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<div class="csl-entry">Ikram, U. (2018). <i>Intelligent distributed control of power flow using FACTS devices for congestion management</i> [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2018.25405</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2018.25405
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/1895
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dc.description.abstract
Der stetig steigende Strombedarf stellt, in Kombination mit der massiven Integration von erneuerbaren und daher meist verteilten, fluktuierenden Erzeugern, die Übertragungskapazität der Netzbetreiber vor neue Herausforderungen. Die Übertragungsnetzbetreiber drängen die wachsende Anzahl an Systemteilnehmern im Sinne der Liberalisierung ihre Produkte und Dienste auf den Energiemärkten zu handeln, um den Wettbewerb zu verstärken und um Kosten zu verringern. Sie müssen jedoch auch die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Systems gewährleisten, Kapazitäten haben eben auch Grenzen: physikalische, betriebliche und auch Richtlinieneinschränkungen. Dementsprechend kommen verschiedene Methoden des Überlastmanagement in Übertragungsund Verteilungsnetzen zum Einsatz. FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System) Geräte stellen dabei eine moderne Variante dar, die mittels dynamischer Steuerung der Leitungsreaktanz sowie der Busspannung-Größe und -Phasedie Steuerbarkeit und Flexibilität des Systems entscheidend verbessern können. Diese Dissertation gliedert sich in zwei Teile. Der erste Teil behandelt die Planungsphase, in der mittels Algorithmen Stromnetze analysiert und über die optimale Platzierung von FACTS Geräten in ihrer Übertragungsfähigkeitverbessert werden. Es werden zwei Arten von FACTS-Geräten in Betracht gezogen, Serien-Geräte werden zum Entlasten von überlasteten Elementen verwendet, wohingegen Shunt-Geräte zur Verbesserung der Busspannung verwendet werden. Verschiedene IEEE-Testsysteme, die entweder die thermischen Grenzwerte oder die Spannungsgrenzwerte zum Gegenstand haben, werden analysiert. Die Positionen der FACTS-Geräte werden auf Grundlage von Empfindlichkeitsindizes bestimmt, die Verletzungen der Transportkapazitäten wiederspiegeln. Um die Stromnetze auf ihre maximale Kapazität hin zu untersuchen und die kritischen Stellen mit verletzten Randbedingungen zu identifizieren, werden zwei Fallstudien mit verschiedenen Kombinationen von Quellen und Senken verwendet. In der ersten Fallstudie wird die Gesamtübertragungskapazität des Netzwerks zwischen allen Generatoren und Lasten ermittelt. In der zweiten Fallstudie wird die Stromübertragungskapazität zwischen verschiedenen Kombination von Quellenund Senk-Bereichen bestimmt. Die Systeme in beiden Fallstudien werden zusätzlich einer „n-1“ Kontingenzanalyse unterzogen. Die Dimensionierung der FACTS-Geräte an den vorgeschlagenen Orten wird basierend auf der Verbesserung, d.h. Verringerung, der Einschränkungen vorgenommen, was zwangsläufig zu einer Verbesserung der Übertragungsfähigkeit des Stromnetzes führt. Der zweite Teil dieser Dissertation befasst sich mit dem Betrieb und der Steuerung der FACTS-Geräte im Energiesystem. Ein verteiltes Regelungssystem (Distributed Coordinated Control System, DCCS) auf Basis eines Multi Agent Systems (MAS) soll die Leistung verbessern und mehrere FACTS-Geräte steuern. Erneut wird die Netzwerküberlastung durch Entlastung der überlasteten Leitungen und Verbesserung der Spannungen bei Spannungsbandverletzungen bewältigt. Potentielle Konflikte durch gegensätzlich wirkende Geräte werden durch Koordination behoben. Jedes FACTS-Gerät hat einen Einflussbereich, in dem es andere Geräte effektiv beeinflussen kann. Alle derartigen Geräte werden hierfür für jedes FACTS als positiv oder negativ beeinflusste Geräte eingestuft. Agenten verwenden nun diese Geräte, um ihre Statusinformationen miteinander zu teilen. Auf diese Weise können die steuernden Agenten, die nur für FACTS-Geräte definiert sind, alle Statusinformationen der umgebenden Geräte abrufen. Die steuernden Agenten werten die Zustandsinformationen dieser Geräte aus und bestimmen die erforderlichen FACTS-Parameter, um beispielsweise den Stromfluss der jeweiligen Leitung oder die Blindleistungseinspeisung an einem bestimmten Bus zu steuern. Um widersprüchliche Auswirkungen zu vermeiden, bewerten die steuernden Agenten außerdem die wechselseitigen Auswirkungen zwischen den FACTS-Geräten wie auch die entsprechenden Elemente ihrer beeinflussten Bereiche bei der Festlegung der FACTS-Parameter. Es werden spezielle, dynamische 24h Lastprofile verwendet, die die gewählten IEEE-Testnetzwerke überlasten. Die Funktion und der Beitrag der in der ersten Phase vorgeschlagenen FACTS-Geräte wird durch dynamische Belastung in diesen IEEE-Testnetzwerken bewertet und validiert.
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dc.description.abstract
The steady growth of electricity demand combined with the large-scale integration of distributed, fluctuating generations constitutes a challenge for system operators' transmission capacity. Due to liberalization, more market participants are trying to participate in the energy market. TSOs want to get all market participants to trade in the energy market to increase competition and reduce costs. However, they must also ensure the safety and reliability of the power system, as the transmission networks would be congested due to the large power transfer. In deregulated market congestion, the violation of physical, operational, and policy restrictions in network operation is associated with one or more devices. Various congestion management methods are applied to relieve the congested elements by managing the power in the transmission and distribution networks. Flexible Alternating Current Transmission System (FACTS) devices are used effectively for congestion management to dynamically control line reactance, bus voltage magnitude, and phase angle to improve controllability and exibility of the system. The work of this dissertation is divided into two phases. The first phase is the planning phase, in which an algorithm is developed for analysing the power grid for the maximum improvement of the transmission capability by placing FACTS devices in suitable places. Two types of FACTS devices are contemplated, series devices are used to relieve overloaded lines, whereas shunt devices are used to improve bus voltages. Various IEEE test systems that dominate either the thermal limits or the voltage limits, are analysed. The positions of FACTS devices are determined based on the sensitivity indices that are critical in violating constraints on increasing power transfer. In order to examine the power grids to their maximum capacity and to identify the critical locations for constraints violation, two case studies with different combinations of sources and sinks are used. The fi rst case study determines the total transmission capacity of the network between all generators and consumers in the power network. In the second case study, the power transfer capacity is determined between different combinations of source and sink areas. The systems in both case studies are also analysed with (n-1) contingency. The sizes of the FACTS devices at the proposed locations are estimated based on the improvement in the constraints, which eventually increased the respective transmission capability of the power grid. The second phase of this dissertation deals with the operation and control of FACTS devices in the energy system. A Distributed Coordinated Control System (DCCS) is being developed based on the Multi Agent System (MAS) to improve performance and control multiple FACTS devices. This helps to overcome network congestion by relieving overloaded lines and improving voltages on violating buses. The conflicting effects of multiple devices that may affect the system performance are resolved through coordination. Each FACTS device has an area of influence in which it can ffectively in uence other devices. However, all such devices for each FACTS are grouped as positive or negative affected devices. Agents are proposed with these devices to share their status information. In this way, the controlling agents, which are de fined only for FACTS devices, can retrieve all status information of the surrounding devices. The controlling agents evaluate the status information of these devices and determine the required FACTS parameters for example, to control the current flow of the respective line or the reactive power injection on a particular bus etc.,. In order to avoid contradictory effects, the controlling agents also assess the mutual effects between the FACTS devices and the corresponding elements of their influential areas in setting the FACTS parameters. Dynamic load profi les of 24 hours are used which lead network operation to congestion in IEEE test networks. The proposed FACTS devices in these networks, as speci ed in the rst phase, are subjected to dynamic loading to resolve the congestion. The performance of the power system with the speci ed FACTS devices is evaluated and validated by the results of these IEEE test networks.
en
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Complex energy systems
de
dc.subject
D-FACTS
de
dc.subject
Intelligent Distributed control
de
dc.subject
Autonomous agent
de
dc.subject
Complex energy systems
en
dc.subject
D-FACTS
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dc.subject
Intelligent Distributed control
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dc.subject
Autonomous agent
en
dc.title
Intelligent distributed control of power flow using FACTS devices for congestion management
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2018.25405
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Ullah Ikram
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dc.publisher.place
Wien
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E370 - Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe