Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2021 - zeszyt 11

Steady-State Stability Limit (SSSL) Assessment when Wind Turbine Penetration to South Sulawesi System Using ANN

10.15199/48.2021.11.09

nr katalogowy: 134121
10.15199/48.2021.11.09

Streszczenie

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.

Abstract

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. (Ocena limitu stabilności stanu ustalonego (SSSL) podczas dołączanmia turbiny wiatrowej do systemu w Sulawesi Południowym Indonezja przy użyciu sieci ANN)

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

1. Fang, P., et al. Operation Characteristics Analysis Of Sending- End Regional Power Grid Integrated With Large-Scale Wind Power. in 2014 China International Conference on Electricity Distribution (CICED). 2014. 2. Mokryani, G., P. Siano, and A. Piccolo. Combined Monte Carlo Simulation and OPF to evaluate the market impact of wind energy. in 8th Mediterranean Conference on Power Generation, Transmission, Distribution and Energy Conversion (MEDPOWER 2012). 2012. 3. Siswanto, A., et al., Stability improvement of wind turbine penetrated using power system stabilizer (PSS) on South Sulawesi transmission system. AIP Conference Proceedings, 2018. 1941 (1): p. 020036. 4. Yuli Asmi Rahman, A.S., and irwan Mahmudi, Stability Issues in Presence Variable Distributed Generation Into Radial Distribution Network International Conference on Industrial Electrical and Electronics (ICIEE) 2018. 5. Agus Siswanto, I.C.G., Sri Mawar Said, Ansar Suyuti, Stability Improvement by Reducing Voltage Fluctuation using SVC in Penetration Wind Power System EPI International Conference on Science and Engineering, 2019. 6. Gunadin, I.C., Z. Muslimin, and A. Siswanto. Transient stability improvement using allocation power generation methods based on moment inertia. in 2017 International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICELTICs). 2017. 7. Gavrilas, M., O. Ivanov, and G. Gavrilas, REI equivalent design for electric power systems with genetic algorithms. Vol. 7. 2008. 911-921. 8. Gunadin, I., S. Said, and M. Irsan, Determination of stability index of electrical power system using REI-Dimo methods. Vol. 90. 2016. 161-167. 9. Siswanto, A., Steady State Stability Limit Assessment when Wind Turbine Penetrated to the Systems using REI Approach. Vol. 1. 2019. 53-57. 10. Gunadin, I.C., A. Soeprijanto, and O. Penangsang, Real Power Generation Scheduling to Improve Steady State Stability Limit in the Java-Bali 500 kV Interconnection Power System. World Acad. Sci. Eng. Technol, 2010. 72: p. 1-5. 11. Gunadin, I., et al., Steady-State Stability Assessment Using Neural Network Based on Network Equivalent. Indonesian Journal of Electrical Engineering, TELKOMNIKA (Telecommunication, Computing, Electronics and Control), 2011. 9: p. 411-422. 12. Gunadin, I., S. Said, and M. Irsan, Determination of stability index of electrical power system using REI-Dimo methods. 2016. 90: p. 161-167. 13. Ashraf, S.M., et al., Voltage stability monitoring of power systems using reduced network and artificial neural network. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2017. 87: p. 43-51. 14. Balasubramanian, R. and R. Singh. Power system voltage stability analysis using ANN and Continuation Power Flow Methods. in 2011 16th International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems. 2011. 15. Nor, A.F.M., M. Sulaiman, and R. Omar. Study of voltage and power stability margins of electrical power system using ANN. in 4th IET Clean Energy and Technology Conference (CEAT 2016). 2016. 16. Bahbah, A.G. and A.A. Girgis. Input feature selection for realtime transient stability assessment for artificial neural network (ANN) using ANN sensitivity analysis. in Proceedings of the 21st International Conference on Power Industry Computer Applications. Connecting Utilities. PICA 99. To the Millennium and Beyond (Cat. No.99CH36351). 1999. 17. Kamalasadan, S., A.K. Srivastava, and D. Thukaram. Novel algorithm for online voltage stability assessment based on feed forward neural network. in 2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting. 2006. 18. Goh, H.H., et al., Validation of Steady-State Stability Evaluation Exerting with Dimo's Approximation. 2016. 38 (7 .)-38 (7 .). 19. Shayesteh, E., et al., REI method for multi-area modeling of power systems. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2014. 60: p. 283-292. 20. Stadler, J. and H. Renner. Application of dynamic REI reduction. in IEEE PES ISGT Europe 2013. 2013.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


INŻYNIERIA MATERIAŁOWA- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2022-3 , nr katalogowy 138746 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


INŻYNIERIA MATERIAŁOWA- e-zeszyt (pdf) 2022-3 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	68.00 zł

Prenumerata

INŻYNIERIA MATERIAŁOWA - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

402.00 zł

INŻYNIERIA MATERIAŁOWA - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA - papierowa prenumerata roczna	492.00 zł brutto 455.56 zł netto 36.44 zł VAT (stawka VAT 8%)
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA - pakowanie i wysyłka	21.00 zł brutto 17.07 zł netto 3.93 zł VAT (stawka VAT 23%)

513.00 zł

INŻYNIERIA MATERIAŁOWA - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	600.00 zł brutto 555.56 zł netto 44.44 zł VAT (stawka VAT 8%)

600.00 zł

Zeszyt

2021-11

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma