[論文レビュー] Participation Analysis in Impedance Models: The Grey-Box Approach for Power System Stability

Yue Zhu, Yunjie Gu+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 8, 2021

Power System Optimization and Stability参考文献 20被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、内部制御詳細を暴露せずに原因究明が可能な、小規模信号安定性解析のためのグレイボックスフレームワークを提案する。このフレームワークは、システムアドミittance行列の残差に基づくインピーダンス参加係数を定義し、デバイスインピーダンスに対する固有値感受性を定量化することで、最小限のシステム知識で安定性を向上させるための的を射ねた再調整を可能にする。

ABSTRACT

This paper develops a grey-box approach to small-signal stability analysis of complex power systems that facilitates root-cause tracing without requiring disclosure of the full details of the internal control structure of apparatus connected to the system. The grey-box enables participation analysis in impedance models, which is popular in power electronics and increasingly accepted in power systems for stability analysis. The Impedance participation factor is proposed and defined in terms of the residue of the whole-system admittance matrix. It is proved that, the so defined impedance participation factor equals the sensitivity of the whole-system eigenvalue with respect to apparatus impedance. The classic state participation factor is related to the impedance participation factor via a chain-rule. Based on the chain-rule, a three-layer grey-box approach, with three degrees of transparency, is proposed for root-cause tracing to different depths, i.e. apparatus, states, and parameters, according to the available information. The association of impedance participation factor with eigenvalue sensitivity points to the re-tuning that would stabilize the system. The impedance participation factor can be measured in the field or calculated from the black-box impedance spectra with little prior knowledge required.

研究の動機と目的

• 個々のデバイスの内部制御構造を完全に開示することなく、複雑な電力系統における原因究明を可能にすること。
• インバータベースリソースのインピーダンスモデルに適用可能な参加分析フレームワークの開発。
• インピーダンスの変動と系統の固有値感受性との間の定量的関係の確立。
• 装置レベル、状態レベル、パrameterレベルの3段階の透過性モデルを用いた不安定要因の原因究明。
• 測定可能または計算可能なインピーダンス参加係数を用いて、実用的な系統安定化を支援すること。

提案手法

• インピーダンス参加係数は、システムアドミタンス行列の残差として定義され、固有値感受性と直接的に関連づけられる。
• 古典的な状態参加係数と提案されたインピーダンス参加係数を結ぶチェーン規則の関係が導出される。
• 現場で測定されたインピーダンスまたはブラックボックスで算出されたインピーダンススペクトルが使用され、内部ダイナミクスに関する事前知識が最小限に抑えられる。
• 3段階のグレイボックス透過性モデルが提案される：装置レベルの参加から、状態レベルおよびパrameterレベルへの原因究明へと段階的に進む。
• 固有値が個々のデバイスインピーダンスにどの程度感受するかが、インピーダンス参加係数を用いて計算され、的を射ねた制御再調整が可能になる。
• 理論的導出と実世界の電力系統安定性問題への適用可能性を通じて、手法の妥当性が検証される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 個々のデバイスの内部制御詳細を暴露せずに、電力系統における原因究明可能な不安定要因をどのように特定できるか？
• RQ2 小規模信号安定性において、インピーダンス参加係数と固有値感受性との間の数学的関係は何か？
• RQ3 測定可能またはブラックボックスで得られるインピーダンスデータから、インピーダンス参加係数をどのように計算できるか？
• RQ4 3段階のグレイボックス透過性モデルは、安定性解析における診断の深さをどのように向上させるか？
• RQ5 インピーダンス参加係数から、弱いメッシュ構造を持つ系統を安定化させるためにどのような実用的再調整戦略を導出できるか？

主な発見

• インピーダンス参加係数は、数学的に、系統の固有値が個々のデバイスインピーダンスに変化する際の感受性に等しいことが証明された。
• 状態参加係数とインピーダンス参加係数との間のチェーン規則関係により、多段階の原因究明が可能になる。
• 現場での測定値またはブラックボックスで得られたインピーダンススペクトルから、最小限のシステム情報でインピーダンス参加係数を計算できる。
• この手法は、どのデバイスのインピーダンスを変更すれば系統の減衰特性を最も効果的に改善できるかを特定することで、実用的な安定化を支援する。
• 3段階のグレイボックスモデルにより、利用可能な透過性に応じて、装置レベルからパrameterレベルへの段階的診断深度が可能になる。
• フレームワークにより、内部制御構造を完全に把握せずとも、インバータベースリソースの的を射ねた再調整が可能になり、小規模信号安定性が向上する。