Torabi-Makhsos, E. (2022). Investigation of distribution system restoration considering distributed generation using a Monte Carlo approach [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2023.104904
E370 - Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe
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Date (published):
2022
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Number of Pages:
262
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Keywords:
power system restoration; distributed generation; optimization algorithm; Monte Carlo tree search; key performance indicator
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Abstract:
The power system restoration concerning all boundary conditions is challenging for the system operation. High shares of distributed generation in the form of renewable energy sources during system restoration with automatic synchronization characteristics may lead to system instability and an increased risk of a second power system collapse. This doctoral thesis investigates the steady state and dynamic stability during power system restoration, focusing on the integration of distributed generation. There are many experiences concerning the operation of distributed networks with high pentation of distributed generation. Still, the influences of f large-scale distributed generation sources during restoration are rarely investigated.An additional challenge is that the peak value of loads after an interconnection can be significantly higher than that at regular operation before an outage. This effect is known as cold load pickup. Hence, this doctoral thesis aims to evaluate current power system restoration concepts and develop new advanced, fast, and secure system restoration strategies considering the operation of distributed generation. The research project and the publication in the project initiated this work. As a first step, a review of the legal frameworks, technical requirements, and existing network restoration strategies and an analysis of the impact of the volatility of DG have been carried out. Then, based on the review and the experience of Austrian distribution system operators, new restoration strategies are developed. Responsibility for the restoration lies with the transmission system operators; However, many distribution system operators can also restore their distribution system with black start capable units. Then, a stochastic system restoration algorithm is carried out to calculate system restoration paths. This algorithm combines the Monte Carlo tree search with depth-first and breadth-first search, including load flow calculation and dynamic analysis. In order to have access to all generated path data and system properties during the restoration, the algorithm is connected to an external database. Besides, this algorithm is executed in parallel on Vienna Scientific Cluster supercomputers to accelerate path generation. To compare the power system restoration paths, key performance indicators are developed. Global KPIs consider the entire restoration process, or at least a significant period during the restoration process, while individual KPIs are valid only for a specific state occurring during the system restoration. The automated restoration procedure is performed on real Austrian distribution networks. The automated restoration concept aims: to generate as many paths as possible, considering steady and dynamic system characteristics, to preserve all calculated data during the restoration process, to accelerate and optimize calculation, to evaluate different types of restoration strategies. The investigations show that distribution systems can provide significant support for the restoration of the power system.
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Der Wiederaufbau der elektrischen Energieversorgung ist unter allen Randbedingungen eine sehr anspruchsvolle Aufgabe für den Netzbetrieb. Ein hoher Anteil an verteilten Erzeugungsanlagen führt, mit wetterbedingten Fluktuationen und deren automatisierter Synchronisationscharakteristik, zu neuen Herausforderungen während des Netzwiederaufbaus und erhöht die Wahrscheinlichkeit eines zweiten Netzausfalls. Diese Dissertation befasst sich mit Fragen der stationären und dynamischen Stabilität im Verteilnetz während des Netzwiederaufbaus unter Berücksichtigung verteilter Erzeugungsanlagen. Es gibt bereits viele Erfahrungen und Untersuchungen mit dem Betrieb von Verteilnetzen mit starker verteilter Erzeugung, aber der Einfluss der verteilten Erzeugungsanlagen wurde kaum während des Netzwiederaufbaus betrachtet. Eine zusätzliche Herausforderung ergibt sich daraus, dass die Verbraucherleistung unmittelbar nach der Wiederzuschaltung übergangsweise höher als im Normalbetrieb vor der Versorgungsunterbrechung ist. Dieses Verhalten wird in der Literatur als Cold-Load-Pickup bezeichnet. Daher ist es das Ziel dieser Arbeit, aktuelle Netzwiederaufbau-Konzepte auszuwerten und neue, schnelle und sichere Netzwiederherstellungsstrategien unter Berücksichtigung des Betriebs der dezentralen Erzeugungsanlagen zu entwickeln. Diese Arbeit basiert auf einem Forschungsprojekt und im Rahmen des Projektes publizierten Veröffentlichungen.In erster Schritt wurden eine Überprüfung der rechtlichen Anforderung, der technischen Anforderungen und bestehender Wiederherstellungsstrategien sowie eine Analyse der Auswirkungen der dezentralen Erzeugungen durchgeführt. Anschließend werden basierend auf den Erfahrungen österreichischer Verteilnetzbetreiber neue Wiederherstellungsstrategien entwickelt. Die Verantwortung für die Wiederherstellung liegt bei den Übertragungsnetzbetreibern, jedoch können auch viele Verteilnetzbetreiber ihr Verteilnetz mit schwarzstartfähigen Einheiten wiederherstellen.Danach wird ein stochastisches Netzwiederaufbau-Verfahren ablaufen gelassen, um Wiederherstellungspfade zu simulieren. Der Algorithmus kombiniert dabei die Tiefensuche und Breitensuche mit einem Monte Carlo Baumsuchverfahren unter Berücksichtigung von statischen und dynamischen Untersuchungen und Lastflussberechnungen. Um alle Varianten danach bewerten zu können, werden die Varianten dabei auf einer externen MySQL Datenbank gespeichert. Um die Geschwindigkeit der Simulationen zu erhöhen, wird die Methode mit der Möglichkeit zur Parallelisierung auf dem Vienna Scientific Cluster durchgeführt.Um eine Bewertung und einen Vergleich einzelner Netzwiederaufbaupfade zu ermöglichen, wurden Bewertungsparameter, sogenannte Key Performance Indikators (KPIs) eingeführt. Die KPIs wurden in global und individuelle KPIs eingeteilt. Die globalen KPIs bewerten hierbei den gesamten Netzwiederaufbau, während die individuellen KPIs für jeden einzelnen Netzwiederaufbauschritt definiert sind. Mit dem Simulationstool werden zur Bewertung des Netzwiederaufbaus repräsentativer österreichischer Verteilnetze zufällige Wiederherstellungspfade durchlaufen. Das Ziel des Algorithmus für die automatische Generierung von Netzwiederaufbaupfade sind folgende Punkte: Generierung zahlreicher möglicher Wiederherstellungspfade, unter Berücksichtigung von statischen und dynamischen Randbedingungen, Speicherung der einzelnen berechneten Netzzustände während des Netzwiederaufbaus, Beschleunigung und Optimierung der Berechnungen, Entwicklung unterschiedlicher Wiederherstellungsstrategien. Die Untersuchungen zeigen, dass die Verteilnetze einen wichtigen Beitrag zum Wiederaufbau des elektrischen Energiesystems zusätzlich zu einem Netzwiederaufbau aus dem Übertragungsnetz heraus leisten können.