[논문 리뷰] Multi-Objective PMU Allocation for Resilient Power System Monitoring

Hamed Haggi, Wei Sun외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 15.

Power System Optimization and Stability참고 문헌 22인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 전력 시스템의 복원력을 향상시키기 위해 PMU 수를 최소화하고 관측 가능성 재현도를 최대화하며 전압 안정성 지수를 감소시키는 다목적 위상계측장치(PMU) 설치 프레임워크를 제안한다. 수정된 교육-학습 기반 최적화(MO-TLBO) 알고리즘을 사용하여 기존 방법에 비해 더 빠른 수렴 속도와 뛰어난 성능을 보이며, IEEE 14-, 30-, 118-bus 시스템에서 검증되었다.

ABSTRACT

Phasor measurement units (PMUs) enable better system monitoring and security enhancement in smart grids. In order to enhance power system resilience against outages and blackouts caused by extreme weather events or man-made attacks, it remains a major challenge to determine the optimal number and location of PMUs. In this paper, a multi-objective resilient PMU placement (MORPP) problem is formulated, and solved by a modified Teaching-Learning-Based Optimization (MO-TLBO) algorithm. Three objectives are considered in the MORPP problem, minimizing the number of PMUs, maximizing the system observability, and minimizing the voltage stability index. The effectiveness of the proposed method is validated through testing on IEEE 14-bus, 30-bus, and 118-bus test systems. The advantage of the MO-TLBO-based MORPP is demonstrated through the comparison with other methods in the literature, in terms of iteration number, optimality and time of convergence.

연구 동기 및 목표

• 극단적인 사건 하에서 복원력 있는 전력 시스템 모니터링 문제를 해결하기 위해 PMU 설치를 최적화한다.
• 선로 정전 또는 PMU 고장과 같은 정전 상황에서도 전체 시스템의 관측 가능성을 확보하면서 PMU 수를 최소화한다.
• 장애 상황에 대한 저항력을 향상시키기 위해 시스템의 관측 가능성 재현도를 최대화한다.
• 고하중 조건 하에서 시스템 안정성을 향상시키기 위해 전압 안정성 지수(VSI)를 최소화한다.
• 비용, 관측 가능성, 안정성을 균형 잡는 다목적 최적화 프레임워크를 개발한다.

제안 방법

• PMU 수 최소화, 관측 가능성 최대화, 전압 안정성 지수(VSI) 최소화의 세 가지 목표를 가진 다목적 복원력 있는 PMU 설치(MORPP) 문제를 수립한다.
• 관측 가능성 제약 조건을 표현하기 위해 정수선형계획법(ILP) 모델을 사용하며, 버스 j에 PMU를 설치하는 것은 이진변수 x_j로 표기한다.
• 단계적 PMU 설치 전략을 통합하여 시간에 따라 점진적인 PMU 배치를 시뮬레이션하고 예산 고려 관측 가능성 평가를 가능하게 한다.
• 다목적 문제를 해결하기 위해 수정된 교육-학습 기반 최적화(MO-TLBO) 알고리즘을 도입하여 수렴 속도와 해 품질을 향상시킨다.
• 관측 가능성 재현도를 ZIBs, 선로 정전, PMU 손실 등의 다양한 정전 시나리오에서 평가하며, 관측 가능한 버스 수를 기반으로 한 재현도 지수를 사용한다.
• 반응전력 적재 한계를 사용하여 VSI를 계산하고, 취약한 버스를 식별하며, 복원력을 확보하기 위해 적어도 두 대의 PMU에 의해 모니터링되도록 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 정전 상황 하에서도 PMU 수를 최소화하면서 전체 시스템의 관측 가능성을 확보하기 위해 PMU 설치를 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ2 단계적 PMU 설치는 예산 제약 하에서 관측 가능성 계획에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 전압 안정성 지수(VSI)를 목표로 포함함으로써 PMU 설치에서 시스템 복원력은 어떻게 향상되는가?
• RQ4 수정된 MO-TLBO 알고리즘이 기존 메타휴리스틱 기법에 비해 다목적 PMU 설치 문제에서 더 빠른 수렴 속도와 높은 해 품질을 달성할 수 있는가?
• RQ5 영향 없이 무시된 경우와 비교해 복원력 있는 관측 가능성 재현도에 영향을 미치는 영향을 미치는 ZIBs, 선로 정전, PMU 고장의 영향은 무엇인가?

주요 결과

• 기존 문헌의 다른 메타휴리스틱 기법에 비해 MO-TLBO 알고리즘이 더 적은 반복 수와 더 짧은 계산 시간으로 최적 해를 도출하였다.
• IEEE 118-bus 시스템에서 3단계에 걸쳐 설치된 32대의 PMU가 100%의 관측 가능성을 확보하였으며, 1단계에서 61%, 2단계에서 91%의 관측 가능성을 확보하였다.
• 선로 정전 및 PMU 손실 상황에서 시스템의 재현도가 크게 향상되었으며, IEEE 118-bus 시스템에서 정전을 고려하지 않을 경우 178에서 정전을 고려할 경우 288로 증가하였다.
• 반응전력 적재 한계가 낮은 핵심 버스(예: IEEE 14-bus 시스템의 버스 12)는 VSI 값이 0.999 이상으로 매우 취약함을 나타내었으며, 적어도 두 대의 PMU에 의해 모니터링되었다.
• IEEE 14-bus 시스템의 다목적 해는 버스 2, 6, 9, 12, 14에 PMU를 설치하여 가중 관측지수의 합(WSOI)을 23로 달성하였다.
• 제안된 MORPP 프레임워크는 취약한 버스가 적어도 두 대의 PMU에 의해 관측되도록 보장하여 단일 고장 지점에 대한 복원력을 향상시켰다.