Identificação on-line de parâmetros da máquina síncrona usando medição sincronizada de fasores

Abstract

Modelos dinâmicos de simulação são essenciais para os estudos relacionados ao planejamento e a operação dos Sistemas de Energia Elétrica. Dentre os equipamentos desses sistemas, as máquinas síncronas se destacam, pois são responsáveis pela maior parte da energia gerada e são fortemente associadas aos fenômenos dinâmicos. Nesta tese de doutorado é desenvolvida uma metodologia de identificação on-line de parâmetros de modelos dinâmicos de máquinas síncronas usando dados de perturbações que ocorrem naturalmente em Sistemas de Energia Elétrica. A obtenção de medidas é realizada por meio de Medição Sincronizada de Fasores. A modelagem da máquina síncrona utiliza modelos para análise transitória. A metodologia de identificação de parâmetros desenvolvida é baseada no método de Mínimos Quadrados Não-linear. Um modelo de estimação é desenvolvido, o qual visa a identificação de parâmetros e condições iniciais de estados diferenciais do modelo dinâmico não-linear. Para isso, utilizam-se Simulações Dinâmicas Híbridas e Funções de Sensibilidade da Trajetória Híbridas, ambas resolvidas por meio da solução de Problemas de Valor Inicial, com a injeção de variáveis medidas. Aborda-se o problema usando otimização irrestrita e restrita. Na primeira abordagem, utiliza-se o método de Mínimos Quadrados Não-Linear e na segunda, o Método Primal-Dual de Pontos Interiores. A metodologia é validada por meio de dados sintéticos, onde verifica-se que a metodologia é capaz de identificar corretamente os parâmetros do modelo. Nesta validação, são realizados diversos testes de modo a avaliar a robustez da metodologia. Dados reais, de uma perturbação ocorrida na UHE Itaipu, são empregados. Nesse caso, a metodologia é capaz de identificar parâmetros e de minimizar a discrepância existente entre as variáveis medidas e as variáveis híbridas simuladas com parâmetros nominais.

Abstract : Dynamic simulation models are essential for studies related to the planning and operation of electric power systems. The synchronous machines, which generates a large share of energy in current power systems, are strongly associated to many of the dynamic phenomena. Therefore, correct synchronous generator parameters are required for the correct simulation of power system dynamics. In this doctoral thesis a methodology for on-line identification of parameters and dynamic states of synchronous generator, is developed. Synchrophasors data and Hybrid Dynamic Simulation provide the trajectories deviations caused by parameters errors. Simulated variables are combined with measurements to obtain Hybrid Trajectory Sensibility Functions, which are used in the identification process based on Nonlinear Least Squares. This approach simplifies the calculation of Hybrid Trajectory Sensibility Functions. Constraints on the parameters range are enforced and the resulting constrained optimization problems is solved by a Primal-Dual Interior Points method. The method is applied to synthetic and real data. The methodology provided good results for synthetic data and extensive tests proved its robustness to uncertainties in the identification procedure. The method was applied to a large synchronous generator of Itaipu power plant. Despite noise, uncertainties on the disturbance informativity, and likely errors in the phasor measurement system and the measurement channels, specially in the voltage and current transformers due to the large disturbance, the results are satisfactory with a strong adherence between the Hybrid Dynamic Simulation with the identifed parameters and the measurements.