يهدف هذا البحث إلى تحقيق الرؤية لأي شبكة كهربائية عن طريق تعويض القياسات المفقودة نتيجة حدوث خلل ما، مما يتيح إمكانية تقييم حالة الشبكة الكهربائية، أي الحصول على حل وحيد لتقييم الحالة، و ذلك عن طريق تحليل رؤية الشبكة باستخدام مجموعة القياسات المتاحة، و إضافة قياسات افتراضية كاذبة في حال كانت الشبكة غير مرئية. و يتم إجراء ذلك باستخدام خوارزمية عددية تكرارية تضمن الحصول على العدد الأصغري و الأمثل من القياسات الحدية الكاذبة المضافة بحيث لا تؤثر سلباً على نتائج تقييم الحالة. تعتمد الخوارزمية على حل معادلة مقيم الحالة الخطي و على التحليل إلى العوامل المثلثية لمصفوفة الربح و على طريقة سهلة لترتيب محور مصفوفة جاكوبيان أي مصفوفة القياسات لضمان الحصول على المجموعة الأصغر من القياسات الكاذبة المرشحة لتكون قياسات مضافة. تم تنفيذ الخوارزمية العددية التكرارية في بيئة MATLAB و تم اختبار تأثير نتائج خوارزمية تحليل الرؤية و إضافة القياسات الكاذبة على تقييم الحالة. و قد اختبرت نتائج البرنامج على شبكة IEEE القياسية المكونة من 14 عقدة، و أظهرت النتائج أنه في حال فقد عدد من القياسات سيتم تعويضها بقياسات كاذبة حدية، كما أظهرت نتائج تقييم الحالة قيماً صغيرة لنسبة الخطأ بين القيم المقيمة باستخدام القياسات الحقيقية و بين القيم المقيمة بعد إضافة القياسات الكاذبة الحدية.
This research aims to achieve the observability of any electrical network by the
possibility compensation the lost measurements due to a defect, allowing the possibility of
state estimation of the electrical network ,ie, obtaining a single solution for a state
estimation. This is done by means of the network observability analysing using the
available set of measurements and adding virtual pseudo-measurements if the network is
not observable. this is done using a numerical algorithm that ensures obtaining the
minimum and optimal number of added critical pseudo-measurements so that the result of
state estimation was not adversely affected. The algorithm depends on solving the
equation of the linear state estimation and the analysing to the triangular factors of the gain
matrix and an easy way to arrange the axis of the jacobian matrix ,ie, the measurements
matrix to ensure getting the minimum set of candidate pseudo- measurements to be added
to real measurements, the numerical algorithm was acheived by environment in the
MATLAB and tested to present the results on the network observabilty analysing and
adding the pseudo-measurements algorithm on state estimation .The results of the program
were tested on IEEE-14 network, and they showed that if a number of measurements were
lost, they would be compensated by critical and pseudo-measurements. The results of state
estimation showed small error ratio between estimated values using the real measurements
and the estimated values after added the critical pseudo-measurements.
Artificial intelligence review:
Research summary
يهدف هذا البحث إلى تحسين رؤية الشبكات الكهربائية وتعويض القياسات المفقودة باستخدام خوارزمية عددية تكرارية. تعتمد الخوارزمية على تحليل رؤية الشبكة وإضافة قياسات كاذبة عند الحاجة لضمان الحصول على تقييم دقيق لحالة الشبكة. تم تنفيذ الخوارزمية في بيئة MATLAB واختبارها على شبكة IEEE القياسية المكونة من 14 عقدة، حيث أظهرت النتائج دقة عالية في تعويض القياسات المفقودة مع نسبة خطأ صغيرة بين القيم المقيمة باستخدام القياسات الحقيقية والقيم المقيمة بعد إضافة القياسات الكاذبة. تعتمد الخوارزمية على حل معادلة مقيم الحالة الخطي وتحليل مصفوفة الربح إلى عوامل مثلثية وترتيب محور مصفوفة جاكوبيان لضمان الحصول على العدد الأصغري من القياسات الكاذبة المضافة.
Critical review
دراسة نقدية: يعد البحث مساهمة قيمة في مجال تحسين رؤية الشبكات الكهربائية وتعويض القياسات المفقودة. ومع ذلك، يمكن تحسين البحث من خلال تقديم مقارنة أوسع مع الخوارزميات الأخرى المستخدمة في نفس المجال. كما يمكن توضيح بعض الجوانب التقنية بشكل أكثر تفصيلاً لتسهيل فهم الخوارزمية وتطبيقها من قبل الباحثين الآخرين. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين البحث من خلال تقديم دراسات حالة إضافية لتأكيد فعالية الخوارزمية في ظروف مختلفة.
Questions related to the research
-
ما هي الأهداف الرئيسية لهذا البحث؟
يهدف البحث إلى تحسين رؤية الشبكات الكهربائية وتعويض القياسات المفقودة باستخدام خوارزمية عددية تكرارية لضمان الحصول على تقييم دقيق لحالة الشبكة.
-
ما هي الأدوات البرمجية المستخدمة في تنفيذ الخوارزمية؟
تم تنفيذ الخوارزمية في بيئة MATLAB.
-
ما هي النتائج التي أظهرتها الخوارزمية عند اختبارها على شبكة IEEE القياسية؟
أظهرت النتائج دقة عالية في تعويض القياسات المفقودة مع نسبة خطأ صغيرة بين القيم المقيمة باستخدام القياسات الحقيقية والقيم المقيمة بعد إضافة القياسات الكاذبة.
-
ما هي التوصيات التي قدمها البحث بشأن نسبة القياسات الكاذبة المضافة؟
يوصي البحث بألا تتجاوز نسبة القياسات الكاذبة المضافة 10% من قيمة القياسات الحقيقية المتوافرة.
References used
JAIN,K.SHEHRAWAT,S-Comparison of PMU Placement Techiques for Complete Observability of Network Using State Estimation.International Jurnal of Electronics&CommunicatinmTecnology India.vol.7,No.2,2016,pp21-26
PRESADA,V.EREMIA,M.TOMA,L-Modified State Estimation in Presence of PMU Measurements.U.P.B.Sci.Bull.,Series c,vol.76,No.1,2014,pp237-248
GOUVEA.J.P.S,COSTA.A.J.A-Critical Psedo-measurements Plasement in Power System State Estimation.12thPower Systems Computation Conference Dresden.1996,pp1993-1999
Operating the electrical power systems at normal conditions is our goal always. This
is what represents the ideal state of electrical power system work. Hence, the electrical
power system work in case of insufficient electrical power requires avoid
Keeping the voltage within the required limits is one of the key issues of operating a power system. since the voltage in electrical power system is affected significantly by changes of loads and
equivalent circuit of the power system, there is a ne
This study aims to design a neural model for a linear or nonlinear systems by using an Evolutionary Programming algorithm (EP) to choose the optimal structural construction for the network. We have used Matlab to design Neural Networks using (EP), be
with different frequency make Voltage Source Converter - HVDC link (VSC-HVDC links) an
attractive technology for most power transport in meshed grids. Advantages are the high
controllability of active and reactive power at the converter’s terminals
In this paper, a modern method of restoring service in electrical
power systems was examined through an automated
coordination center using genetic algorithms.