Power Demand Estimation in Quasi-Real Time in a Medium Voltage Grid Area Under Conditions of Limited Observability

• Autorzy: Pakulski T. , Bronk L.

Identyfikatory

DOI

10.12736/issn.2300-3022.2018406

Warianty tytułu

PL

Estymacja zapotrzebowania na moc w czasie quasi-rzeczywistym, na obszarze sieci średniego napięcia, w warunkach ograniczonej obserwowalności

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

The paper presents the possibilities of practical use of available measurements to estimate in quasi-real time the demand for active (P) and reactive (Q) powers in a selected medium voltage (MV) grid area under conditions of limited observability. To estimate customers instantaneous power demand, the next day load forecasts, energy consumption profiles obtained off-line from AMI (Advanced Metering Infrastructure) balancing meters, P and Q power measurements in selected MV/ LV transformation points (reference substations), and meteorological measurements were used. To build the forecasting model, the artificial intelligence methods based on neural networks contained in MATLAB computing environment were used. The power demand and distribution grid operating status estimation method was used in the project “Development of a local balancing area as an element of increasing the distribution system operation security and energy efficiency”. The task was financed under the GEKON Program by NCBiR National Centre of Research and Development and NFOŚiGW National Fund for Environmental Protection and Water Management, and implemented with the participation of ENERGA-OPERATOR SA, the University of Zielona Gora and the Institute of Power Engineering, Gdansk Division.

PL

W artykule zaprezentowano możliwości praktycznego wykorzystania dostępnych pomiarów w celu estymacji w czasie quasi-rzeczy- wistym zapotrzebowania na moc czynną (P) i bierną (Q), na wybranym obszarze sieci średniego napięcia (SN), w warunkach ograniczonej obserwowalności. Do celów estymacji chwilowego zapotrzebowania odbiorców na moc wykorzystywano prognozy obciążeń na dobę następną, profile zużycia energii pozyskiwane w trybie offline z liczników bilansujących systemu AMI, pomiary poboru mocy P i Q w wybranych punktach transformacji SN/nn (stacji referencyjnych) oraz pomiary meteorologiczne. Do budowy modelu prognostycz-nego wykorzystano metody sztucznej inteligencji oparte na sieciach neuronowych zawartych w środowisku obliczeniowym MATLAB. Opracowana metoda szacowania zapotrzebowania na moc i estymacji stanu pracy sieci dystrybucyjnej została wykonana w ramach projektu „Budowa Lokalnego Obszaru Bilansowania (LOB) jako elementu zwiększania bezpieczeń- stwa i efektywności energetycznej pracy systemu dystrybucyjnego”. Zadanie było finansowane w ramach Programu GEKON przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju (NCBiR) oraz Narodowy Fundusz Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej (NFOŚiGW) i realizowane przy współudziale ENERGA-OPERATOR SA, Uniwersytetu Zielonogórskiego i Instytutu Energetyki Oddział Gdańsk.

Słowa kluczowe

EN

load forecasting; MV grid; local balancing area

PL

prognozowanie obciążeń; sieć SN; lokalny obszar bilansowania

• Wydawca: ENERGA SA
• Czasopismo: Acta Energetica
• Rocznik: 2018
• Tom: nr 4
• Strony: 68--74
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Pakulski T.

• Institute of Power Engineering, Gdansk Division

autor

Bronk L.

• Institute of Power Engineering, Gdansk Division

Bibliografia

• 1. Wasilewski J., “Praktyczne aspekty statycznej estymacji stanu pracy elektroenergetycznych sieci dystrybucyjnych w warunkach krajowych” [Practical aspects of static estimation of the operation state of power distribution grids in domestic conditions], Rynek Energii, No. 2 (105), 2013.
• 2. Al-Wakeel A., Wu J., Jenkins N., “State estimation of medium voltage distribution networks using smart meter measurements”, School of Engineering, Cardiff University, Cardiff CF24 3AA, United Kingdom, 2016.
• 3. “Budowa lokalnego obszaru bilansowania (LOB) jako elementu zwiększenia bezpieczeństwa i efektywności energetycznej pracy systemu dystrybucyjnego”, zadanie 2, podzadanie 2.2, Raport zawierający ogólną metodykę doboru parametrów elementów LOB [Development of a local balancing area (LBA) as an element of increasing the security and energy efficiency of the distribution system operation, task 2, sub-task 2.2. Report on the general methodology of LBA parameters’ selection], Institute of Power Engineering, Gdansk Division Gdańsk 2016.
• 4. “Budowa lokalnego obszaru bilansowania (LOB) jako elementu zwiększenia bezpieczeństwa i efektywności energetycznej pracy systemu dystrybucyjnego”, zadanie 3, podzadanie 3.1, Raport zawierający ogólną metodykę doboru parametrów elementów LOB [Development of a local balancing area (LBA) as an element of increasing the security and energy efficiency of the distribution system operation, task 3, sub-task 3.1. Development of parametrised models of VPP elements], Institute of Power Engineering, Gdansk Division Gdańsk 2016.

Uwagi

1. Wersja polska na stronach 75--80.

2. Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).