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Removal of overloads and voltage problems in electric power systems using genetic algorithm / expert system approaches - Beseitigung von Überlastungen und Spannungsbandverletzungen in elektrischen Energieversorgungsnetzen unter Nutzung von genetischen Algorithmen und einem Expertensystem

by Bakare, Ganiyu Ayinde

Abstract (Summary)
An electrical power system operates in the normal operating condition during most of the operating time, but nevertheless prompt reactions on the part of the operating personnel are required in the event of operating limits violation. It is therefore essential to provide a tool to procure suggestions to the operator concerning removing the violation(s) and setting up operating conditions that will enhance the economic and security aspect of the system. In this thesis, an innovative tool combining the robustness of genetic algorithm and superior control of expert system based state assessment and enhancement has been developed and reported. The developed functionality was tested and verified under a high degree of operational realism on two different German power systems, replicated on an operator training simulator in all operational detail, for a multitude of scenarios, thus depicting the effectiveness of the developed system. Furthermore, optional autonomous execution of suggested commands to control device s minimises the operators interventions, thus anticipating future operation of power systems. Trotz hoher Zuverlässigkeit der elektrischen Energieversorgungsnetze kommen immer wieder Verletzungen der Belastungsgrenzen von Betriebsmitteln oder des Spannungs-Toleranzbandes vor, insbesondere auch im Zusammenhang mit größeren Störungen. Hier ist schnelles Erkennen und Handeln der Betriebsführer gefragt. Zu deren Unterstützung wurde im Rahmen der vorliegenden Arbeit eine innovative netzleittechnische Anwenderfunktion entwickelt, welche Vorschläge zur Beseitigung von Überlastungen sowie zur Wiederherstellung eines ausgeglichenen Spannungsprofils im Netz bereitstellt; dabei werden ökonomische Aspekte mitberücksichtigt. Die Realisierung erfolgte durch Entkopplung der Betrachtung von Wirk- und Blindleistung modular jeweils auf Basis genetischer Algorithmen; diese bieten gegenüber konventionellen Lösungen den Vorteil, nicht in lokalen Optima hängenzubleiben, was hinsichtlich der hier betrachteten Anwendung insbesondere bei Störungen mit ggf. weit vom Normalbetrieb entfernten Netzzuständen entscheidend sein ka nn. Das Gesamtsystem wurde in einen vorhandenen Trainingssimulator für Netzbetrieb integriert; dies erlaubte die Verifikation mit zwei sehr unterschiedlichen auf diesem replizierten Netzen unter betriebsrealistischen Bedingungen. Weiterhin, als Option implementierte Möglichkeit, die vorgeschlagenen Handlungen auch autonom auszuführen, bereits eine Perspektive auf eine zukünftige automatisierte Netzbetriebsführung ermöglicht.
Bibliographical Information:

Advisor:Prof. Dr.-Ing. Walter Geisselhardt; Prof. Dr.-Ing. Gerhard Krost

School:Universität Duisburg-Essen, Standort Essen

School Location:Germany

Source Type:Master's Thesis

Keywords:elektrotechnik gerhard mercator universitaet

ISBN:

Date of Publication:08/01/2001

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