Very short term load forecasting aided hybrid state estimator with optimally placed pseudo-measurements
Optimal yerleştirilmiş sanal ölçümleri kullanan çok kısa dönem yük tahmini destekli hibrit durum kestirimcisi
- Tez No: 489472
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT GÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
GPS (Küresel Konumlama Sistemi) ve bilgisayar tabanlı teknolojilerin gelişimiyle birlikte PMU'ların (Fazör Ölçüm Ünitesi) elektrik şebekelerinde kullanılımı artmıştır. PMU'lar, SCADA'dan farklı olarak GPS'i referans alarak birbirleriyle senkronize edilmiş ölçümler elde eder. Dahası, PMU ölçümleri, daha iyi doğrulukta olması ve daha yüksek yenileme hızlarıyla güncellenmesi nedeniyle konvansiyonel ölçümlerden daha niteliklidir. Bunlara rağmen, güç sistemi durum kestirimcisinin, mevcut SCADA sistemleri yerine sadece PMU'lar kullanılarak gerçekleştirilmesi PMU'ların yüksek maliyeti sebebiyle yakın gelecekte pek olası değildir. Bu nedenle, bu iki ölçümü de birlikte kullanan hibrid durum kestirimcisi çok daha uygulanabilir görülmektedir. Gerçek uygulamalarda, PMU ve SCADA ölçümlerinin farklı çözünürlüklere sahip olması çeşitli problemler ortaya çıkarmaktadır. En büyük sorunlardan biri, PMU'ların yetersiz sayıda olması nedeniyle SCADA güncellemeleri arasındaki zamanlarda sistemin gözlemlenebilirliğinin sağlanamamasıdır. Tez, SCADA güncellemeleri arasındaki zamanlarda sistemin gözlenebilirliğini sağlamak için sanal güç enjeksiyonu ölçümleri kullanan bir hibrid durum tahmini stratejisi önermektedir. Sanal güç enjeksiyonu ölçümleri, iklim ve ekonominin enerji tüketimine etkilerini içerecek şekilde geçmiş 60 günden toplanan güç enjeksiyonu ölçümlerinin istatistiksel özelliklerini kullanarak üretilir. Enjeksiyonların türetilmiş istatistiksel modeli, gün boyunca, Kalman Filtresi temelli çok kısa dönem yük tahmini kullanılarak güncellenmektedir. Sanal ölçümlerin kullanılması nedeniyle bu ölçümlerden kaynaklanacak sapmaları en aza indirgemek için, aday baralar arasından sistemin gözlemlenebilirliğini yeniden sağlayacak minimum sayıda sanal ölçüm seçilir.
Özet (Çeviri)
The use of PMUs in power grids have been increased with the development of GPS and computer-based technology. Unlike conventional SCADA measurements, PMUs obtain synchronized measurements with respect to the GPS. Moreover, PMU measurements are more qualified than conventional measurements thanks to having better accuracy and being updated with higher refresh rates. Nevertheless, it is unlikely that power system state estimator can be conducted with only PMUs instead of existing SCADA systems in large power systems in the near future due to the high cost of installation. Therefore, it seems more feasible to use both PMUs and SCADA in power system state estimation, namely hybrid state estimation. In the practical applications, the different resolutions of these measurements cause several problems. One of the major problems is that the system observability cannot be provided at the time instants between SCADA updates due to little number of PMUs for the system observability. This thesis proposes a hybrid state estimation strategy, which uses pseudo-measurements to restore the system observability at time instants between adjacent SCADA updates. The pseudo-measurements are generated using statistical properties of the injection measurement data gathered in the most recent 60 days to include effects of climate and economy in power consumption. The derived statistical model of the injections is updated during the day via Kalman Filter based very short-term load forecasting. In order to minimize the bias because of the use of pseudo-measurements, minimum number of pseudo-measurements that restore system observability are selected among the candidate buses.
Benzer Tezler
- Short-term solar power forecasting with artificial neural network models
Yapay sinir ağları modelleri ile kısa süreli güneş enerjisi tahmini
SEÇKİN GÖKÇE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Yapay zekâ yöntemleri ile kısa dönemli yük tahmini
Short term load estimation with artificial intelligence methods
VİLDAN EVREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ALİ ÖZKAN
- Elektrik enerji iletim şebekelerinin optimal genişletme planlaması
Optimal expansion planning of power transmission networks
NAZİF HÜLAGÜ SOHTAOĞLU
Doktora
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NESRİN TARKAN
- Sigortada dağıtım ve tutundurma metodları
Başlık çevirisi yok
BANU GÖNENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiSigortacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN GÜRBÜZ
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA