Tayfun Felaketi İçin Arıza Zincirine Dayalı Önleme ve Kontrol Yöntemi

Summary

Tayfun felaketleri için hata zinciri tabanlı önleme ve kontrol yöntemi önerilmektedir. Tayfun rüzgar alanlarının modellenmesiyle, iletim dallarının arıza olasılığı hesaplanabilir. Yüksek riskli şubelerin hata zinciri analizi için taraması ve tayfun koşullarında elektrik şebekelerinde önleyici ve kontrol önlemlerinin uygulanması daha sonra yapılabilir.

Abstract

Tayfunlar gibi aşırı afetler, elektrik şebekelerinin operasyonel bütünlüğü ve istikrarı için büyük bir tehdit oluşturur ve afet öncesi önleyici ve kontrol önlemlerini giderek daha önemli hale getirir. Mekansal olarak korelasyonlu ve olasılık kaynaklı arızaları ele almadaki geleneksel N-1 ve N-2 güvenlik kriterlerinin sınırlamalarından dolayı motive edilen bu makale, tayfun felaketleri için hata zincirine dayalı önleme ve kontrol yöntemi önermektedir. Tayfun rüzgar alanı modeli, iletim dallarının uzaylı-zamansal arıza olasılıklarını niceltmek için bir yayım dalı zayıflık modeliyle birleştirilir; bu darazlara göre tahmin edilen tayfun senaryoları altında yüksek riskli dallar tanımlanır. Bu dallar ilk olası durumlar olarak alınarak, kritik zincirli kesinti yollarını saymak için sistematik bir hata zinciri araması yapılır ve her aşamadaki arıza olasılıklarının ilgili yük kesintisi ile entegre edilmesi yoluyla bir risk indeksi oluşturulur. Bu temelde, jeneratör çıktıları ve yük kesimlemelerinin koordine edildiği risk odaklı önleyici kontrol optimizasyon modeli formüle edilmiştir; yüksek riskli hata zincirlerinin beklenen sonuçlarını en aza indirirken operasyonel kısıtlamaları da sağlar. IEEE 39-bus test sistemi ve Tayfun Yagi kapsamındaki Hainan elektrik şebekesi üzerine yapılan vaka çalışmaları, önerilen yöntemin tayfun kaynaklı arıza özelliklerini etkili şekilde yakalayabildiğini, beklenen yük kısıtlamasını önemli ölçüde azaltabileceğini ve geleneksel deterministik kriterlere kıyasla aşırı kontrol maliyetlerini azaltabileceğini doğrulamaktadır. Sonuçlar, önerilen yöntemin, aşırı tayfun koşullarında elektrik şebekelerinin çevrimiçi işletilmesi için pratik ve ekonomik bir karar destek aracı sağladığını göstermektedir.

Introduction

Güçlü rüzgarlar, yoğun yağışlar, gök gürültülü fırtınalar ve tayfunlarla ilişkili diğer faktörler, kentsel enerji sistemlerinde ekipman arızalarına yol açabilir, bölgesel enerji güvenliği için ciddi bir tehdit oluşturabilir ve kentsel ekonomilere büyük zarar^{verebilir. 1}. Tayfunlar gibi aşırı hava koşulları da elektrik sisteminde zincir arızalarına yol açabilir ve büyük ölçekli elektrik^{kesintilerine yol açabilir 2}. Süper Tayfun Lekima 2019, Çin'in Zhejiang Eyaleti'ne yoğun yağışla indi; yerel elektrik şebekesindeki 72 trafo merkezi ve 4.000'den fazla hat hizmet dışı kaldı, 7,72 milyon kullanıcı ise^{elektriksiz kaldı.} Şubat 2021'de, Amerika Birleşik Devletleri'nin Texas eyaleti, bir kış fırtınası nedeniyle bölgede uzun süren ve yaygın bir elektrik kesintisi yaşadı; bu fırtına iletim şebekesi hatlarının buzlanmasına ve iletim ekipmanlarının birbirine kilitlenme^{arızalarına yol açtı 4}. İstatistiklere göre, küresel elektrik şebekesi kesintilerinin %80'inden fazlası tayfunlar ve yağmur fırtınaları gibi aşırı hava afetleriyle tetikleniyor; bu da elektrik şebekesine yılda 30 milyar dolardan fazla doğrudan ekonomik kayıplara yol açıyor ve her yıl artan bir eğilim gösteriyor^. Aşırı kazalarla başa çıkmak için enerji şebekekesinin yeteneklerini güçlendirmek gereklidir. Bunlar arasında, önleyici kontrol, enerji sistemlerinde zincirleme arıza olasılığını azaltmak için önemli bir^{araçtır 6}. Önleyici önlemler, birbirine kilitlenen arızaları etkili bir şekilde engelleyebilir, kesintilerin kapsamını ve onarım süresini azaltabilir ve önlemeye yapılan yatırım, arıza sonrası onarım ve tazminat maliyetinden çok daha düşüktür.

Tayfunlar üç ana bölüme ayrılır: tayfunun gözü, göz duvarı ve yarıçapı genellikle onlarca kilometre civarında değişen spiral yağmur^bandıdır. Tayfun rüzgar hızının radyal dağılımı göz yakınında keskin bir artış gösterir, belirli bir mesafede zirveye ulaşır ve ardından hızla dışa doğru azalır. Tayfun rüzgar alanının temel özelliklerinin doğru şekilde temsil edilmesi, tayfunun yapısal^{parametrelerine dayanan bir rüzgar alanı modeli oluşturulmasını gerektirir 8}. Tayfun rüzgar alanı modellemesi, tayfun kaynaklı tehlikelerin iletim ağları üzerindeki etkisini analiz etmede kritik bir rol oynar ve seçilen tayfun rüzgar alanı modeli, simülasyon doğruluğu ve hesaplama verimliliği talebini karşılamalıdır. Mühendislik uygulamalarında modelin hesaplanması, basınç ve hız^{alanları arasındaki güçlü bağlılığı hesaba katmak zorundadır ve} bu modelin doğru, doğrusal olmayan çözümünü elde etmek genellikle hesaplama açısından zordur, bu nedenle pratik hesaplamalarda genellikle sadece yaklaşik çözümünü elde etmek gerekir. 1970'lerde Russell, tayfunların gelişim sürecini simüle etmek için stokastik bir^{yaklaşımı ilk kez tanıttı ve} dünya çapında araştırmacılar tayfun rüzgar alanı modellerini, ilgili hesaplamalı metodolojileri geliştirmek ve geliştirmek için kapsamlı çabalar gösterdiler; birçok modelleme yöntemi ortaya çıktı. Batts tayfun modeli, tayfunun karaya indikten sonra düz bir çizgide hareket ettiğini varsayar, ki bu gerçeklikle tutarsızdır. Holland ve diğer tayfun modelleri tayfunu yüksek hassasiyetle simüle eder, ancak pratik mühendislik gereksinimlerini tam olarak karşılamak hâlâ^{zordur 11,12}. Bu makalede, Jelesnianski rüzgar alanı modeli, tayfun felaketinin hareket ve bozulma sürecini simüle etmek ve tayfun^{felaketi 13} etki alanındaki çeşitli yerlerdeki rüzgar hızlarının büyüklüğünü bulmak için kullanılmıştır.

Zincirli hatalar üzerine yapılan mevcut araştırmalarda, fay zinciri araması açısından en büyük risk endeksine sahip dal genellikle fay zincirinin alt açık dalı olarak seçilir, ancak bazı fay zinciri yollarını daha ciddi sonuçlara yol açabilecek şekilde^{kaçırmak mümkündür 14}. Arıza zincirinin önleyici kontrolünde, önleyici kontrol şeması çoğunlukla röle koruması perspektifinden verilir ve şebekäniň güvenlik marjını en üst düzeye çıkarmayı amaçlar, ancak şebekeye¹⁵ üzerindeki hata zincirinin risk sonuçlarını yansıtamaz. Bazı çalışmalar, koordineli optimizasyon için hata zincirinin önleyici kontrolünü ve bloklama kontrolünü birleştirir ve aynı zamanda ön hata önleyici kontrol şemasını ve belirtilen hata^{zinciri 16,17} için engelleme kontrol şemasını sunar. Ancak optimizasyon süreci yalnızca zincir hata yolu içindeki hatların hata olasılığını dikkate alır ve zincirli arıza yolunun dışındaki iletim hatlarıyla ilişkili arıza olasılığını göz ardı eder; bu da arıza zincirinin yayılma yolunu değiştirme sorununa yol açabilir ve önerilen kontrol şemasını geçersiz kılar. ve kurulan koordineli optimizasyon modeli genellikle çözülmesi zor^{olur 18,19}.

Bu makale, tayfun rüzgar alanı özelliklerini, iletim şubesi hassasiyetini ve zincirleme kesinti mekanizmalarını birleşik risk odaklı optimizasyon modeline açıkça entegre eden hata zinciri tabanlı önleyici kontrol çerçevesinin, geleneksel deterministik N-1/N-2 kriterlerine kıyasla aşırı tayfun koşullarında güç sistemi operasyonu için daha etkili ve ekonomik karar desteği sağlayabileceği hipotezini incelemektedir. Özellikle, 1) mekansal olarak ilişkili tayfun yükleriyle yönlendirilen dal arıza olasılıklarını niceleştirerek, 2) kritik arıza zincirlerini belirleyip bunlarla ilişkili riskleri beklenen yük kaybı açısından değerlendirerek, 3) bu arıza zinciri risklerine göre ön acil durum üretici çıktılarını ve yük kesintisini optimize ederek, önerilen yöntemin felaket kaynaklı arıza davranışını daha doğru şekilde yakalayabileceği öne sürülmektedir. Beklenen yük kısıtlama ve karartma riskini önemli ölçüde azaltır ve geleneksel güvenlik standartlarına kıyasla aşırı veya gereksiz önleyici önlemlerden kaçınır.

Bu makalede, aşırı hava koşullarında yüksek arıza olasılığına sahip dallar, tayfun rüzgar alanı modeli ve iletim dalı güvenlik modeli kullanılarak elemekte bulunmaktadır. Yüksek riskli dal, aşırı hava koşullarında tüm olası fay zincirlerini aramak için ilk açık dal olarak kullanılır. Güç sistemi ünitelerinin çıkışı ve boşaltma yükleri ayarlanarak, her arıza zincirinin beklenen sonuçları azaltılabilir.

Önerilen yöntem, tayfun rüzgar alanı verileri, ızgara topolojisi ve işletme parametreleri dahil olmak üzere girdiler gerektirir. Tipik varsayımlar arasında sabit maksimum rüzgar yarıçapı ve iletim dalları için basitleştirilmiş seri yapı güvenilirliği modellemesi bulunur. Ancak, hata zinciri sayımın kombinatoryal doğası nedeniyle çok büyük ölçekli sistemlere uygulandığında hesaplama verimliliği zorlanabilir.

Protocol

Tayfun felaketi altında hat arıza olasılığının hesaplanması

Üst hava iletim hatları ve kulelerin destekli devreleri, tercüme eden tayfun^20'nin yarattığı mekansal olarak değişen rüzgar yüklerine karşı oldukça savunmasızdır. Bir tayfunun rüzgar hızı çok yüksek olduğunda, iletim ekipmanlarının arızalanmasına neden olmak çok kolaydır^21,22. Jelesnianski rüzgar alanı modeli gibi ampirik rüzgar alanı formülasyonları, fırtınanın ayak izi üzerinde zamanla değişen rüzgar hızı alanlarının yeniden inşasını mümkün kılar. Bu rüzgar alanı çıkışları, bireysel hat kesitleri veya kuleler için güvenlik açıklığı modelleriyle birleştirildiğinde, uzaylı-zamansal rüzgar yüklerinin kümülatif fay^{olasılıklarına çevrilmesi mümkün olur 23}.

Tayfun rüzgar alanı modeli

Jelesnianski'nin modelindeki simülasyon iki aşamaya ayrıldı: birincisi, tayfunun eksen-simetrik rüzgar alanı önceden tanımlanmış analitik formülasyona dayanarak türetildi ve tayfunun hareketiyle ilişkili translasyonel rüzgar alanı, ortaya çıkan rüzgar alanını elde etmek için üst üste konduruldu. Bu tayfun modeli, tayfunun en yüksek rüzgar hızı ve en yüksek rüzgar hızının yarıçapı gibi parametreleri kullanarak siklonik dolaşımın teğet rüzgar bileşenini tahmin etti ve bu formül aşağıdaki formülde verildi:

(1)

Burada V_s, tayfun merkezinden r uzaklığında tayfun dolaşımının teğet rüzgar hızıdır; V_max en yüksek rüzgar hızıdır; R₀, en yüksek rüzgar hızının yarıçapıdır.

Tayfun modelinin hareketli rüzgar alanı aşağıdaki denklem kullanılarak hesaplandı:

(2)

Burada V_d, tayfunun merkezinden r uzaklığındaki hızıdır; V_c, tayfun merkezinin hareket hızıdır.

7. seviye rüzgar dairesi verileri mevcut olduğunda, maksimum rüzgar yarıçapı genellikle Beaufort ölçeği seviye-yedinci rüzgar alanının yarıçapının 1/10'u olarak tahmin edilirdi. Seviye yedinci fırtına rüzgar alanının yarıçapı hakkında gözlemsel veri olmayan tayfunlar için, en yüksek rüzgar yarıçapı ampirik ilişki^{denklemi 21} ile hesaplandı:

(3)

Burada R_k, genellikle 30 ile 60 arasında olan ampirik bir sabittir; P₀, tayfunun merkezindeki basınçtır.

Tayfun modeli için rüzgar alanı hız formülü, tayfun dolaşımı teğet rüzgar hızı V_s ile hareket hızı V_d aşağıdaki gibi üst üste bindirilerek elde edilmiştir:

0 ≤ r ≤ R₀

(4)

(5)

R₀ ≤ r ≤ ∞

(6)

(7)

Burada V_x, tayfunun merkezinden r uzaklığında x eksenindeki tayfunun hız bileşenidir; V_y , tayfunun merkezinden r mesafesinde y eksenindeki tayfunun hız bileşenidir; V_dx ve V_dy, tayfunun merkezinin x ve y eksenindeki hızının iki bileşenidir; x₀ ve y₀, tayfun merkezinin x ve y eksenindeki iki koordinat değeridir; x ve y, tayfun merkezinden r uzaklığında x ve y ekseninde bulunan iki koordinat değeridir; θ tayfun giriş açısıdır.

Şekil 1, tayfunun karaya iniş sonrası hareket sürecinin şemasını göstermektedir. Tayfun rüzgar alanı modelinden, tayfunun yatay rüzgar hızının merkezden dışa doğru artıp sonra azaldığı görülebilir. Örneğin, iletim kolunda O konumunu ele alarak, t₁ anında tayfunun maksimum rüzgar yarıçapı r_max(t₁) olup, tayfunun merkezi ile O arasındaki mesafe d(t₁)'dir. Bu sefer, d(t₁) r_max(t₁)'den büyüktür ve tayfun hareket ettikçe O ile tayfun merkezi arasındaki mesafe azalır, böylece O seviyesindeki rüzgar hızı artar. t₂ anında d(t₂) r_max(t₂)'den küçüktür ve d(t₂) azalır, bu yüzden O noktasında rüzgar hızı azalır. T₃ momentinde d(t₃) artmaya devam eder ancak r_max(t₃)'ten küçüktür, bu yüzden O noktasındaki rüzgar hızı artar. Benzer şekilde, t_4'te d(t₄) artmaya devam eder ve r_max(t₄)'ten daha büyüktür, bu yüzden O frekansındaki rüzgar hızı tayfun merkezi uzaklaştıkça azalır . İletim kolunun herhangi bir noktasında rüzgar hızının zamanla değiştiği görülebilir ve aynı iletim kolunda bile farklı yerlerdeki rüzgar hızı değişimleri aynı değildir.

İletim dalı zayıflık modeli

Tayfun felaketlerinin iletim ağı üzerindeki güçlü etkisi, iletim şubesinde kesintilere yol açabilir ve potansiyel olarak bölgesel veya yaygın elektrik kesintilerine yol^{açabilir 24}. Aynı iletim dalının farklı segmentlerinde arızalanma olasılığı aynı değildir. Büyük boyut ve karmaşık yapı nedeniyle, iletim dallarının savunmasızlığını modelleme, içindeki her iletim cihazı modellenip analiz edilirse büyük hesaplamalara yol^{açabilir 25}. Bu nedenle, bu bölüm yalnızca iletim hattı segmentleri ve kulelere odaklanarak, iletim dalı arıza olasılığı ile tayfun rüzgar hızı arasındaki haritalama ilişkisini yansıtan bir iletim dalı zayıflık modeli oluşturur. Hem zamansal hem de mekânsal boyutlar, tayfun felaketlerinin etkisini yansıtacak şekilde iletim dalı arızalarının olasılıksal savunmasızlığını modellemek için kullanılacaktır. Tayfun rüzgar alanında uzay ve zamanda değişen rüzgar hızı bilgisi giriş miktarı olarak alınır ve üst hava bileşenlerinin (tayfun etkisi altında hat segmentleri ve destek yapıları dahil) birikimli arıza riski yerel rüzgar hız dalgalanmalarına göre değerlendirilir. Bunun ardından, her iletim yolunun hata olasılığı, yerleşik güvenilirlik değerlendirme çerçeveleri altında seri-yapı modeli kullanılarak belirlenir.

Belirli bir iletim ekipmanının arıza olasılığı çözülürken, önce arıza oranını çözmek, ardından arıza özelliklerine göre uygun bir stokastik süreç modeli seçilerek tayfun felaketinden etkilenen dönemde arıza olasılığını belirlemek mümkün oldu. Arıza oranı, iletim ekipmanının²⁶ birim başına arıza sayısı olarak tanımlandı ve bu, tayfun çarpma süresindeki arızaların ortalama şiddetini yansıtıyordu. Hesaplamayı kolaylaştırmak için, her iki iletim kulesi arasındaki iletim hattı bölümlerinin aynı rüzgar hızına maruz kaldığı varsayıldı ve tayfun felaketinin toplam süresi T Δ t uzunluğunda T zaman aralıklarınabölündü; rüzgar hızı her zaman aralığında sabit kaldı. m iletim dalının şematik diyagramı, l iletim hattı kesitinin t zaman aralığındaki arıza oranının aşağıdaki denklem kullanılarak hesaplanabildiği Şekil 2'de gösterilmiştir:

(8)

Burada v_m,l(t), m iletim dalının I iletim hattı kesiminin t zaman aralığında sürdürülen tayfun rüzgar hızıdır; V_{d, line}, bu iletim hattı kesiminin tasarım rüzgar hızıdır ve bu makalede 30 m/s olarak alınmıştır; Δl, bu iletim hattı kesitinin kilometre cinsinden uzunluğudur. Tayfun rüzgar hızı, her iletim hattı kesitinin uzunluk aralığı ve tayfun etkileri için seçilen zaman aralıkları boyunca sabit kaldığından, bireysel iletim hattı bölümlerinin arıza oranı sabit kaldı. Buna göre, tayfun maruziyet süresi T w sırasında iletim yolu m içindeki segment l için biriken arıza riski aşağıdaki ifade kullanılarak değerlendirilebilir:

(9)

Benzer şekilde, m iletim dalının k iletim kulesinin tayfun çarpma zamanının t zaman aralığındaki arıza oranı T_w aşağıdaki denklekle hesaplanabilir:

(10)

Burada v_m,k(t), m iletim dalının k iletim kulesinin t zaman aralığında maruz kaldığı tayfun rüzgar hızıdır; γ model parametresi olduğunda, değer aralığı 0-0.4 idi, bu makalede γ 0.2 olarak ayarlandı; V_{D, kule}, iletim kulesinin yapısal rüzgar yükü eşiğidir ve yıkıcı teste göre belirlenebilir; Bu çalışma 35 m/s sürdü.

Buna karşılık, m iletim dalının k iletim kulesinin tayfun çarpma zamanı T_w sırasında kümülatif arıza olasılığı şu şekilde gösterilmiştir:

(11)

İletim kolları, birden fazla iletim kulesi ile seri olarak çoklu iletim hattı kesitlerinden oluşan seri model olarak görülüyordu. Seri modelin arıza olasılığının hesaplanma yöntemine göre, güvenilirlik değerlendirme teorisinde, her iletim hattı kesitinin ve direk kulesinin arızalarının birbirinden bağımsız olduğu varsayılarak, herhangi bir iletim hattı kesitinin veya direk kulesinin arızası, tüm iletim dalı devresinin elektrik enerjisi iletiminin^{kesilmesine yol açabilir 27}. Bu nedenle, m iletim dalının arızalanma olasılığı aşağıdaki denklem kullanılarak hesaplandı:

(12)

Burada L, m iletim şubesine dahil edilen iletim hattı segmentlerinin sayısıdır; K, m iletim dalı dahil olan iletim kulelerinin sayısıdır.

Arıza zincirlerine dayalı önleme ve kontrol önlemleri

Aşırı afetler sırasında yüksek riskli iletim hatlarındaki arızalar nedeniyle tetiklenen zincirli arızalar ve büyük ölçekli elektrik kesintileri riskini azaltmak için, enerji sistemi önleyici kontrol gerektirir. Önceki bölüme göre, aşırı afetler altında yüksek arıza olasılığına sahip her hat elde edilmiştir. Her yüksek riskli dal, hata zinciri araması için sıralı olarak ilk açık dal olarak kullanıldı. Tüm arıza zincirlerine dayanarak, önleme ve kontrol yöntemi uygulandı; bu yöntem, zincirli arızaların etkilerini en aza indirmeyi ve şebeke sevk operatörlerine karar desteği sağlamayı^amaçladı.

Önerilen yöntem

Şekil 3 , önerilen önleme ve kontrol yönteminin adım adım çerçevesini özetlemiştir; bu yöntem aşırı hava koşulları altındaki hata zincirlerini ele almaktadır.

Veri yükleme ve ilk hata zinciri tanımlaması

Öncelikle, güç şebekesi modeli, normal çalışma modu ve aşırı felaket durumunda meteorolojik bilgiler gibi tüm temel girdi verilerini yükleyin. Güç şebekesi modeli MATPOWER (.m) formatındaydı ve veri yolu parametreleri, jeneratör spesifikasyonları, dal parametreleri ve ağ topolojisini içeriyordu. Aşırı felaketin meteorolojik tahmin verileri JSON formatındaydı ve tayfun merkezi koordinatlarını, dönüşüm hızını, maksimum rüzgar yarıçapını ve merkezi basıncı sağlıyordu.

Sonra, tüm dallar için arıza olasılığını hesaplayarak yüksek riskli iletim hatlarını ekranlayın. Bu süreç iki çekirdek hesaplama modelini içeriyordu. Jelesnianski tayfun rüzgar alanı modeli ilk olarak zamanla değişen rüzgar hızını hesaplamak için uygulanmıştır. Daha sonra, her hat segmenti ve kule için arıza oranını yerel rüzgar hızına göre hesaplamak için iletim dalı zayıflık modeli uygulandı.

Son olarak, arıza zinciri aramasını başlatmak için ilk acil durum setinden bir veya daha fazla yüksek riskli şubeli ilk kesinti dalları olarak seçin. Seçilen şubeli ayırın, şebeke topoloji parametrelerini değiştirin, hedef güç şebekesinde DC güç akışı hesaplamasını yapın, aşırı yüklenen dalları sonraki kesintiler olarak belirleyin ve bu işlemi tekrarlayın. Arıza zinciri araması, sistem çöküşü gerçekleştiğinde, önceden belirlenmiş maksimum arama derinliğine ulaşıldığında veya ek aşırı yüklenmiş dal bulunmadığında sona erdi.

Hata zinciri değerlendirmesi ve optimizasyon modeli çözümü

Bu aşama, optimizasyon çerçevesini oluşturdu, modeli çözdü ve nihai çözümü aşağıdaki prosedürle doğruladı.

İlk olarak, iletim hattı kesintilerinin dal güç akışları üzerindeki etkisini temsil eden parça parça doğrusal bir fonksiyon oluşturun. Her arıza zincirinin risk değerini DC güç akışı hesaplamalarına dayanarak hesaplayın. Özellikle, risk değerleri her arıza zincirinin olasılığı ile şube güç akışının güvenliğini sağlamak için gereken minimum yük kesintisi değerinin çarpılmasıyla belirlendi. Daha yüksek risk değerine sahip hata zincirlerini seçin ve bunları aday hata zinciri setine dahil edin.

Sonra, tüm dallar işlenene kadar ilk kontendens setindeki her satır için önceki iki adımı çalıştırın. Bu sistematik yineleme, tüm potansiyel hata başlatma noktalarının kapsamlı kapsamını sağladı ve böylece tüm tanımlanmış yüksek riskli hata yollarının birleşimini temsil eden tam bir aday hata zinciri seti ortaya çıktı.

Son olarak, GUROBI gibi ticari çözücülerle optimizasyon modelini çözün ve optimizasyon sonrası yeni ciddi hata zincirlerinin oluşup oluşmadığını değerlendirin. Bu doğrulama, optimize edilmiş nesil göndermesi ile hata zinciri arama sürecinin yeniden yürütülmesiyle gerçekleştirildi. Yeni hata zincirleri ortaya çıkarsa, bunları aday hata zinciri setine dahil edin ve optimizasyon sürecini tekrarlayın. Ciddi arıza zincirleri oluşturulmadıysa, zincirleme arıza riskini azaltmak için optimize edilmiş jeneratör güç çıkışı ve yük kesintisi planı üretin.

Son çıktı ve arşiv

Optimize edilmiş jeneratör güç çıkışı ve yük kesinti planını çıkarın. Tüm ilgili giriş verilerini, yapılandırma dosyalarını, ara sonuçları ve dokümantasyon ile tekrarlanabilirlik için nihai çıktı şemasını sistematik olarak arşivleyin. Bu kapsamlı arşiv uygulaması tam tekrarlanabilirliği sağladı, olay sonrası analizleri kolaylaştırdı ve gelecekteki şebeke dayanıklılık geliştirme projeleri için referans örnekler sağladı.

Fay zinciri araması

Yüksek fay olasılığına sahip bir veya daha fazla dal hata zinciri araması için seçildi. Seçilen yüksek riskli dalları hata zincirinin ilk açık dalları olarak alın, onları ayırın, ağ parametrelerini değiştirin, hedef şebeke için DC güç akışı hesaplamasını yapın, aşırı yüklenen tüm dalları sırayla hata zincirinin bir sonraki aşama açık dalları olarak alın ve işlemi tekrarlayın. Arıza zinciri araması, durma koşulu sağlandığında sona erdi. Daha sonra, bu yüksek riskli daldan başlayan tüm fay zincirleri elde edildi.

Dış çevrenin etkisi göz ardı edilirse, hat güç akışı sınırını aşmadığında, iletim hattı arızasının kapanma olasılığı, değeri 0'a yakın olan gizli arıza olasılığı olan röle koruması olasılığıydı. Fay zincirinin geliştirilmesi ve yayılması sürecinde, ızgara dispatcherleri genellikle ilgili engelleme önlemlerini almaya çalışırlardı; böylece fay zincirinin arama derinliği belirlenen maksimum derinliği (genellikle 4) aşmazdı. Bir fay zinciri tarafından tetiklenen ızgara islandingi genellikle büyük bir elektrik kesintisine yol açar. Bu nedenle, bu makalede fay zinciri aramasının durma koşulu şu şekilde belirlenmiştir: 1) ızgara adasının gerçekleşmesi; 2) fay zinciri araması maksimum arama derinliğine ulaştı; ve 3) hata zinciri aramasının belirli bir aşaması herhangi bir dalın aşırı yüklenmesine yol açmadı. Herhangi bir koşul sağlandığında fay zinciri araması durduruldu.

İletim hattının arıza olasılığı ile hat güç akışı arasındaki ilişkiyi tanımlamak için parça parça doğrusal bir fonksiyon kullanın; bu ilişki şu şekilde verilir:

(13)

Burada p_l, l üzerinde hata oluşma olasılığıdır; p_l l üzerindeki gerçek güç akışıdır; P_l,max, iletim kapasitesi sınırı l'dir; P_H, gizli koruma başarısızlığı olasılığıdır; b, aşırı yük eşik çarpanı olup, genellikle 1.4 olarak ayarlanmıştır; bu, bir hattın ileten güç akışı nominal iletim kapasitesinin 1,4 katını aşarsa, koruma cihazlarının çalışıp hattı atması ve hattın 1 olasılığının oluşması anlamına gelir.

Hata zinciri için risk değerinin hesaplanması

Diyelim ki belirli bir arıza zinciri, k iletim hattındaki arızaları içeriyor. Bu k hattların kaldırılmasıyla, ağ içinde güvenli DC güç transferini sağlamak için minimum yük kısıtlama seviyesi hesaplandı. Hedef fonksiyonu daha sonra şu şekilde tanımlandı:

(14)

Burada n_B, güç sistemindeki toplam otobüs sayısını temsil eder; D_{i_cut}, i düğümündeki yük kesiminin miktarıdır. Karşılanması gereken kısıtlamalar şunlardır:

Düğüm yük kesintisi kısıtlamaları

(15)

Burada S_N, güç sistemindeki otobüs kümesi; D_i, i düğümündeki orijinal yüktür.

Jeneratör çıkış kısıtlamaları

(16)

Burada S_G, güç sistemindeki jeneratör düğümlerinin kümesidir; PG_i, i düğümündeki jeneratörden gelen güç çıkışını gösterir; PG_{i_min} ve PG_{i_max} , sırasıyla i düğümündeki minimum ve maksimum teknik üretim sınırlarını temsil eder.

Hat güç akışı güvenlik kısıtlamaları

(17)

Burada S_L, güç sistemindeki iletim hatlarının kümesidir; P_ij, hat üzerindeki güç akışıdır; P_{ij_max}, ij hattının iletim kapasitesi sınırıdır.

Düğüm güç dengesi kısıtlamaları

(18)

DC güç akışı kısıtlamaları

(19)

Burada θ_i ve θ_j i ve j veri yollarındaki voltaj açılarını gösterirken, x_ij hattının reaktansıdır.

V aşamalı belirli bir fay zinciri L için, P_L oluşum olasılığı şudur:

(20)

Burada p_l0, olay zincirinin ilk başarısızlık olayının olasılığıdır; P_l1 ~ P_lv, hata zincirindeki her aşamanın meydana gelme olasılıklarıdır. Hata zinciri L için risk değeri R L şu şekilde tanımlanır:

(21)

Burada D_L, L hata zincirinin meydana geldiğinden sonra oluşan yük kesintisi miktarıdır.

Arıza zinciri araması, birden fazla yüksek riskli şubanın aynı anda ilk kesintiler olarak seçilmesine olanak sağladı. Başlangıç dal arızaları arasında bağımsızlık varsayarsak, ilk olayın ortak olasılığı, her yüksek riskli dalın bağımsız arıza olasılıklarının çarpımıydı.

Önleme ve kontrol optimizasyon modeli

Elde edilen hata zincirleri setine dayanarak, önleme ve kontrol optimizasyonu modeli oluşturulur. Hedef fonksiyon şu şekilde formüle edilmiştir:

(22)

Burada n_G, jeneratör düğümlerinin toplam sayısını temsil eder; a_i veΔ PG_i, jeneratör düğümü i'nin maliyet katsayısını ve güç ayarlama miktarını sırasıyla temsil eder; ΔL_j , j düğümündeki yük kesiminin miktarını temsil eder. n_R, fay zincirlerinin sayısını ifade eder; R_k, hata zinciri k'nin risk değerini gösterir; ve b, yük kesiminin maliyet katsayısıdır.

Kısıtlamalar şunlardır:

Güç dengesi kısıtlaması

(23)

Jeneratör çıkış ayarlama kısıtlamaları

(24)

Hat güç akışı güvenlik kısıtlamaları

(25)

Burada PTDF, şebekeden güç akışı transfer faktörü dağılım matrisidir; P, güç enjeksiyon vektörüdür; ΔPG, nesil ayarlama vektörüdür; ve F_max, hat iletim kapasitesi sınırlarının vektörüdür.

Bir fay zincirindeki yayılım aşaması t (1 ≤ t ≤ v) göz önünde bulundurulduğunda, önceki kesinti dalının km olduğunu varsayalım. Km şube kesintisinin kalan ağdaki akış yeniden dağılımına etkisi, DC güç akışı modeli kullanılarak değerlendirildi. Şebeke işletmesi, şube kilometre kesintisinden önce aşağıdaki koşulları karşıladı

(26)

Şube kilometre kesintisinden sonra

(27)

Küçük ikinci dereceden terimleri ihmal edersek, bu şöyle olur:

(28)

(26) ve (28) denklemleri birleştirildiğinde aşağıdaki sonuç elde edilir:

(29)

Daha fazla basitleştirme şu noktaya yol açar:

(30)

Burada P_km, dal km üzerindeki aktif güç akışını gösterir; k-nuncu girişin 1, m-nuncu girişin -1 olduğu ve kalan tüm bileşenlerin sıfır olduğu bir satır vektörüdür.

(30) denklemine göre, L olay zincirinin yayılım aşaması t'de, dal km bağlantısı kesildiğinde, sonraki dallardaki artan aktif güç akışı dal km'nin aktif güç akışına ilişkin doğrusal bir fonksiyon olarak temsil edilmiştir. Ayrıca, denklem (13) temelinde, bu artış doğrudan sonraki dalların fay olasılıklarına eşlenmiştir.

Bu bölümde oluşturulan güç akışı optimizasyon modelinde, hedef fonksiyon olay zincirinin her aşamasının hata olasılıklarının çarpımını içermektedir. Fay zincirinin her aşamasında arızalanma olasılığı değişken olarak dikkate alındığında, değişkenlerin çarpma sırası çok büyükse modeli çözmek zordu. Parçacık sürüsü optimizasyonu veya genetik algoritmalar gibi sezgisel algoritmaların kullanılması genellikle küresel optimal çözümler elde etmeyi zorlaştırır. Bu nedenle, bu makale hata zincirindeki farklı aşamaların arıza olasılıklarının çarpma çarpımını tek bir yeni değişken olarak ele alarak hedef fonksiyondaki değişkenlerin çarpma sırasını etkili bir şekilde azaltmıştır. Daha sonra, çözümler elde etmek için CPLEX ve GUROBI gibi ticari optimizasyon çözücüleri kullanıldı.

Results

Tayfun rüzgar alanı modelinin vaka analizi

Bu bölüm, 2024 yılında Çin'in Hainan Eyaleti'ne ulaşan Yagi tayfununa dayanan bir vaka çalışmasını sunmaktadır. Modelleme için kullanılan rüzgar alanı verileri, olaydan 24 saat önce yayımlanan hava istasyonu tahminlerinden alınmıştır. Jelesnianski modeli kullanılarak, rüzgar hızının mekânsal dağılımı herhangi bir anda hesaplanabilir. Bu, iletim dalı zayıflık modeliyle birleştiğinde, Hainan Şebekesi içindeki bireysel dallar için arıza olasılıklarının değerlendirilmesini sağlar. T_w süresi 1 saat olarak ayarlanmıştır. Rüzgar hızının bu dönemde sabit kaldığı varsayılır, dolayısıyla Δt = T_w = 1 h.

Haikou Şehri'ndeki saatlik rüzgar hızı verileri, hasar gören hatların karşılık gelen sayısıyla birlikte analiz edildi ve sonuçlar Şekil 4'te sunuldu. Açık bir pozitif korelasyon gözlemlenir: rüzgar şiddeti arttıkça, hat arızalarının sayısı buna göre artar. Tahmin edilen meteorolojik koşulları burada önerilen rüzgar alanı modelleme çerçevesiyle entegre ederek, yöntem gerçek ızgara arıza riskini daha etkili şekilde yakalar.

Tipik güzergahlar, her biri 10 km uzunluğunda ve 500 m aralıklarla dört şehirden seçildi: Haikou, Danzhou, Sanya ve Qionghai. Bu makalede önerilen yöntem kullanılarak, maksimum rüzgar hızları altında hat arızası olasılığı hesaplanmış ve gerçek tayfun olayları sırasında arızalı hatların toplam çizgilere oranı ile karşılaştırılmıştır; bu oran Şekil 5'te gösterilmiştir. Sonuçlar, hesaplanan arıza olasılığı ile gözlemlenen arıza oranı arasında iyi bir tutarlılık olduğunu gösteriyor: İlgili şehirlerde maksimum rüzgar hızı arttıkça arıza olasılığı artıyor ve bu makalede geliştirilen modelin tayfun tahmin bilgileriyle birleştirildiğinde uygulanabilirliğini daha da doğrulamaktadır.

Arıza zincirlerine dayalı önleme ve kontrol optimizasyonu

Önerilen yaklaşımın etkinliği, IEEE 39 veri yolu test sisteminde yapılan bir simülasyonla gösterilmiştir. 1-2, 2-3 ve 4-5 dalların, Şekil 6'da gösterildiği gibi, aşırı felaket koşullarında yüksek riskli olduğu varsayılır. Her dalın aktif güç akış sınırı, termal akış kapasitesinin 0,9 katı olarak ayarlanmış ve fay zinciri tahmin derinliği d_max olarak 3 olarak ayarlanmıştır. Jeneratör dağıtım maliyet katsayıları, çıkış sınırları ve diğer bilgiler Tablo 1'de listelenmiştir. Risk-maliyet katsayısı b 100/MW'dir ve ilk açılan dalın arıza olasılığı 1 olarak kabul edilir. Gizli bir koruma arızası olasılığı P_H olarak 0.01 olarak ayarlanmıştır. Modeli formüle ettikten sonra, editör GUROBI çözücüsünü çağırmak için MATLAB R2022b kullandı. Çözüm süresi: 0.14 s, boşluk: %0.0000.

Olay zinciri araması yapıldığında, 2-3 veya 4-5 satırlarının açılmasının kalan hatları aşırı yüklemediği ve bu kesintilerden kaynaklanan olay zincirlerinin oluşmadığı tespit edilmiştir. Ancak, 1-2 satırları birbirinden ayrıldığında, dört olası olay zinciri meydana gelebilir: [1-2, 2-3, 26-27], [1-2, 2-3, 25-26], [1-2, 2-3, 17-18,26-27], [1-2, 2-3, 17-18, 25-26].

1-2 dal ile başlayan fay zincirinin arama sonucu Şekil 7'de gösterilmiştir. Bunlar arasında, fay zinciri [1-2, 2-3, 25-26] yük kesintisi yaratmaz ve hata zincirinin riski [1-2, 2-3, 17-18, 25-26] diğer iki fay zincirine göre çok daha düşüktür. Bu nedenle, yalnızca [1-2, 2-3, 26-27] ve [1-2, 2-3, 17-18, 26-27] hata zincirleri sonraki önleme ve kontrol optimizasyonu için korunur.

Tablo 2, önleme ve kontrol optimizasyonunun sonuçlarını sunarken, Şekil 8 1-2 şubelerinden başlatılan uygun optimize edilmiş hata zincirlerini gösterir. Jeneratör çıkışları ayarlandıktan sonra, ilgili arıza zincirlerinden kaynaklanan beklenen yük kesintisi 11.835 MW'dan 0.670 MW'a düşürülür; bu da IEEE 39-bus sisteminin riskinin önemli ölçüde azaldığını gösterir. Optimizasyon sonrası doğrulama, ek hata zincirlerinin ortaya çıkmadığını doğrular; bu da önleme ve kontrol çözümünün doğrudan sistem dispatcher'larını desteklemek için uygulanabileceğini gösterir.

Gerçek dünya elektrik şebekesi üzerine vaka çalışması: Yagi tayfunu altında Hainan sistemi

Önerilen yöntemin pratik uygulanabilirliğini daha da doğrulamak için, 2024'te Yagi Tayfunu sırasında Çin'deki Hainan Elektrik Şebekesi üzerine bir vaka çalışması yapıldı. Bu dava, yöntemin büyük ölçekli sistemlerdeki etkinliğine ve geleneksel N-1 ile N-2 güvenlik kriterlerine karşı avantajlarına odaklanmaktadır.

N-2 güvenlik kriterleriyle karşılaştırıldığında önleme ve kontrol yöntemleri

Tayfun Capricorn'un etkisi altında, Hainan elektrik şebekesindeki birçok hatta kesintiler yaşandı. 6 Eylül saat 19:50'deki bölgesel şebekeye güç akışı dağılımı Şekil 9'da gösterilmiştir. Şekilde, kırmızı 500 kV voltaj seviyesini, siyah 220 kV voltaj seviyesini, mavi 110 kV voltaj seviyesini, sabit çizgiler işletme hatlarını, kesik çizgiler ise kesinti hatlarını gösterir.

Bu anda LQ-JD ve YZU-WQ hatları yüksek riskli hatlardı. Bu iki hattın kesintisinin tetiklediği zincirli arıza süreci göz önüne alındığında, LQ-JD ve YZU-WQ hatlarının kesintilerinden sonra bölgesel şebekeye ait güç akışı dağılımı Şekil 9'da gösterilmiştir. DL-WC hattındaki güç akışı 173,9 MW'a yükselir, uzun vadeli akım taşıma kapasitesi olan 82 MW'yi çok daha aşmaktadır. Yük faktörü %214'e ulaştığında, hattın zincir takılması kaçınılmaz hale gelir. Bu, WQ, JD, DL ve onlara bağlı 110 kV trafo merkezlerinin izole şekilde çalışmasına yol açacaktır. Yük, WQ Tesis'in birimlerinin minimum teknik üretiminin altında olduğundan, izole çalışma sırasında frekans kararlılığını korumak zorlaşır ve sonuçta elektrik kesintisine yol açar.

Bölgesel şebekenin önleyici kontrol optimizasyonu yapılır. Optimize edilmiş güç akışı dağılımı Şekil 10'da gösterilmiştir. WQ santralinde bir ünite kapatılır ve kalan birimin üretimi 221,3 MW olarak ayarlanır. LQ-JD ve YZU-WQ hatları devredildikten sonra, DL-WC hattındaki güç akışı sadece 58,8 MW olur ve böylece zincirleme arızalar önlenir. N-2 güvenlik kriterini göz önünde bulundurarak, sadece WQ trafo istasyonlarındaki N-2 arızaları dikkate alınırsa, DL-WC'de güvenli güç akışını sağlamak için WQ santrali üretiminin 133,5 MW'a ayarlanması gerekir. Bu kontrol yöntemi aşırı yüksek maliyetler getirir.

Önleme ve kontrol yöntemleri N-2 güvenlik kriterleriyle karşılaştırıldığında

6 Eylül saat 19:58'deki bölgesel şebekeye ait güç akış dağılımı Şekil 11'de gösterilmiştir. Şu anda, hem LQ-JD hem de YZU-WQ hatları tayfun hasarı nedeniyle açık. YZG-DY (arıza olasılığı P₁=0.1) ve DY-YZU (arıza olasılığı P₂=0.7) yüksek riskli çizgi setine dahil edilmiştir. TP-PT iletim hattının akım taşıma kapasitesi 82 MW'dır.

Tek bir dal bağlantısı kesilmesiyle tetiklenen zincirli arıza süreci göz önüne alındığında, YZG-DY veya DY-YZU hattının kesilmesi TP-PT hattında ciddi aşırı yüklenmeye yol açar. Bu kaçınılmaz olarak TP-PT hattının zincirli olarak atılmasına ve nihayetinde sistemin kesilmesine yol açtı. Fay zinciri arama sonuçları Şekil 11'de gösterilmiştir. N-1 güvenlik kriterleri kapsamında, YZG-DY hattı devre dışı kaldıktan sonra güç akışı istikrarını sağlamak için sadece 213 MW yük bırakılması gerekir. N-2 güvenlik kriterleri kapsamında, YZG-DY ve DY-YZU hattlarının devrilmesinden sonra güç akışı istikrarını sağlamak için 213 MW yük bırakılması gerekir. Üç yöntem için yük kesintisi miktarları Tablo 3'te karşılaştırılmıştır.

Sonuçlar, önerilen yöntemin, her yüksek riskli dalın arıza olasılıklarını ve hata zincirinin yayılımının her aşamasındaki arıza olasılıklarını dikkate alarak, N-1 ve N-2 güvenlik kriterleriyle ilişkili yüksek kontrol maliyetlerini önemli ölçüde azaltabileceğini göstermektedir. N-1 ve N-2 güvenlik kriterleriyle karşılaştırıldığında, önerilen yöntem afetler sırasında çevrimiçi kontrol gereksinimlerini daha iyi karşılamaktadır.

Veri erişilebilirliği:

Vaka Çalışması I'de kullanılan IEEE 39-bus test sistemi, MATPOWER ve ilgili depolarla dağıtılan halka açık kıyaslama ağına dayanır ve MATPOWER proje web sitesinden edinilebilir. Bu kıyaslama sistemi için önerilen yöntemle oluşturulan giriş verileri ve simülasyon sonuçları (tanımlanan hata zincirleri ve ilgili risk endeksleri dahil) makul talep üzerine ilgili yazardan temin edilebilir.

Case Study II'de kullanılan gerçek sistem verileri, Hainan elektrik şebekesinden türetilmiştir ve ayrıntılı ağ topolojisi, ekipman parametreleri ve çalışma kayıtlarını içerir. Bu veriler yerel enerji şirketine aittir ve sözleşmesel gizlilik ve kritik altyapı koruma düzenlemelerine tabidir. Sonuç olarak, ham Hainan ızgara veri seti ve bu veri setine doğrudan bağlı tam model çıktısı kamuya açık hale getirilemez. Makalede yalnızca bu çalışmanın bulgularını desteklemek için gerekli olan toplu ve anonimleştirilmiş sonuçlar sunulmaktadır. Temel Hainan sistemi verilerine meşru akademik amaçlarla erişmek isteyen araştırmacılar, ilgili yazarla iletişime geçebilir; Olası veri paylaşımı, veri sahibinden önceden yazılı onay ve gerektiğinde uygun bir gizlilik sözleşmesinin imzalanmasını gerektirir.

Genel modelleme çerçevesi, algoritmalar ve parametre ayarları, ana metin ve Destek Bilgiler'de yeterince ayrıntılı şekilde açıklanmıştır; böylece diğer araştırmacılar önerilen yöntemi kamuya açık test sistemlerinde veya kendi veri setlerinde uygulayıp doğrulayabilirler.

Şekil 1: Tayfunun karaya iniş sonrası hareketinin şeması. Tayfun rüzgar alanı modeline göre, yatay rüzgar hızı gözden artar ve ardından radyal mesafeyle azalır. Örneğin, iletim kolunda O konumunu alarak, t₁ anında tayfunun maksimum rüzgar yarıçapı r_max(t₁)'dir ve tayfunun merkezi ile O arasındaki mesafe d(t₁)'dir. Bu sefer, d(t₁) r_max(t₁)'den büyüktür ve tayfun hareket ettikçe O ile tayfun merkezi arasındaki mesafe azalır, böylece O seviyesindeki rüzgar hızı artar. t₂ anında d(t₂) r_max(t₂)'den küçüktür ve d(t₂) azalır, bu yüzden O noktasında rüzgar hızı azalır. T₃ momentinde d(t₃) artmaya devam eder ancak r_max(t₃)'ten küçüktür, bu yüzden O noktasındaki rüzgar hızı artar. Benzer şekilde, t_4'te d(t₄) artmaya devam eder ve r_max(t₄)'ten daha büyüktür, bu yüzden O frekansındaki rüzgar hızı tayfun merkezi uzaklaştıkça azalır . İletim kolunun herhangi bir noktasında rüzgar hızının zamanla değiştiği görülebilir ve aynı iletim kolunda bile farklı yerlerdeki rüzgar hızı değişimleri aynı değildir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: Iletim dal m'nin şematik diyagramı. Bu şekil, ardışık kulelerden (Tower m to Tower k olarak etiketlenmiş) ve hatlardan (Hat m to Line k olarak etiketlenen) oluşan tek bir iletim kolunu gösteriyor. Bitişik her çift kule, bir iletken açıklığı oluşturur. Kule, meteorolojik yük ve bileşen durumu için ayrık bir değerlendirme noktasıdır ve bir çizgi, aynı koldaki iki komşu kule arasındaki iletken açıklığını gösterir. M dalının durumu, kulelerinin ve hatlarının durumlarının seri-yapı varsayımı altında toplanmasıyla elde edilir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: Arıza zincirlerine dayalı önleme ve kontrol önlemleri prosedürü. Bu akış şeması kullanılan iş akışını sunar. Aşırı afetler sırasında yüksek riskli olarak tanımlanan dallar ilk olarak ilk fay setine dahil edilir. Her aday için, ilk trip şubesi olarak bir dal seçilir, dal devreye girer ve ağ parametreleri güncellenir. Sistem çökerse veya önceden ayarlanmış maksimum derinliğe ulaşılırsa, bu fay zincirinin araması durur. Aşırı yüklenmiş dallar belirdiğinde, her aşırı yüklenmiş dal sırayla bir sonraki seviye trip dalı olarak alınır ve trip-update-check döngüsü devam eder. Aşırı yük oluşmazsa, hata zincirinin risk indeksi hesaplanır. Tüm ilk arızalar işlendikten sonra, nispeten yüksek risk değerlerine sahip hata zinciri yolları belirlenir ve ardından hedef ağa önleyici önlemler uygulanır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4: Tayfun rüzgar hızı ile Haikou Şehri'ndeki arızalı hatların sayısı arasındaki ilişki. Bu şekil, Haikou Şehri'nde (sol y ekseni) saatlik tayfun rüzgar hızını ve ilgili saatte (sağ y ekseni) kaydedilen hatalı hatların sayısını göstermektedir. Rüzgar hızı 10 m/s'den 50 m/s'nin üzerine yükseldikçe, arızalı hatların sayısı buna göre artar; 19:00-20:00 civarında maksimuma ulaşır ve rüzgar zayıfladıkça azalır. Senkron varyasyon, yerel rüzgar yoğunluğu ile hat arızaları arasında açık bir pozitif ilişki olduğunu gösterir; burada yapılan varsayımla uyumludur; bu varsayımla uyumludur; bu varsayımla birlikte, iletim bileşenlerinin arıza riski rüzgar hızı arttıkça artmaktadır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 5: Hat arıza olasılığı ile gerçek arıza oranının karşılaştırılması. Bu rakam, gerçek arızalı hatların toplam hatlara (sol y ekseni) oranını, dört şehir boyunca hat arıza olasılığı (sağ y ekseni) ile karşılaştırır. Her iki gösterge de aynı mekânsal deseni takip eder: Haikou en yüksek, Danzhou sırada, Sanya en düşük, Qionghai ise mütevazı bir toparlanma gösterir. İki eğri yakından takip eder; bu da modellenen arıza olasılığı ile gözlemlenen hata insidasyonu arasında güçlü bir pozitif ilişki olduğunu gösterir; bu da daha yüksek tahmini riske sahip şehirlerin aynı zamanda daha yüksek gerçek arıza oranlarına maruz kaldığı yorumunu destekler. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 6: IEEE 39-bus sistemi. Bu şekil, vaka çalışmasında kullanılan IEEE 39-bus test sistemini göstermektedir. Otobüsler numaralandırılır, jeneratör otobüsler G ile işaretlenir ve iletim kolları bu otobüsleri birbirine bağlar. Kırmızı ile vurgulanan dal segmentleri, burada açıklanan risk değerlendirme prosedürü ile aşırı felaket senaryosu için belirlenen yüksek riskli dalları gösterir; Bu dallar, sonraki analizlerde hata zincirlerinin oluşturulması için ilk hata setini oluşturur. Diyagram şematiktir ve test sistemi topolojisini ve belirlenen yüksek riskli dalların konumlarını netleştirmek için kullanılır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 7: Fay zinciri arama sonuçları. Bu şekil, IEEE 39-bus durumunda elde edilen hata zincirlerini listelemektedir. İlk taşıma dalı 1-2'den başlayarak, zincir 2-3'e geçer ve ardından dallanarak bir sonraki seviye aday dallara (26-27, 25-26, 17-18) geçer. Oklardaki sayılar, bir sonraki devre dalının aşama olasılığını gösterir. Terminal düğümlerindeki metin, o zincir için elde edilen minimum yük kesimini (örneğin, 73,73 MW, 39,36 MW) bildirir veya yük kesintisi gerçekleşmediğini belirtir. Diyagram, aday hata zinciri yollarının ve sonuçlarının kompakt bir kaydını sağlar. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 8: Optimize edilmiş hata zincirleri. Bu şekil, IEEE 39-bus durumundaki optimize edilmiş hata zincirlerini listelemektedir. İlk takılma kolu 1-2'den başlayarak, zincir 2-3'e geçer ve ardından iki üst seviye tripping dalından birini takip eder: doğrudan 26-27'ye ya da 17-18'e ve ardından 26-27'ye kadar. Oklardaki sayılar (örneğin, 0.01, 0.9), her yol boyunca bir sonraki takılan dalın aşama olasılığını gösterir. Diyagram, optimize edilmiş hata zinciri yollarının ve bunların aşama olasılıklarının kompakt bir kaydını sağlar. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 9: 6 Eylül 19:50'de bölgesel şebekeye yönelik güç akışı simülasyonu sonuçları ve LQ-JD ile YZU-WQ hatlarının kesilmesinden sonra bölgesel şebekede güç akışı dağıtımı. Yukarıdaki şekil, 6 Eylül 19:50'de bölgesel bir şebekeye yönelik güç akışı simülasyon sonuçlarıdır. Tayfun etkisi altındaki bölgesel şebekenin temel güç akışı. Renkler voltaj seviyelerini (500/220/110 kV) belirtir. Şu anda LQ-JD ve YZU-WQ hatları yüksek riskli unsurlar olarak tanımlanmıştır. Aşağıdaki şekil, LQ-JD ve YZU-WQ hatlarının kesilmesinden sonra bölgesel şebekede güç akışı dağılımıdır. İki yüksek riskli hat kapıldığında, güç yeniden dağıtılır ve hat DL-WC ağır şekilde aşırı yüklenir; bu da WQ-JD-DL koridorunu bağlı 110 kV trafo merkezlerinin potansiyel olarak yerleştirilmesine ve olası kesintilere yönlendirir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 10: Önleme ve kontrol önlemleri sonrası bölgesel şebekede güç akışı dağılımı. Önerilen önleyici kontrol uygulandıktan sonra, WQ'daki bir ünite kapatılır, kalan üretim ise yeniden planlanır. Aşırı yükler giderilir ve kaskad riski önemli ölçüde azaltılır; böylece geleneksel N-2 kriterine göre çok daha düşük kısıtlama ile güvenlik sağlanır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 11: 6 Eylül 19:58'de bölgesel bir şebeke için güç akışı simülasyonu sonuçları ve Hainan elektrik şebekesi için arıza zinciri arama sonuçları. Yukarıdaki şekil, 6 Eylül 19:58'deki bölgesel bir şebekeye yönelik güç akışı simülasyonu sonuçlarıdır. Sistem, LQ-JD ve YZU-WQ açık olarak çalışır. Tarama, YZG-DY ve DY-YZU'yu en kritik hatlar olarak gösterirken, 110 kV TP-PT koridoru bu alanda bağlayıcı termal kısıtlama haline gelir. Aşağıdaki şekil, Hainan elektrik şebekesi için fay zinciri arama sonuçlarını göstermektedir. Arama, yüksek riskli çizgilerle başlatılan iki baskın tek adım zinciri tespit ediyor: LQ-JD (ilk arıza olasılığı 0.1) ve DY-YZU (ilk arıza olasılığı 0.7). Her iki durumda da, aşırı yük TP-PT'yi devreye düşürür (≈ aşama olasılığı 1), bu da sistemin bölünmesine yol açar ve tahmini yük kesintisi sırasıyla 295 MW ve 144 MW olarak belirlenir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Jeneratör Veri Yolu	Başlangıç Aktif Güç Çıkışı (MW)	Aktif Güç Çıkışı Alt Sınırı (MW)	Aktif Güç Çıkışı Üst Sınırı (MW)	Ayarlama Maliyeti (1/MW)
30	250	0	1040	1
31	677.87	0	976	1.1
32	650	0	725	1.1
33	632	0	652	1.2
34	508	0	508	1.2
35	650	0	687	1.3
36	560	0	580	1.3
37	540	0	564	1.1
38	830	0	865	1.1
39	1000	0	1200	1.5

Tablo 1: IEEE 39-bus sistemi ile ilgili bilgiler. Bu tablo, IEEE 39-bus vakası için üretici tarafı parametrelerini bildirir. Her jeneratör veri yolu için, başlangıçtaki aktif güç çıkışı, aktif güç alt/üst sınırları tarafından verilen izin verilen aralık ve ayarlama maliyeti listelenir. Bu kayıtlar, vaka çalışmasında kullanılan her jeneratör için başlangıç dağıtımını, izin verilen ayarlama sınırlarını ve MW başına ayarlama katsayısını belirtir.

Hayır.	Jeneratör Veri Yolu	Çıkış Ayarı (MW)
1	30	32.64
2	31	-32.64

Tablo 2: Güç akışı optimizasyonu sonuçları. Bu tablo, güç akışı optimizasyonuyla üretilen jeneratör tarafı ayarlamalarını listeler. Her jeneratör veri yolu için, çıkış ayar sütunu ilk aktif güç çıkışına göre değişimi verir; Pozitif değerler artışı, negatif değerler ise azalmayı gösterir. Bu durumda, Bus 30 +32,64 MW, Bus 31 ise -32,64 MW ile ayarlanmıştır.

Yöntem	Yük Kesintisi (MW)
Önleyici Kontrol Yöntemi	62
N-1 Güvenlik Kriteri	>213
N-2 Güvenlik Kriterleri	>>213

Tablo 3: Üç yöntem için yük kesintisi miktarlarının karşılaştırılması. Bu tablo, üç yöntemin gerektirdiği yük kesintisi miktarlarını karşılaştırır. Önerilen önleyici kontrol yöntemi yalnızca 62 MW yük kesintisi gerektirirken, hem N-1 hem de N-2 güvenlik kriterleri 213 MW'dan fazla enerji gerektiriyor ve önerilen yaklaşımla sağlanan kontrol maliyetinde önemli bir azalma göstermektedir.

Discussion

Bu makalede, tayfun felaketleri için öncelikle yüksek riskli kolları tapança filtreleyen ve ardından arıza zincirlerine göre şebeke güç ünitesi çıkışını ve düşürme yükünü ayarlayan bir hata zinciri önleme ve kontrol yöntemi önerilmiştir; böylece arıza yayılım riskini azaltmak amaçlanmıştır. Afetler sırasında N-1 ve N-2 güvenlik kriterlerine dayalı çevrimiçi kontrol yöntemleriyle karşılaştırıldığında, bu makalede önerilen yöntem, tayfun felaketleri sırasında her hattın arıza olasılığını ve hat aşırı yüklenmelerinin zincirleme fay olasılığını dikkate alarak N-1 ve N-2 güvenlik kriterleri altında kontrol maliyetlerini önemli ölçüde azaltmaktadır^.

Önerilen araştırma, güç sistemi dayanıklılık analizinin ilerlemesine çeşitli açılardan katkıda bulunuyor. İlk olarak, tayfun yüklerinin iletim altyapısı üzerindeki mekânsal olarak ilişkili ve zaman değişkenliğinde etkilerini yakalar; bunlar geleneksel acil durum analizinde genellikle basitleştirilir veya ihmal edilir. İkincisi, yüksek riskli dalları taramak ve buna uygun hata zincirleri oluşturarak, yöntem önleyici kaynakları sınırlı sayıda kritik zincirleme yollara odaklarak, beklenen yük kesintilerini etkili bir şekilde azaltıyor ve klasik N-1/N-2 tabanlı kontrollere kıyasla aşırı muhafazakar önleyici programlardan kaçınıyor. Üçüncü olarak, hata olasılıkları ve yük kaybı sonuçlarının birleştirilmesiyle tanımlanan birleşik risk endeksi, operatörlere gerçek zamanlı karar desteğinde güvenlik ve maliyet kontrolünü dengelemek için pratik bir ölçüt sunar.

Buna rağmen, birkaç sınırlama kabul edilmelidir. Zayıflık modeli, hat segmentleri ve kuleler üzerine odaklanır ve pratikte karmaşık bileşen etkileşimlerini ve ilişkili başarısızlıkları tam olarak temsil etmeyebilecek bir seri-yapı varsayımını benimser. Fay zinciri analizi, DC güç akışı ve basitleştirilmiş zincirleme mekanizmalara dayanır ve tayfun tahminleri ile kırılganlık eğrilerindeki parametre belirsizlikleri risk nicelik doğruluğunu etkileyebilir. Ayrıca, optimizasyon çerçevesi esas olarak önleyici kontrolü ele alır; Hata zinciri yayılımı sırasında koordineli engelleme veya iyileştirme işlemleri bu çalışmada açıkça modellenmemiştir.

Aynı hipotezi araştırmak için alternatif yaklaşımlar arasında, tayfun senaryolarını dikkate alan sağlam veya şans kısıtlı optimal güç akışı formülasyonları, kapsamlı N-k veya Monte Carlo tabanlı zincirleme arıza simülasyonları ve belirlenmiş fay zincirleri boyunca ön-acil gönderme ile sonrası acil durum düzeltme veya isa önlemlerini birlikte optimize eden koordineli önleyici engelleme kontrol^{modelleri bulunur 31}. Bu yöntemler, tamamlayıcı bakış açıları sunar ve modelleme doğruluğunu artırmak için önerilen çerçeveyle birleştirilebilir.

Önerilen yöntem, tayfun riski yüksek ve kıyı bölgelerinde felakete dayanıklı enerji sistemlerinin işletilmesi ve planlamasında önemli potansiyel uygulamalara sahiptir. Tayfun karaya çıkmadan önce risk odaklı önleyici kontrol stratejileri oluşturmak için çevrimiçi karar destek platformlarına entegre edilebilir, operatörlerin yüksek riskli koridorların izlenmesi ve güçlendirilmesini önceliklendirmesine yardımcı olur ve kritik iletim kollarının sertleştirilmesi için orta ve uzun vadeli planlamayı destekler. Güvenlik ve tehlike modellerinin uygun şekilde uyarlanmasıyla, çerçeve şiddetli rüzgar fırtınaları, buzlanma olayları ve orman yangınları gibi diğer hava ile ilgili ve doğal tehlikelere de genişletilebilir; böylece modern enerji şebekelerinin dayanıklılığını artırmak için genel bir araç^{sunulur 32}.

Modifikasyonlar ve sorun giderme

Önerilen yöntem hem IEEE 39-bus hem de Hainan elektrik şebekesi vakalarında doğrulanmış olsa da, uygulayıcıların bunu uyarlamaları gerekebilir veya uygulama sırasında zorluklarla karşılaşabilirler. Bu bölüm, yaygın sorunlar için olası modifikasyonlar ve sorun giderme konularında rehberlik sağlar.

Belirli senaryolar için değişiklikler:

Bu makalede önerilen yöntem sadece tayfun felaketleriyle sınırlı değildir. Buz fırtınaları ve orman yangınları gibi diğer afetlere uyarlanabilir, ilgili tehlike ve savunmasızlık modelleri değiştirilir. Uygulamada Jelesnianski tayfun rüzgar alanı modeli uygun tehlike özel modellerle değiştirilmeli ve iletim hattı zayıflık modeli, yeni afet koşullarında bileşenlerin farklı arıza mekanizmalarına göre yeniden kalibre edilmelidir.

Yenilenebilir enerji penetrasyonuna sahip sistemlerde, felaket öncesi çalışma noktası daha değişken hale gelir. Yöntem, stokastik veya sağlam bir optimizasyon çerçevesine dönüştürülebilir. Hata zinciri risk değerlendirmesi, yenilenebilir üretimin birden fazla senaryosunu dikkate alarak aday hata zincirlerinin sayısını ve genel hesaplama yükünü artırmalıdır.

Yaygın uygulama sorunlarının giderilmesi:

Önerilen yöntem, büyük ölçekli sistemlere uygulandığında aşırı uzun hesaplama süreleriyle karşılaşabilir. Bu, hata zinciri arama sürecinin doğasında bulunan kombinatoryal karmaşıklığa bağlanır. Çok sayıda yüksek riskli başlangıç hattına sahip ekstra-büyük sistemlerde, özellikle büyük bir arama derinliği yapılandırıldığında, potansiyel fay zincirlerinin sayısı dramatik şekilde artar ve bu da aşırı hesaplama süresine yol açar. Bu sorunu çözmek için aşağıdaki azaltma stratejileri değerlendirilebilir: İlk olarak, ilk koşulluk kümesi, dahil edilme için başarısızlık olasılığı eşiğinin yükseltilmesiyle uygun şekilde azaltılabilir ve böylece yüksek riskli hatlar daha sıkı şekilde taranabilir. Öncelik, tahmin edilen çekirdek afet bölgesi içinde bulunan hatlara verilmelidir. İkincisi, arama derinliği sınırlı olabilir. Mühendislik yargısı ve hedef ızgaradaki tarihsel zincirleme arızaların tipik yayılma süresine dayanarak, maksimum arama derinliği 4'ten 3'e hatta 2'ye düşürülebilir. Ayrıca, önerilen yöntem optimizasyon modelinin uygulanabilirliğiyle karşılaşabilir. Ele alınan ciddi acil durum senaryoları göz önüne alındığında, N-1 güvenlik kriterleri ve üretici çıkış limitleri gibi kısıtlamalar aşırı kısıtlayıcı olabilir ve bu da yüksek riskli tüm hata zincirlerini aynı anda azaltabilecek uygulanabilir bir üretim gönderme çözümü ortaya çıkmasına yol açabilir. Bu tür sorunları çözmek için aşağıdaki yaklaşımlar değerlendirilebilir: Birincisi, güvenlik kısıtlamaları gevşetilebilir; katı N-1 güvenlik kısıtlamaları hedef fonksiyon içinde yumuşak kısıtlamalara dönüştürülerek küçük ve geçici ihlallere izin verilerek sistem riskinde genel bir azalma sağlanabilir. İkinci olarak, aday hata zincirleri setini yeniden inceleyin. Mümkün, çok düşük olasılıklı ama yüksek sonuçlu zincirler uygulanabilirliği tetikliyor. Aday setinin risk temelli bir şekilde kırpılması gerekli olabilir.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
GUROBI	Gurobi Optimizasyon, LLC	10.0.1	Optimizasyon modeli için kullanılan ticari çözücü
MATLAB	MathWorks	2020b	Tüm simülasyonlar için çekirdek ortam
Notebook PC	Lenovo	X1 Karbon Gen 9	CPU: Intel Core i7-1165G7; RAM: 16 GB; SSD: 512 GB; Işletim sistemi: Windows 11
Kendi Geliştirdiği MATLAB Scriptleri	Kendi geliştirdiği	v1.0	Hata zinciri arama ve optimizasyon rutinlerini uygular