Methoden der Signalverarbeitung zum Entwurf eines zeitsynchronisierten Zeigermesssystems für die elektrische Energieversorgung
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Ausgehend von Modellen der Energieversorgung bzw. Netzmodellierung und der Signalverarbeitung konnten übereinstimmende Merkmale zwischen der analytischen Simulation eines Energieübertragungsnetzes, dessen numerischer Simulation mit entsprechender kommerzieller Software und im kleinen nachgebauten Modell festgestellt werden (Superposition von sinusoidalen Signalen). Es ist möglich, Ereignisse im Netz (die nicht von chaotischer Natur sind; z.B. das Schalten von Leitungen) im Hinblick auf den Verlauf einer Spannungs- oder Strommessung zu modellieren und entsprechend in einer Messung zu identifizieren. Die erwarteten sinusoidalen Signalanteile eines solchen Ereignisses konnten den Resonanzfrequenzen der Maschen des Netzes sowie den Leistungspendelungen der Maschinen zugeordnet werden. Ein lokales Ereignis kann durch einen Schaltvorgang in einem einfachen, diskreten Modell nachgebildet werden. Diskrete lineare Bauelemente führen zu einem linearen Modell und somit zu einem linearen Gleichungssystem. Die Lösung dieses Systems liefert ein eindeutiges lineares Signalmodell. Eine Lösung des Gleichungssystems enthält eben die erwähnten überlagerten, zum Teil nur zeitweise präsenten und exponentiell gedämpften Sinusschwingungen (variierende Modellordnung), welche mit Parameterschätzverfahren aus einer realen Messung identifiziert werden können. Einer dieser Parametersätze beschreibt auch die (erzwungene) Systemgrundschwingung, weshalb aus dem Ergebnis auch der Synchrophasor abgeleitet werden kann, falls die entsprechend genaue Zeitstempelung vorliegt. Viele Störungen in der Energieversorgung entstehen sprunghaft (d.h. im Modell nur zeitweise präsent, siehe oben). So sind Schaltvorgänge und Kurzschlüsse stets sprunghafte Änderungen. In der Signalverarbeitung kann dies durch eine geeignete Segmentierung berücksichtigt werden um die inhärente Annahme des stationären Signals für fensterbasierte Algorithmen zu erfüllen und entsprechend auch an den Segmentgrenzen sauber zu detektieren (Segmentierung und Rückprojektion). Der untersuchte ESPRIT Algorithmus ist eine geeignete Basis für die Identifikation der Parameter. Dabei muss die zugehörige Unterraumschätzung die variable Modellordnung unterstützen. Die Modifizierung mittels DaPT führt zu einer verbesserten Schätzung der Modellordnung und zu einer statistisch sicheren Ausgabe der momentanen Signalparameter während dynamischer Vorgänge. Diese Sicherheit ermöglicht eine weitere Nachverarbeitung z.B. um weitere Modellparameter wie die komplexe Amplitude oder die potenzielle Modulationsfrequenz zu schätzen. Am Ende ist das Signal genau genug beschrieben, um es rekonstruieren zu können (selbst über Modellordnungssprünge hinweg). Die Erkenntnisse über einen großen Teil der üblichen Signalstörungen, die bisher zu fehlerhaften PMU-Messungen führten, versetzen uns nicht nur in die Lage, das aktuelle Messsignal deutlich genauer zu beschreiben und damit eine deutlich fehlerreduzierte Ausgabe des Synchrophasors zu erreichen, sondern mit Hilfe dieser Informationen auch eine Aussage über den Systemzustand zu machen, da die nun bekannten Parameter einer Netzkonfiguration zugeordnet werden können (sofern das Netz ausreichend modelliert ist). Somit kann abschließend festgehalten werden, dass das Projekt durch die Kooperation der Teams aus der Signalverarbeitung und der Energietechnik erfolgreich abgeschlossen werden konnte und zu sehr guten wissenschaftlichen und praktisch verwertbaren Ergebnisse geführt hat.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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„A Testing Procedure with Transient Signals for PMU”, Proceedings of the 4th International Conference on Liberalization and Modernization of Power Systems (LMPS’09), Irkutsk, Russia, 2009
Görner, K.; Rehtanz, C.
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„Bestimmung dynamischer Netzvorgänge mit PMU”, VDE ETG- Kongress 2009 “Intelligente Netze”, Düsseldorf, 27.-28.10.2009
Görner, K.; Rehtanz, C.
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“A Database Approach for Robust Frequency Estimation”, URSI Kleinheubacher Tagung 2010, Miltenberg, Germany, October 2010
M. Lechtenberg, J. Götze
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“On the Advantages of Subspace Tracking for Temporal Updating”, 10th IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT 2010), Luxor, Egypt, December 2010
M. Lechtenberg, J. Götze
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„Evaluation of PMU Performance During Transients", IEEE-Powercon Conference, Hangzhou, China, October 24-28, 2010
Balabin, M.; Görner, K.; Li, Y.; Naumkin, I.; Rehtanz, C.
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„Wide-Area Time-Delay Damping Control to Prevent Power Oscillations in HVDC/AC Interconnected Power Systems", IEEE-Powercon Conference, Hangzhou, China, October 24-28, 2010
Li, Y.; Rehtanz, C.; Görner, K.; Rüberg, S.
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„Database Assisted Frequency Estimation“, 4th IEEE International Conference on Computer Science and Information Technology (ICCSIT 2011), Chengdu, China, June 2011
M. Lechtenberg, J. Götze
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„Hardware model of a Dynamic Power Flow Controller“, PowerTech, 2011 IEEE Trondheim
Häger, U. Görner, K. ; Rehtanz, C.
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„The Influence of different Development Stages of the PAST Subspace Tracker as Input Provider for DaPT Parameter Estimation“, URSI Kleinheubacher Tagung 2011, Miltenberg, Germany, September 2011
M. Lechtenberg, J. Götze
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„Database Assisted Frequency Estimation for Power System Measurement“, Annual IEEE Electrical Power and Energy Conference (EPEC 2012), London, Ontario/Canada, October 2012
M. Lechtenberg, J. Götze, K. Görner, C. Rehtanz
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„Estimation of Oscillation Parameters for Power Grids“, IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems (APCCAS 2012), Kaohsiung, Taiwan, December 2012
M. Lechtenberg, J. Götze, K. Görner, C. Rehtanz
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„The Comparison of two Data Assessment Strategies in a Variable Rank Environment“, URSI Kleinheubacher Tagung 2012, Miltenberg, Germany, September 2012
M. Lechtenberg, J. Götze
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„A Method for Adaptive Time-Synchronized Measurement during Transients“, IPST 2013, July, 18th – 20th 2013, Vancouver
K. Görner, M. Lechtenberg, C. Rehtanz, J. Götze
