The problem of voltage collapse is a major issue in the operation of the current power system, especially when the penetration of wind turbines into the system continues to increase. The intermittency of the wind turbine has an impact on the stability of the system voltage. Fast Voltage Stability Index (FVSI) is used as a parameter for the condition of the system with the phenomenon of voltage collapse. This study aims to observe and predict the value of the Line stability index using Optimally Pruned Extreme Learning Machine (OP-ELM). The test case in this study is the South Sulawesi-Indonesia Electric Power System, with a total wind turbine penetration of 142 MW. From the simulation, it can be seen that OPELM can do forecasting very well with an error rate of 0.0886%.
PL
Problem załamania napięcia jest poważnym problemem w funkcjonowaniu obecnego systemu elektroenergetycznego, zwłaszcza gdy penetracja turbin wiatrowych do systemu nadal wzrasta. Przerywalność turbiny wiatrowej ma wpływ na stabilność napięcia systemu. Wskaźnik stabilności szybkiego napięcia (FVSI) jest używany jako parametr stanu systemu ze zjawiskiem załamania napięcia. Niniejsze badanie ma na celu obserwowanie i przewidywanie wartości wskaźnika stabilności linii przy użyciu maszyny OP-ELM (ang. Optimally Pruned Extreme Learning Machine). Przykładem testowym w tym badaniu jest system elektroenergetyczny South Sulawesi-Indonesia, z całkowitą penetracją turbin wiatrowych 142 MW. Z symulacji widać, że OP-ELM może bardzo dobrze wykonywać prognozy ze wskaźnikiem błędu 0,0886%.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The increase in electricity load continues to increase, as population growth, productivity, regional progress, households and industries that always use electricity. As a result of the increase in impact on load fluctuations that result in electric power systems approaching the stability limits of normal conditions, resulting in the instability of the generator to withstand the load. The condition of instability is affected by the contingency ability and the transfer of power from the generator which are interconnected to the load through the transmission network. The ability of the transmission system to determine the stability index can be solved using the REI-Dimo method. The performance of this method by determining the same Z value as the system on many buses becomes one busload centered. This paper presents an assessment of the steady-state stability limit (SSSL) in an electric power system using REI-Dimo based on the Artificial Neural Network (ANN) Method. The stability index in an electric power system is determined by REI-Dimo, then detraining and testing using ANN. ANN results can conduct an SSSL assessment with an error value of -0.2572 without wind turbines, the error value using wind -0.1691. This study was conducted on the South Sulawesi system that has been connected with a 75MW Wind Turbine in the sidrap area. The simulation shows that the proposed method can quickly and accurately determine the SSSL prediction in the power system.
PL
W wyniku wzrostu wpływu na wahania obciążenia, które powodują zbliżanie się systemów elektroenergetycznych do granic stabilności warunków normalnych, skutkuje to niestabilnością generatora w zakresie wytrzymania obciążenia. Na stan niestabilności ma wpływ zdolność awaryjna i transfer mocy z generatora, który jest połączony z odbiorem poprzez sieć przesyłową. Zdolność systemu przesyłowego do wyznaczania wskaźnika stabilności można rozwiązać za pomocą metody REI-Dimo. Wydajność tej metody poprzez określenie tej samej wartości Z jak system na wielu magistralach staje się jednym skupionym na obciążeniu magistrali. W artykule przedstawiono ocenę granicy stabilności w stanie ustalonym (SSSL) w systemie elektroenergetycznym za pomocą REI-Dimo w oparciu o metodę sztucznej sieci neuronowej (ANN). Wskaźnik stabilności w systemie elektroenergetycznym jest określany przez REI-Dimo, a następnie odtrenowanie i testowanie za pomocą ANN. Wyniki SSN mogą przeprowadzić ocenę SSSL z wartością błędu -0,2572 bez turbin wiatrowych, wartość błędu przy użyciu wiatru -0,1691. Badania przeprowadzono na systemie Sulawesi Południowym, który został połączony z turbiną wiatrową o mocy 75 MW w rejonie Sidrap. Symulacja pokazuje, że proponowana metoda pozwala szybko i dokładnie określić predykcję SSSL w systemie elektroenergetycznym.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
High-powered wind turbines in the electric power system lead to a significant challenge in balancing production power and electrical power consumption caused by the winds intermittent. In this study, assessing the steady state stability limit (SSSL) in South Sulawesi system when wind turbines is penetrated the Sidrap bus using the REI-Dimo method. The method developed by Paul Dimo was later known as the Radial Equivalent Independent (REI)-Dimo to determine the stability of the system, the condition of the generator which is still stable when a disturbance or load changes occur. REI-Dimo serves to determine the Z equivalent to the generator so that a state of stability can be known. This study is conducted to determine the stability of the steady state generator in South Sulawesi system with 15 generators, 44 buses on the 150kV interconnection system. The simulation results show that the normal condition is 0.0323o, the Critical clearing angle is 111.903o, and the condition of the 100% loading of the critical clearing angle is 90.00o.
PL
W artykule założono limit stanu trwałej stabilności SSSL w systemie w prowincji South Sulawesi. Wykorzystano metodę zaproponowana przez Paula Dimo znaną jako Radial Equivalent Independent (REI)-Dimo do określania stabilności systemu kiedy warunki pracy generatora są stabilne przy zaklóconym odbiorze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.