상업용으로 계통에 연계되어 운전되는 대부분의 풍력발전기는 유도발전기가 주로 사용되고 있으며 동기발전기와 다른 양상을 보이고 있어 계통에서의 사고발생 후 정상상태로 복귀할 수 있는 최대의 시간(임계 제거시간)을 이용하여 과도상태를 해석하고 있다. 본 연구에서는 풍력 발전시스템이 연계된 계통에 대해 임계 제거시간에 미치는 요인을 분석하였으며 계통해석 프로그램인 Digsilent Power Factory를 이용하였다. 임계 제거시간에 미치는 요인으로는 연계되는 계통의 단락용량(단락전류). 풍력발전 용량, 풍력발전기 역률, 풍력 발전시스템과 연계되는 계통사이의 전용선 길이, 부하 용량이나 역률 등이 있으며 이들의 변화에 대한 임계 제거시간의 영향을 분석하였다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제2A권4호
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pp.131-135
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2002
This paper describes a new ultra-fast contingency screening algorithm for on-line TSA without time simulation. All machines are represented in a classical model and the stability index is defined as the ratio between acceleration power during a fault and deceleration power after clearing the fault. Critical clustering of machines is done based on the stability index, and the power-angle curve of the critical machines is drawn assuming that the angles of the critical machines increase uniformly, while those of the non-critical ones remain constant. Finally, the critical clearing time (CCT) is computed using the power-angle curve. The proposed algorithm is tested on the KEPCO system comprised of 900-bus and 230-machines. The CCT values computed with the screening algorithm are in good agreement with those computed using the detailed model and the SIME method. The computation time for screening about 270 contingencies is 17 seconds with 1.2 GHz PC.
This paper presents a new systematic contingency selection, screening and ranking method for on-line transient security assessment. Transient stability of a particular generator is influenced most by fault near it. Fault at the transmission lines adjacent to the generators are selected as contingency. Two screening methods are developed using the sensitivity of modal synchronizing torque coefficient and computing an approximate critical clearing time(CCT) without time simulation. The first method, which considers only synchronizing power, may mislead in some cases since it does not consider the acceleration power. The approximate CCT method, which consider both the acceleration and deceleration power, worked well. Finally the Single Machine Equivalent(SIME) method is implemented using IPLAN of PSS/E for detailed stability analysis.
This paper presents an application of Kohonen neural networks to assess the dynamic security of power systems. The dynamic security assessment(DSA) is an important factor in power system operation, but conventional techniques have not achieved the desired speed and accuracy. The critical clearing time(CCT) is an attribute which provides significant information about the quality of the post-fault system behaviour. The function of Kohonen networks is a mapping of the pre-fault system conditions into the neurons based on the CCTs. The power flow on each line is used as the input data, and an activated output neuron has information of the CCT of each contingency. The trajectory of the activated neurons during load changes can be used in on-line DSA efficiently. The applicability of the proposed method is demonstrated using a 9-bus example.
풍력발전시스템은 기존의 발전시스템과 매우 다르다. 그러므로 전력계통에 풍력시스템을 연계하기 위해서는 동적특성에 대한 연구가 필요하다. 풍력발전기의 안정도해석은 전력계통의 운영에 있어서 중요 쟁점이다. 기존의 동기발전기만으로 구성된 전력계통의 위상각 안정도는 풍력발전기가 포함되면 그 결과가 달라진다. 즉, 풍력터빈에 연계된 발전기는 대부분 비동기인 유도발전기이기 때문이다. 위상각의 동기화 여부로 판별하는 위상각 안정도는 임계고장제거시간(CCT)을 계산하여 평가한다. 계통해석용 풍력터빈의 모델은 다양하여 그 해석에 어려움이 있으나 지금은 크게 4가지 타입으로 표준화가 되어있다. 본 논문에서는 PSS/E-32에서 제공하는 풍력터빈의 3번째 표준모델인 DFIG(Doubly-Fed induction Generator)모델을 이용하여 풍력단지가 연계된 전력계통의 CCT를 풍력단지의 위치와 용량을 고려하여 분석한다.
In order to overcome the problems of simulation methods, the power system transient stability assessment method using critical fault clearing time functions has been developed. Using the above method, this paper has developed the new method which can assess accurately and efficiently the effects of control and protection systems on transient stability which is the most important characteristic to assess in power systems. At first, critical fault clearing time functions CCT(W:load) are defined by taking notice of the fact that transient stability is mainly controlled by fault clearing time and load. Next, the method to be enable to assess accurately and efficiently the effects of control and protection systems on transient stability has been newly developed by using the above functions. Finally, it has been applied to the effect assessment in the occurrence of a three-phase fault in a model power system. Results of application have been clarified its effectiveness.
This paper presents an application of artificial neural networks(ANN) to assess the dynamic security of power systems. The basic role of ANN is to provide assessment of the system's stability based on training samples from off-line analysi. The critical clearing time(CCT) is an attribute which provides significant information about the quality of the post-fault system behaviour. The function of ANN is a mapping of the pre-fault, fault-on, and post-fault system conditions into the CCT's. In previous work, a feed forward neural network is used to learn this mapping by using the generation outputs during the fault as the input data. However, it takes significant calculation time to make the input data through the network reduction at a fault as the input data. However, it takes significant calculation time to make the input data through the network reduction at a fault considered. In order to enhance the speed of security assessment, the bus data and line powers are used as the input data of the ANN in thil paper. Test results show that the proposed neural networks have the reasonable accuracy and can be used in on-line security assenssment efficiently.
Cho, Yoon-Sung;Gilsoo Jang;Kwon, Sae-Hyuk;Yanchun Wang
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제11A권4호
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pp.15-20
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2001
Power system stability is correlated with system structure, disturbances and operating conditions, and power flows on transmission lines are closely related with those conditions. This paper proposes a methodology to identify correlative power flows for power system transient and small-signal stability prediction. In transient stability sense, the Critical Clearing Time is used to select some dominant contingencies, and Transient Stability Prediction index is proposed for the quantitative comparison. For small-signal stability discusses a methodology to identify crucial transmission lines for stability prediction by introducing a sensitivity factor based on eigenvalue sensitivity technique. On-line monitoring of the selected lines enables to predict system stability in real-time. Also, a procedure to make a priority list of monitored transmission lines is proposed. The procedure is applied to a test system, and it shows capabilities of the proposed method.
Power system stability is correlated with system structure, disturbances and operating conditions, and power flows on transmission lines are closely related with those conditions. This paper proposes a methodology to identify correlative power flows for power system transient and small-signal stability prediction. In transient stability sense, the Critical Clearing Time is used to select some dominant contingencies, and Transient Stability Prediction index is proposed for the quantitative comparison. For small-signal stability, this paper discusses a methodology to identify crucial transmission lines for stability Prediction by introducing a sensitivity factor based on eigenvalue sensitivity technique. On-line monitoring of the selected lines enables to predict system stability in real-time. Also, a Procedure to make a priority list of monitored transmission lines is proposed. The procedure is applied to a test system and the KEPCO systems in the year of 2003 and it shows capabilities of the proposed method
In this paper, the method for effective stability analysis of Jeju power system in 2011 is proposed. The stability analysis of Jeju power system was carried out by using proposed method In case of Jeju power system with wind turbine generators or without wind turbine generators, including CSC HVDC or VSC HVDC. The steady-state stability is validated by SCR and ESCR, PV curve, QV curve. And the transient stability is analyzed by CCT(Critical Clearing Time). VSC HVDC has more advantages than CSV HVDC on the stability. Also, Jeju power system without wind turbine generators has more advantages than Jeju power system with Wind Turbine Generators on the stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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