畳み込みニューラルネットワークを使用した電力システム慣性の連続推定

Nature Communications volume 14、記事番号: 4440 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

慣性は、周波数外乱に対抗する電力システムの能力の尺度です。従来の電力ネットワークでは、慣性は時間の経過とともにほぼ一定であり、ネットワークの安定性に貢献します。 ただし、再生可能エネルギー源の割合が増加するにつれて、同期発電機に関連する慣性が低下し、全体の安定性が脅かされる可能性があります。 したがって、逆接続された電源によって支配される電力システムの慣性を確実に推定することが最も重要になっています。 私たちは、最先端の人工知能技術を活用して、電力システムの慣性を継続的に推定するためのフレームワークを開発します。 私たちは、パワー スペクトル分析と入出力相関に基づいて詳細な調査を実行し、人工ニューラル ネットワークがこの特定の領域でどのように動作するかを説明し、適切なニューラル ネットワークのトレーニングに必要な入力特徴を明らかにします。 私たちは、同期発電機、静的補償器、およびコンバーターインターフェースの発電機で構成される異種電力ネットワークに対するアプローチを検証します。私たちの結果は、さまざまなデバイスが異なるスペクトルフットプリントによってどのように特徴づけられるかを浮き彫りにしています。これは、オンラインネットワークを実行するときに送電システムオペレーターが考慮する必要がある特徴です。安定性の分析。

近年、再生可能エネルギー源による発電容量の割合が急速に増加しています1。これにより、パワーエレクトロニクスインターフェースとして知られる電力網に接続される電源の割合が大幅に増加しています。インバータであるため、インバータベースのリソース (IBR) と呼ばれます。 従来の電力システムの主要な電源を構成する同期発電機と比較して、IBR は根本的に異なる動的挙動を持ち、これは電力網の全体的なダイナミクスと安定性に重大な影響を与えると予想されます 2,3。

一般に、電力システムは周波数の変動を制限することによって安定に保たれます。周波数の変化に対抗する電力システムの能力の一般的な尺度はその慣性です。従来の電力システムでは、慣性は同期発電機の回転質量に蓄えられる運動エネルギーに関連しています。突然の電力不均衡が発生した場合にはすぐに利用できます4（ただし、安定した同期を維持する際に発電機の負荷減衰が果たす役割の調査については参考文献5を参照してください）。 一方、IBR インターフェースの再生可能エネルギー源は、通常、電力ネットワークに慣性を与えません。 したがって、IBR の普及の増加の結果として、従来の発電所によって生成される電力量が減少し、その結果、変動性の増加とともに慣性が全体的に減少することになりました6。これにより、発電能力が妨げられる可能性があります。有効電力の不均衡による周波数振動を適切に相殺するための電力システムの調整7。 したがって、IBR に従来の発電機の慣性応答を模倣させる方法の研究に加えて、最近では電力システムの慣性を推定する方法の開発に多大な研究努力が注がれており、その一部は参考文献でレビューされています。 これらは、大まかに 2 つのカテゴリに分類できます。(i) かなりの外乱 (つまり、研究対象の電力システムにおける重大なイベント) によってトリガーされるアルゴリズム。 (ii) 通常の動作条件下での測定値を使用する方法、または電力システムをシームレスに刺激するために注入されたプローブ信号への過渡応答に依存する方法。 最初のグループのアプローチでは、重大な妨害が検出された後の電気周波数と有効電力の測定値を分析します10、11。 オンライン推定を目的とした場合、誤った判断は推定プロセスに大きな影響を与えるため、外乱が発生した正確な瞬間を見つけることが最も重要です。 さらに、これらのアルゴリズムはトリガーとなるイベントを必要とするため、更新された慣性値を継続的に提供できません12、13。 2 番目のグループの方法に関しては、電力システムにプローブ信号を供給する必要がある技術は、大規模電力システムでは実用的ではなく、摂動信号が推定に影響を与えます 14。 一方、周囲測定を使用する方法では、システム識別手順 15、16 を実行するか、正確なリアルタイム データの知識に依存する 17 必要があり、どちらもこの技術に対する潜在的な制限です。 電力システムにおける慣性推定のトピックに関する詳細なレビューについては、興味のある読者に 18,19 を参照してください。