[論文レビュー] Leveraging Data-Driven Models for Accurate Analysis of Grid-Tied Smart Inverters Dynamics

Sunil Subedi, Nischal Guruwacharya+7 more|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2023

Microgrid Control and OptimizationEngineering被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、コンバーター主導型電力系統（CDPS）におけるグリッド接続型スマートインバーターの正確な低次元伝達関数モデルを構築するデータ駆動型システム同定手法を提案する。商用市販品（COTS）インバーターおよび詳細なシミュレーションモデルからの実験データを用いる。この手法により、内部制御構造の知識がなくても、安定性解析、制御設計、系統計画に使用可能な、バーブ・バール（Volt-Var）支援および無効電力動特性を高精度に再現する動的モデルを実現する。

ABSTRACT

The integration of power electronic converters (PECs) and distributed energy resources (DERs) in modern power systems has introduced dynamism and complexity. Accurate simulation becomes essential to comprehend the influence of converter domination on the power grid. This study addresses the fast-switching and stochastic behaviors exhibited by inverter-based resources in converter-dominated power systems, highlighting the necessity for precise analytical models. In the realm of modeling real-world systems, multiple methodologies exist. Notably, black-box and data-driven system identification techniques are employed to construct PEC models using experimental data, without relying on a priori knowledge of the internal system physics. This approach entails a systematic process of model class selection, parameter estimation, and model validation. While a range of linear and nonlinear model structures and estimation algorithms are at our disposal, it remains imperative to harness creativity and a profound understanding of the physical system to craft data-driven models that align seamlessly with their intended applications. These applications may encompass simulation, prediction, control, or fault detection. This report offers valuable insights into the collection of datasets from commercial off-the-shelf inverters, along with the presentation of intricate simulation models.

研究の動機と目的

• コンバーター主導型電力系統（CDPS）において、従来の同期機モデルでは不十分となる、インバーター駆動資源（IBRs）の正確なモデリングという増大する課題に対処すること。
• 信頼性の高いシステムシミュレーションおよび安定性評価を阻害する、特許出願済みのブラックボックス型インバーター制御設計の限界を克服すること。
• 内部制御構造やトポロジ情報の知識が不要なデータ駆動型モデルを構築し、スマートインバーターの動的特性（特にバーブ・バール支援）を捉えること。
• 電力系統計画、運用、安定性解析、故障検出に使用可能な、高精度かつ計算効率の良いモデルを提供すること。
• 実機およびシミュレーテッドCOTSインバーターから得たオープンアクセスのデータセットおよび検証済みモデルを提供し、再現可能性のある研究および工学的応用を支援すること。

提案手法

• グリッド支援機能（GSF）設定、特にバーブ・バール支援を含む、さまざまな条件下で商用市販品（COTS）インバーターおよび詳細モデルから実験的およびシミュレーションデータを収集する。
• 特定のプローブ信号として、周波数が線形に増加する（1–5 Hz） chirp信号と、振幅変調（0.8884–1.0884 p.u.）を用い、システムを励起し、入出力動特性を捉える。
• ポイント・オブ・コモン・コネクション（PCC）で測定した電圧および無効電流（Iq）データから、低次元伝達関数を推定するためのシステム同定（SysId）技術を適用する。
• 高精度なシミュレーションデータとの比較を通じて、同定されたモデルの妥当性を検証し、さまざまな運転条件下での動的応答を正確に再現できることを確認する。
• インバーター・モデルの無効電力側（RPS）に焦点を当て、有効電力およびその他の制御ループを除き、バーブ・バール機能に特化した分析を行う。
• 100 µsのサンプリング周波数で高い時間分解能を確保するため、MATLABを用いたデータ処理およびモデルフィッティングにより、時系列データから伝達関数を抽出する。

Figure 1: The graphic demonstrates the fundamental concept of SysId. The SysId approach uses input and output data to identify an unknown dynamic process. Performance is assessed using statistical measures.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データ駆動型システム同定は、バーブ・バール支援機能を有するグリッド接続インバーターの動的特性をどの程度正確に捉えることができるか？
• RQ2 内部制御構造の知識がなくても、データ駆動型モデルは詳細なシミュレーションモデルの挙動をどの程度再現できるか？
• RQ3 異なるグリッド支援機能（GSF）設定がインバーターの動的応答に与える影響は何か？ そして、これらの影響はデータ駆動型モデルでどのように捉えることができるか？
• RQ4 実機およびシミュレーションデータから導出された低次元伝達関数モデルは、CDPSにおける電力系統の安定性および制御解析に信頼性を持って使用できるか？
• RQ5 プローブ信号のパrameter（周波数スイープ速度、振幅）の変動が、同定されたモデルの品質および正確性に与える影響は何か？

主な発見

• データ駆動型モデルは、バーブ・バール支援下での電圧変動に対する無効電流（Iq）応答を、詳細なシミュレーションモデルと同様に正確に再現している。
• 同定された伝達関数は、単相および三相低圧配電網（LVDN）構成の両方において、複数のインバーターおよび負荷の集約的挙動を高い忠実度で表現していることが実証された。
• 5秒のスイープ時間および1%の周波数増加率を有するchirpプローブ信号は、関連する周波数帯域（1–5 Hz）を効果的に励起し、適切なシステム同定を可能にした。
• データセットは https://data.mendeley.com/datasets/82k8x5tpkn/2 で公開されており、100 µsでサンプリングされた時系列データを含む。単相、三相、およびDER_AとCMLD構成のMATファイルには、入力（p.u.単位の電圧）および出力（A単位のIq電流）が明確にラベル付けされている。
• CMLD（負荷およびデバイスの統合モデル）構成から得たモデルは、複数の分散型エネルギー資源（DERs）、PECs、および負荷の集約的バーブ・バール応答を正確に反映している。
• 内部制御論理へのアクセスがなくても、インバーター動的特性を信頼性高くモデリング可能であり、CDPSにおける系統計画、安定性評価、制御設計に適している。

Figure 2: Experimental setup to determine the dynamic reduced-ordered model of single-phase Fronius Symo inverter operated in Volt-VAr mode. The inverter is probed through a Puissance Plus Power Amplifier unit controlled through an Opal-RTDS.