для промислового навантаження, під’єднаного до мережі середньої напруги через пристрій RC20, показують резонанс 5 Гц, що вводиться навантаженням. Субгармонічні струми – це компоненти, частоти яких нижчі за частоту в мережі (60 або 50 Гц). Ці компоненти зумовлені навантаженнями на зразок електродугових печей, автоматичних апаратів для точкового зварювання, силові навантаження з пакетно-імпульсною модуляцією або циклічні навантаження з моторним приводом, як-от кувальні машини, молоти, штампувальні інструменти, пилки, компресори та поршневі насоси [5].
На рис. 9 показано величини напруги для двох різних районів. Як видно, RC20-B, який встановлено в районі з високим ступенем проникнення енергії сонячної батареї на даху, реєструє значні коливання напруги порівняно з іншим районом (RC20-A). Ці постійні значні коливання напруги в розподільній мережі не реєструються у SCADA. Цей приклад демонструє, як синхрофазорні дані можуть забезпечити посилену ситуаційну обізнаність щодо динамічного характеру розподільної мережі.
Інжекція струму низької частоти спричиняє модуляцію напруги та ефект мерехтіння. Крім того, може трапитись насичення силових та вимірювальних трансформаторів, що прискорить погіршення характеристик обладнання. Завдяки відображенню через дані PMU користувачі знатимуть про ці проблеми до виходу з ладу обладнання і зможуть виконати недороге профілактичне обслуговування.
D. Ідентифікація фаз
Синхрофазорні дані, зібрані пристроєм RC20 і надіслані до NOJA Power Analytics, полегшують ідентифікацію фаз. Кути зсуву фаз напруги трьох RC20 у мережі СН показано на рис. 10. Видно, що кути зсуву RC20-1 і RC20-2 для всіх трьох фаз напруги близькі один до одного. Проте фази A і C пристрою RC20-3 відрізняються від фаз інших двох пристроїв при близно на 120 градусів. Це означає, що фази, які в третьому RC20 позначені як фаза А і фаза С, обернені порівняно з іншими двома пристроями.
Неправильна ідентифікація фаз може призвести до порушення балансу навантажень, пошуку відмов та цілеспрямування. Ідентифікація фаз за допомогою платформи NOJA Power Analytics за рахунок початкового введення в експлуатацію та поточного контролю допомагає виявляти потенційні проблеми, спричинені ненавмисною зміною фаз на одному з фідерів.
E. Виявлення подій
Мережеві організації можуть використовувати платформу NOJA Power Analysis для налаштування тривожних сигналів та порогових значень вимірюваних даних енергосистеми. Система оповіщення повідомлятиме мережеві організації про вихід значень за визначені межі. Наприклад, на рис. 11 показано інцидент, що трапився 13 січня 2021 року близько 10:57, коли частота опустилася нижче визначеного порогу (49,85 Гц). Згідно з даними Австралійського оператора енергетичного ринку [5], цей перепад частоти в мережі був спричинений одночасним відключенням двох генераторних установок на електростанції в Австралії.
F. Апостеріорний аналіз несправностей
Синхрофазорні дані стануть у пригоді під час аналізу несправностей, виявлення їх причин та впливу на мережу. Крім синхрофазорних даних, NOJA Power Analytics надає мережевим організаціям дані про події (R-GOOSE). Коли трапляється несправність, RC20 надсилає дані R-GOOSE, які вказують на стан комутатора, функції захисту та значення, зареєстровані на момент події. Ця інформація надається додатково до синхрофазорних значень, які реєструються постійно, і значно полегшує аналіз несправності.
На рис. 12 показано синхрофазорні дані, зібрані під час повторного ввімкнення RC20 у мережі СН. Ці дані свідчать, що несправність розпочалася на фазі В на стороні навантаження, а потім перетворилась на трифазне стійке коротке замикання, внаслідок чого пристрій OSM залишився в розімкнутому стані і від’єднав навантаження від мережі.
На рис. 13 показано дані R-GOOSE, забрані з того самого пристрою в момент виникнення короткого замикання. На основі цієї додаткової інформації можна зробити висновок, що спершу спрацював максимальний струмовий захист на фазі B, а під час другого повторного ввімкнення було активовано захист від КЗ на землю і максимальний струмовий захист на фазах B і A. Під час остаточного повторного ввімкнення досі існувало перевантаження за струмом, внаслідок чого спрацьовував захист від КЗ на землю і максимальний струмовий захист на всіх трьох фазах.
Висновок
Попередні висновки щодо застосування технології PMU в розподільних мережах є обнадійливими. Переваги безпечної та надійної інтеграції джерел відновлюваної енергії очевидні, про що свідчить аналіз навантажень, характеристика DER та можливості поточного контролю якості електроенергії. Дані PMU також мають критичне значення для розподілених схем протиаварійної автоматики, які можуть стати темою для подальших досліджень та застосувань.
Дані, отримані в межах цього проєкту ARENA, досі аналізуються в університетах для цілей характеристики несправностей та аналізу роботи мереж. Попри те, що ці попередні результати обґрунтовують інвестиції в програму, подальші переваги для аналізу мереж можна отримати за рахунок впровадження алгоритмів аналізу даних, що розробляються.
ПОДЯКА
Ця Програма реалізується за фінансової підтримки Австралійського агентства з відновлюваних джерел енергії (ARENA) у межах Програми ARENA з впровадження відновлюваних джерел енергії.
Матеріал підготований компанією NOJA Power
ПОСИЛАННЯ
[1] IEC, IEC/IEEE 60255-118-1:2018 Реле вимірювальні та захисне обладнання. Частина 118-1. Синхрофазор для енергосистем. 2018.
[2] I. P. & E. Society, IEEE Std C37.118.2TM-2011: IEEE Standard for Synchrophasor Data Transfer for Power Systems, vol. 2011, no. December. 2011.
[3] A. Von Meier et al., “Synchrophasor Monitoring for Distribution Systems: Technical Foundations and Applications A White Paper by the NASPI Distribution Task Team,” no. January, pp. 1-62, 2018.
[4] AEMO Market Notice 13 January 2021, https://aemo.com.au/market-notices, Accessed on 5/2/2021
[5] M. Peterson, P. E. R. Midence, P. E. J. Perez and P. E. A. Mulawarman, «Application of a subharmonic protection relay,» 11th IET International Conference on Developments in Power Systems Protection (DPSP 2012), Birmingham, UK, 2012, pp. 1-6, doi: 10.1049/cp.2012.0022.
