Đánh giá thông số trạng thái vận hành trạm 500kv Tân Định, 220kv Trảng Bàng và 220kv Mỹ Phước

Nội dung text: Đánh giá thông số trạng thái vận hành trạm 500kv Tân Định, 220kv Trảng Bàng và 220kv Mỹ Phước

1. ĐÁNH GIÁ THÔNG SỐ TRẠNG THÁI VẬN HÀNH TRẠM 500KV TÂN ĐỊNH, 220KV TRẢNG BÀNG VÀ 220KV MỸ PHƯỚC EVALUATE PARAMETERS OPERATING STATUS OF 500KV TAN DINH SUBSTATION, 220KV TRANG BANG SUBSTATION AND 220KV MY PHUOC SUBSTATION Nguyễn Trọng Hiếu Công ty Truyền Tải Điện 4 TÓM TẮT Bài báo này trình bày về việc xây dựng giải thuật đánh giá thông số trạng thái vận hành các trạm biến áp để phát hiện ra những dữ liệu xấu, loại bỏ dữ liệu xấu ra khỏi tính toán, đánh giá thông số trạng thái của dữ liệu thu thập được sau khi đã loại bỏ dữ liệu xấu, nhằm giúp điều hành viên vận hành hệ thống điện từ xa có những nhận định đúng đắn về trạng thái của thiết bị đang vận hành, điều chỉnh công suất lưới, tái cấu trúc lại lưới điện và để điều độ kinh tế lưới điện. Cụ thể là đánh giá thông số trạng thái vận hành trạm 500kV Tân Định, 220kV Trảng Bàng và 220kV Mỹ Phước. ABSTRACT This paper presents algorithms for the construction of assessing operating state parameters of transformer stations, discover bad data, bad data removed from the calculations, evaluation parameters of state data collected after removal bad data help operators operate remote power systems to get good judgment about the state of the operating equipment, adjust power grid, power grid restructuring and to economic moderation grid. Specifically to evaluate parameters operating status of 500kV Tan Dinh substation, 220kV Trang Bang substation and 220kV My Phuoc substation. I. GIỚI THIỆU Hệ thống điện có vai trò rất quan trọng trong việc phát triển kinh tế và đảm bảo an ninh Quốc gia. Vì vậy việc đảm bảo chất lượng điện năng rất được quan tâm trong vận hành hệ thống điện, nhất là hệ thống điện truyền tải. Trung tâm điều khiển xa là nơi thực hiện nhiệm vụ giám sát, thu thập thông tin và điều khiển thiết bị tại các trạm không người trực. Vì vậy việc thu thập 1
2. các thông số trạng thái vận hành đòi hỏi phải có độ chính xác cao để đảm bảo độ tin cậy và an toàn trong vận hành. Số liệu thu thập được tại Trung tâm điều khiển xa từ các máy đo luôn có sự sai số không thể tránh được. Sai số của phép đo phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong đó có 2 yếu tố chính đó là sai số của chính bản thân máy đo và sai số do đường truyền. Đánh giá thông số trạng thái vận hành tại các trạm biến áp bằng phương pháp bình phương cực tiểu trọng số có xét đến vị trí và khoảng cách lắp đặt thiết bị đo. Điều này sẽ làm cho việc đánh giá các thông số trạng thái vận hành của các trạm biến áp tại Trung tâm điều khiển xa đáng tin cậy hơn. Đánh giá tốt và chính xác các thông số trạng thái vận hành sẽ giúp cho điều hành viên vận hành hệ thống điện từ xa có những nhận định đúng về trạng thái của thiết bị đang vận hành, từ đó có những quyết định đúng đắn trong việc điều chỉnh điện áp, công suất và tái cấu trúc lại lưới điện cho phù hợp. II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU [1] Đánh giá thông số trạng thái vận hành bằng phương pháp bình phương cực tiểu trọng số có xét đến vị trí và khoảng cách lắp đặt máy đo (WLS – L&D: Weighted Least Squares Consider Location and Distance). Quá trình được thực hiện như sau: - Sử dụng những phép đo thô zj từ hệ thống để xác định các ước lượng bình phương cực tiểu  trọng số của các biến trạng thái hệ thống xi .     - Thay thế các ước lượng xi vào phương trình z H x để tính giá trị ước lượng z j của   những phép đo và sai số ước lượng là ej zj z j .  2  Nm e f j - Đánh giá tổng bình phương trọng số  2 . j 1  j   2 2 - So sánh f với k , , nếu f k , thì các số liệu thu thập được có ít nhất một máy đo bị lỗi (sai số lớn). Thực hiện tính toán lỗi chuẩn hóa của các máy đo. Loại bỏ lỗi chuẩn hóa của máy đo có giá trị lớn nhất và tiến hành đánh giá lại từ đầu, lặp lại các bước trên cho  2 đến khi thỏa điều kiện f  k , . Khi đó các số liệu thu thập được từ các máy đo còn lại là chính xác với độ tin cậy 99.5%. 2
3. Quá trình cập nhật các thông số đang vận hành và đánh giá các thông số này như các bước đã nêu trên được diễn ra một cách liên tục. 2 Bảng 2.1: Phân bố xác suất  k , K 0.05 0.025 0.01 0.005 K 0.05 0.025 0.01 0.005 1 3.84 5.02 6.64 7.88 11 19.68 21.92 24.73 26.76 2 5.99 7.38 9.21 10.60 12 21.03 23.34 26.22 28.30 3 7.82 9.35 11.34 12.84 13 22.36 24.74 27.69 29.82 4 9.49 11.14 13.28 14.86 14 23.69 26.12 29.14 31.32 5 11.07 12.83 15.09 16.75 15 25.00 27.49 30.58 32.80 6 12.59 14.45 16.81 18.55 16 26.30 28.85 32.00 34.27 7 14.07 16.01 18.48 20.28 17 27.59 30.19 33.41 35.72 8 15.51 17.54 20.09 21.96 18 28.87 31.53 34.81 37.16 9 16.92 19.02 21.67 23.59 19 30.14 32.85 36.19 38.58 10 18.31 20.48 23.21 25.19 20 31.41 34.17 37.57 40.00  Ví dụ chọn = 0.01 và k = (Nm - Ns) = 2, có thể kết luận rằng giá trị tính toán của f nhỏ 2 hơn giá trị tới hạn 9.21 với đặc tính (2 - 0.01) hoặc độ tin cậy là 99% khi 2 ,0.01 9.21 trong bảng 2.1. III. KẾT QUẢ THỰC HIỆN 3.1 Nhập dữ liệu thông số vận hành Ta có 15 máy đo từ Z1 đến Z15 (Vcb=220kV, Pcb=100MW, Qcb=100MVAR) như sau: Z1=V1=217kV=0.986pu; Z2=V2=216kV=0.982pu; Z3=V3=209kV=0.950pu; 3
4. Z4=V4=211kV=0.959pu; Z5=V5=213kV=0.968pu; Z6=P12=42MW=0.420pu; Z7=P32=37MW=0.370pu; Z8=P34=40MW=0.400pu; Z9= P45=87MW=0.870pu; Z10=P15=84MW=0.840pu; Z11=Q12=75MVar=0.75pu; Z12=Q32=170Mvar= 1.7pu; Z13=Q34=19MVar=0.19pu; Z14=Q45=10MVar=0.10pu; Z15= Q15=20MVar=0.20pu. Đặt: x  , x  , x  , x  , x V , x V , x V , x V , x V . 1 2 2 3 3 4 4 5 5 1 6 2 7 3 8 4 9 5 Như vậy ta có 9 biến trạng thái, ta chọn 0 như là một góc tham khảo để đánh giá các 1 0 biến trạng thái. 3.2 Đánh giá trạng thái vận hành của thiết bị Áp dụng công thức 2 P V G V V Y cos(   ) ij i ij i j ij ij j i (3.1) ' 2 Bij  QVBVVYij i( ij ) ijij sin( ij  ji  )  2  (3.2) B: dung dẫn, G: điện dẫn Mô tả luồng công suất trên đường dây trong giới hạn của biến trạng thái: 4
5. PVVVV 0.592 cos(   ) 0.592 sin(   ) 12 12 1221 12 21 0.592x5 x 6 sin( x 1 ) 2 QVVV12 1( 0.592) 0.592 1 2 sin( 12  2  1 ) 0.592V2 V V cos(  ) 0.592( x2 x x cos( x )) 1 1 2 2 1 5 5 6 1 PVVVV32 0.535 32 cos( 3223   ) 0.535 32 sin(  23  ) 0.535x x sin( x x ) 7 6 1 2 2 QVVV32 3(0.535) 0.535 3 2 sin( 32  2  3 ) 0.535V2 V V cos(  ) 0.535( x2 x x cos( x x )) 3 3 2 2 3 7 7 6 1 2 PVVVV 4 cos(   )4 sin(   ) 34 34 3443 34 43 4x7 x 8 sin( x 3 x 2 ) 2 QVVV34 3( 4) 4 3 4 sin( 34  4  3 ) 4V2 V V cos(  ) 4( x2 x x cos( x x )) 3 3 4 4 3 7 7 8 3 2 PVVVV 6.25 cos(   ) 6.25 sin(   ) 45 45 4554 45 54 6.25x8 x 9 sin( x 4 x 3 ) 2 QVVV45 4(6.25) 6.25 4 5 sin( 45  5  4 ) 6.25V2 V V cos(  ) 6.25( x2 x x cos( x x )) 4 4 5 5 4 8 8 9 4 3 PVVVV 7.407 cos(   ) 7.407 sin(   ) 15 15 1551 15 51 7.407x5 x 9 sin( x 4 ) QVVV 2 ( 7.407) 7.407 sin(   ) 15 1 1 5 15 5 1  7.407V2 V V cos(  ) 7.407( x2 x x cos( x )) 1 1 5 5 1 5 5 9 4 Biểu diễn các đại lượng đo theo các biến trạng thái: Z1 h 1() x x 5 ; Z2 h 2() x x 6 ; Z3 h 3() x x 7 ; Z4 h 4() x x 8 ; Z5 h 5() x x 9 Z h() x 0.592 x x sin( x ) Z h( x ) 0.535 x x sin( x x ) 6 6 5 6 1 7 7 7 6 1 2 Z h( x ) 4 x x sin( x x ) Z h( x ) 6.25 x x sin( x x ) 8 8 7 8 3 2 9 9 8 9 4 3 2 Z h( x ) 7.407 x x sin( x ) Z h( x ) 0.592( x x x cos( x )) 10 10 5 9 4 11 11 5 5 6 1 5
6. 2 2 Z h( x ) 0.535( x x x cos( x x )) Z h( x ) 4( x x x cos( x x )) 12 12 7 7 6 1 2 13 13 7 7 8 3 2 2 2 Z h( x ) 6.25( x x x cos( x x )) Z h( x ) 7.407( x x x cos( x )) 14 14 8 8 9 4 3 15 15 5 5 9 4 Ta có: e Z h(x) ()()()()()()()()k k k k k k k k eZhx111 ( ); eZhx 222 ( ); eZhx 333 ( ); eZhx 444 ( ); ()()()()()()()()k k k k k k k k eZhx555 ( ); eZhx 666 ( ); eZhx 777 ( ); eZhx 888 ( ); ()k ()()()()()()()k k k k k k k e9 Z 9 hx9( ); eZhx 10 1010 ( ); eZhx 11 1111 ( ); eZhx 12 1212 ( ); ()()()()()()k k k k k k eZhx13 1313 ( ); eZhx 14 1414 ( ); eZhx 15 1515 ( ); Ta có ma trận Jacobian H(x(k ) ) : h h h h 1 k 1 k 1 k  1 k x1 x2 x3 x9 h h h h 2 k 2 k 2 k  2 k H (x (k ) ) x1 x2 x3 x9  h h h h 15 k 15 k 15 k  15 k x x x x 1 2 3 9 (3.3) Sau một số vòng lặp đạt được giá trị hội tụ các biến trạng thái:      x 2.5260; x 0.1223; x 0.0276; x 0.1137; x 1.0015; 1 2 3 4 5     x 1.0917; x 1.0912; x 1.0049; x 0.9891; 6 7 8 9 Các sai số ước lượng của các phép đo:      e 0.0151; e 0.1099; e 0.1412; e 0.0458; e 0.0210; 1 2 3 4 5      e 0.0463; e 0.0682; e 0.0150; e 0.0049; e 0.0075; 6 7 8 9 10      e 0.3722; e 0.5016; e 0.2064; e 0.0607; e 0.0613; 11 12 13 14 15 Yếu tố đường chéo của ma trận tương quan: R ' R H G 1 H T (I H G 1 H T R 1 )R x x x x x x 6
7. Lỗi chuẩn hóa:    e e 1 e2 3 E1 0.5398; E2 11.9766; E3 8.2188; R' R' R' 11 22 33    e e6 e4 5 E 2.6757; E5 0.9560; E6 1.5803; 4 ' ' R ' R R 44 55 66    e e e7 8 9 E7 4.4279; E8 3.7422; E9 3.1838; R' R' R' 77 88 99    e e 10 11 e12 E10 4.4317; E 11.0954; 21.7146; ' 11 E12 R R' R' 1010 1111 1212    e e 13 e14 15 E13 11.8729; E14 8.6686; E15 8.7696; R' R' R' 1313 1414 1515 3.3 Kiểm tra, loại bỏ dữ liệu xấu và đánh giá lại thông số vận hành Ta có: K N m N s Nm = 15 (Nm : số phép đo) Ns = 9 (Ns : số biến trạng thái) 2 K = 6, ta chọn độ tin cậy 99.5%, nên 0.005. Tra bảng ta được: 6;0.01 18.55 . Như vậy ta thấy: 2   15 e j f  489.4704 18.55 1  j Vậy trong máy đo của hệ thống có một số máy đo không chính xác. Bây giờ ta xác định các phép đo bị lỗi. Chú ý rằng lỗi chuẩn hóa lớn liên quan đến phép đo Z12. Theo điều kiện (Nm > Ns), ta có thể loại bỏ 01 phép đo này. Sau khi loại bỏ Z12, ta bắt đầu tính toán lại giá trị các biến trạng thái cần đánh giá với 14 phép đo và 9 biến trạng thái. 7
8. Cách tính tương tự như trên, ta được kết quả sau đây: 2   14 e f  j 12.1934 1  j 2 Ta có Nm = 14, Ns = 9, K = 5, chọn độ tin cậy 99.5% nên = 0.005  5;0.005 = 16.75  f 12.1934 16.75 Như vậy các máy đo còn lại chính xác với độ tin cậy là 99.5%. 8
9. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] John J. Grainger and William D. Stevenson, Jr, “ Power System Analysis” 1994. [2] Lars Holtcn,Felix F. Wu, Wen-Hsiung E. Liu,”comparison of different methods for state estimation”IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 3, No. 4, November 1988. [3] I. W. Slutsker, "Bad Data Identification in Power System State Estimation Based on Measurement Compensation and Linear Residual Calculation," IEEE Trans. on Power Systems,Vol. 4, Feb. 1989, pp. 53 - 59. [4] Bose and K. Clements, "Real-Time Modeling of Power Network," Proc. IEEE, Vol. 75, Dec. 1987, pp. 1607 - 1622. [5] P. Teixeira, S. Brammer, W. Rut& W. Merritt, and J. Salmonsen,"State Estimation of Voltage and Phase Shift Transformer Tap Settings," IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 7, August 1992, [6] Couch, Sullivan and Dembecki, "Results from a Decoupled State Estimator with Transformer Ratio Estimation for a 5GW Power System in the Presence of Bad Data," Proc. 5th PXC,Cambridge, UK, Sept. 1975. [7] W.-H. E. Liu, F. F. Wu, andS.-M. Lun, "Estimation of Parameter Errors from Measurement Residuals in State Estimation," IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 7, Feb. 1992, pp. 81 - 89. [8] F. C. Schweppe and E. J. Handschin, "Static State Estimation in Electric Power Systems," Proc. IEEE, Vol. 62, July 1974, pp.PP.1386 – 1393, 972 - 983. [9] L. Holten, k Gjelsvik, S. Aam, F. F. Wu, and W.-H. E. Liu,"Comparison of Different Methods for State Estimation," IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 3, Nov. 1988, pp. 1798 - 1806. [10] F. F. Wu and W.-H. E. Liu, "Detection of Topology Errors by State Estimation," IEEE Trans. on Power System, Vol. 4, Feb.1989, pp. 176 - 183. [11] R. L. Lugtu, D. F. Hacked, K. C. Liu, aid D. D. Might, "Power System State Estimation : Detection of Topological Errors," IEEE Trans. on PAS, Vol. 99, Nov/Dec 1980, pp. 2406 - 2412. 9
10. [12] M. Assadian, R. J. Goddard, H. W. Hong, and D. French, "Field Operational Experiences with On-Line State Estimator," presented at the IEEE PES Winter Meeting 1993. [13] K. k Clements and P. W. Davis, "Detection and Identification of Topology Errors in Electric Power Systems," IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 3, Nov. 1988, pp. 1748 - 1753. [14] A. Simoes Costa and J. A. Leao, "Identification of Topology Errors in Power System State Estimation," presented at theIEEE PES Winter Meeting 1993. [15] A. Monticelli and F. F. Wu, "Network Obsembility : Theory,"IEEE Trans. on PAS, Vol. 104, May 1985, pp. 1042 - 1048. [16] W.-H. E. Liu, "Real-Time Network Estimation and Analysis for Power System Operation," Ph.D. Dissertation, University of California, Berkeley, 1987. [17] G. Golub and C. Van loan, "Matrix Computation," The Johns Hopkins University Press, 1983. [18] A. Monticelli, F. F. Wu, and M. Yen, "Multiple Bad Data Identification for State Estimation by Combinatorial Optimization," IEEE Trans. on Power Delivery, Vol. PWRD - 1, July 1986, pp. 361 - 369. Thông tin liên hệ: Họ tên: Nguyễn Trọng Hiếu Điện thoại: 0937512512 Email: nguyentronghieu7375@yahoo.com Ý KIẾN GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN 10
11. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2016-2017 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.