Anzeigen: Erhalten Sie die Zulassung zum 200-Level und studieren Sie einen beliebigen Kurs an einer Universität Ihrer Wahl. Niedrige Gebühren | Kein JAMB UTME. Rufen Sie 09038456231 an

Entwicklung einer auf Zustandsschätzungen basierenden verbesserten Erkennung und Lokalisierung nichttechnischer Verluste mithilfe intelligenter Zählermessungen

ADS! Erhalten Sie beim Aspire-Wettbewerb 300,000 bis zu 2020 N Bargeld

Entwicklung einer auf Zustandsschätzungen basierenden verbesserten Erkennung und Lokalisierung nichttechnischer Verluste mithilfe intelligenter Zählermessungen.

ABSTRACT

Diese Forschungsarbeit präsentiert die Entwicklung einer auf Zweigströmen basierenden Zustandsschätzung für die Erkennung und Lokalisierung nichttechnischer Verluste (NTLs). Die Verwendung einer WLS-Zustandsschätzung (Weighted Least Square) zur Bewertung des Zweigstroms eines Netzwerks während eines Diebstahls wird berücksichtigt. Um das Vorhandensein von Diebstahl in einem Netzwerk zu bestätigen, wurde der aktuelle Messwert, der vom im Umspannwerk installierten Distribution Transformer Controller (DTC) erhalten wurde, mit dem aller Smart Meter-Messwerte aller Kunden verglichen. Ein Unterschied über einem geschätzten Schwellenwert bedeutet das Vorhandensein von Diebstahl.

Für den Fall der Lokalisierung des Diebstahlpunkts wurde das Konzept der gewichteten Schätzung des Zustands der kleinsten Quadrate zur Bewertung des tatsächlichen Zweigstroms jedes Zweigs des Netzwerks trotz Diebstahls verwendet, wobei der geschätzte Zweigstrom mit dem berechneten Zweigstrom basierend auf verglichen wird Zählerstand, und der Unterschied wird ausgenutzt, um den Ort zu lokalisieren. Die entwickelte Methode wurde in einem in dieser Literatur verwendeten 415-V-Niederspannungsnetz implementiert. Die erhaltenen Ergebnisse wurden durch Vergleich mit der Arbeit von Marques et al., 2016, validiert.

Alle Modellierungen und Analysen wurden mit OPENDSS und MATLAB R2015a durchgeführt. Aus den erhaltenen Ergebnissen wird angenommen, dass, wenn der Gesamtdiebstahl im Netzwerk 30%, 40% oder 50% beträgt, die maximale Variation des geschätzten Zweigstroms 0.62%, 0.83% bzw. 1.02% beträgt, diese als Entscheidungsschwelle für Diebstahl im Netzwerk. Es wurde auch beobachtet, dass die True Positive Rate (TPR) und die False Positive Rate (FPR) unabhängig vom Prozentsatz des Diebstahls im Netzwerk eine Verbesserung von 27.5% bzw. 11.11% zeigen.

INHALTSVERZEICHNIS

ERKLÄRUNG ……………………………………………………………… .. ii

ZERTIFIZIERUNG …………………………………………………………… .. iii

Widmung ………………………………………………………………… .. iv

WISSEN……………………………………………………. v

ABSTRAKT………………………………………………………………………. vi

INHALTSVERZEICHNIS ……………………………………………………… ..vii

LISTE DER TABELLEN………………………………………………………………. x

ABBILDUNGSLISTE …………………………………………………………… .. xi

ANHANGSLISTE ………………………………………………………………… xii

ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS………………………………………………. xiii

KAPITEL EINS……………………………………………………………… .. 1

Hintergrund der Studie …………………………………………………… 1

  • Motivation ……………………………………………………………… ..2
  • Bedeutung der Forschung ………………………………………… 3
  • Problemstellung ………………………………………………. 3
  • Ziel und Aufgaben ………………………………………………… .. 3
  • Methodik …………………………………………………………… 4

KAPITEL ZWEI.………………………………………………………………. 5

LITERATUR REVIEW…………………………………………………… .. 5

  • Einführung……………………………………………………………. 5
  • Überprüfung des Grundkonzepts ……………………………… 5
    • Stromnetz ………………………………………. 5
    • Technische Merkmale des Niederspannungsverteilungsnetzes …………………… 5
    • Stromfluss in Niederspannungsnetzen ……………………………………………………. 7
    • Verluste des Verteilungsnetzes ……………………………………………………… 10

2.2.4.2 Nichttechnische Verluste ………………………………………………………………………………. 11

  • Analyse nichttechnischer Verluste …………………………………………………………………. 11
  • Beschreibung der Methoden zum Nachweis und zur Lokalisierung von NTLs ……………………… .. 14
    • Die künstlichen intelligenten Methoden (AIM) …………………………………………. fünfzehn
    • Die auf Smart Metering basierenden Methoden ………………………………………………… .. 16
  • Smart Grid …………………………………………………………………………………………………… .. 17
    • Advanced Metering Infrastructure (AMI) …………………………………………. 18
    • Smart Meter (SMs) ……………………………………………………………………………… 19
    • Distribution Transformer Controller (DTC) …………………………………………. 21
    • Datenkonzentrator …………………………………………………………………………………… 22
  • State Estimation (SE) …………………………………………………………………………………… 23
    • Herausforderungen der Zustandsschätzung in Verteilungssystemen ………………………… 23
    • Zustandsschätzung im Niederspannungsnetz …………………………………………… ..25
    • WLS-Schätzer …………………………………………………………………………………… 25
      • WLS-Zustandsschätzungsalgorithmus ………………………………………………… .. 27
    • Monte-Carlo-Simulation …………………………………………………………………………… 28
      • Eigenschaften von Monte Carlo …………………………………………………………. 28
      • Schritte in der Monte-Carlo-Simulation ………………………………………… 29
      • Monte-Carlo-Simulationsverfahren in der BCSE-Methode (Branch Current State Estimation) ……………. 29
    • Beschreibung des Referenzalgorithmus und des vorgeschlagenen Algorithmus ……………………………………… .. 30
    • Fallstudie …………………………………………………………………………………………………………………………… .. 32
      • Beschreibung der Fallstudie ……………………………………………………………………………………………… 32
    • Überprüfung ähnlicher Arbeiten ……………………………………………………………………………………………………………… 34

KAPITEL DREI..……………………………………………………………………………………………………………………. 39

MATERIALIEN UND METHODEN ……………………………………………………………………………………………………………… 39

  • Einleitung ………………………………………………………………………………………………………………………… .. 39
  • Materialien ………………………………………………………………………………………………………………………………. 39
    • Software …………………………………………………………………………………………………………………………… 39
      • Matlab 2015a Software …………………………………………………………………………………………. 39
      • OPENDSS-Software ………………………………………………………………………………………………. 39
    • Der Testfall …………………………………………………………………………………………………. 40
  • Methodik…………………………………………………………………………………………………………………. 40
    • Erkennungsalgorithmus ……………………………………………………………………………………………………… .. 40
    • Entwicklung eines Leistungsflussalgorithmus basierend auf dem Ersatzschaltbildansatz von Venin und Norton in der Verteilung ……………………………………………………………………………………………… …………… 41
  • Entwicklung eines Algorithmus zur Zustandsschätzung ………………………………………………………………………… 42
    • Formulierung für die auf dem Zweigstrom basierende Zustandsschätzung ………………………………………………… .. 42
      • Grundlegende WLS-Formeln ……………………………………………………………………………………………… 42
      • Messgleichungen und Jacobi-Matrizen ………………………………………………………… 43

3.4.1.3. Die jakobianische Matrix. (H (x)) …………………………………………………………………………………… 45

3.4.1.5 Genauigkeit des staatlichen Schätzers ………………………………………………………………………………………………. 48

  • Berechnung des Zweigstroms ………………………………………………………………………………………. 48
  • Entwickelte Methode für den Standort der NTLs ……………………………………………………………………………. 49
  • Betrachtetes Szenario ………………………………………………………………………………………………………………… .. 51
  • Änderung des Testfalls ……………………………………………………………………………………. 52
  • Leistungsbewertung ……………………………………………………………………………………………………………… 52

KAPITEL VIER……………………………………………………………………………………………………………………………. 54

ERGEBNISSE UND DISKUSSION ………………………………………………………………………………………………………… .. 54

  • Einleitung ………………………………………………………………………………………………………………………… 54
  • Annahme gemacht ………………………………………………………………………………………………………………………… 54
  • Berechnung der Fehler bei der Erkennung und Lokalisierung von NTLs ………………………………………… 54
    • Berechnung des Per-Phase-Fehlers (PSA) …………………………………………………………………………. 54
    • Ergebnis des Lokalisierungsfehlers für die Lokalisierung von NTLs ………………………………………………………… 55
  • Simulation und Ergebnisanalyse für die Erkennungsmethode …………………………………………………… 59
    • Simulation und Ergebnisanalyse für die Lokalisierungsmethode ………………………………………………… .. 60
  • Validierung der verbesserten Methode …………………………………………………………………………………… 64

Fünftes Kapitel…………………………………………………………………………………………………………………………… 66

SCHLUSSFOLGERUNG UND EMPFEHLUNGEN ……………………………………………………………………………………. 66

  • Zusammenfassung………………………………………………………………………………………………………………………. 66
  • Schlussfolgerung …………………………………………………………………………………………………………………………… .. 66
  • Wesentlicher Beitrag……………………………………………………………………………………………………. 67
  • Einschränkungen ……………………………………………………………………………………………………………………………… .. 67

Empfehlungen …………………………………………………………………………………………………………………………. 67

VERWEISE……………………………………………………………………………………………………………. 68

EINFÜHRUNG

Nichttechnische Verluste (Diebstahl elektrischer Energie) waren in traditionellen Stromversorgungssystemen weltweit ein Hauptanliegen. Allein in den USA (USA) wurde Energieversorgungsunternehmen Kostenversorgungsunternehmen mit einem jährlichen Umsatz von rund 6 Milliarden US-Dollar gemeldet (McDaniel & McLaughlin, 2009). Diese Zahl erscheint im Vergleich zu den Verlusten von Versorgungsunternehmen in Entwicklungsländern wie Nigeria und Bangladesch relativ niedrig , Indien und Pakistan (Eskom-Jahresbericht 2009).

Die Implementierung der Advanced Metering Infrastructure (AMI) als eine der Schlüsseltechnologien in Smart Grids verspricht, das Risiko von Energiediebstahl durch Überwachungsfunktionen und fein abgestimmte Nutzungsmessungen zu verringern. Die Anwendung digitaler intelligenter Zähler und die Hinzufügung einer Cyberschicht zum Messsystem führen jedoch zahlreiche neue Vektoren für den Energiediebstahl ein.

Während herkömmliche mechanische Zähler nur durch physische Manipulationen beeinträchtigt werden können, können in AMI die Messdaten sowohl lokal als auch remote manipuliert werden, bevor sie an die intelligenten Zähler oder innerhalb der intelligenten Zähler oder über die Kommunikationsverbindungen gesendet werden. Penetrationstests haben bereits mehrere Schwachstellen in intelligenten Zählern aufgedeckt (Wright, 2009). Im Jahr 2009 meldete das US Federal Bureau of Investigation einen organisierten Versuch eines Energiediebstahls gegen AMI, der ein Versorgungsunternehmen möglicherweise bis zu 400 Millionen US-Dollar pro Jahr kosten könnte (Krebs B. 2012).

Daher ist dringend ein System zur Erkennung und Lokalisierung von Energiediebstahl (ETDLS) erforderlich, mit dem Energiediebstahl-Angriffe gegen AMI effektiv und effizient erkannt und lokalisiert werden können. Technische Verluste sind inhärente Verluste im Stromnetz, die auf die Ineffizienz von Stromversorgungsgeräten zurückzuführen sind, oder Eisenkernverluste, die während der Übertragung und Verteilung elektrischer Energie auftreten. Während nichttechnische Verluste andererseits durch Aktionen außerhalb des Stromversorgungssystems verursacht werden.

REFERENZEN

Abdel-Majeed, A. & Braun, M. (2012). Schätzung des Niederspannungssystemzustands mithilfe intelligenter Zähler. Vortrag gehalten auf der Universities Power Engineering Conference (UPEC), 2012 47. International.

Abur, A. & Exposito, AG (2004). Zustandsschätzung des Stromversorgungssystems: Theorie und Implementierung: CRC-Presse.

Adesina, L. & Fakolujo, O. (2015). Oberschwingungsanalyse in einem 33-kV-Verteilungsnetz: Eine Fallstudie des Island Business District. IEEE African Journal of Computing und IKT, 8 (2).

Alam, M., Muttaqi, K. & Sutanto, D. (2012). Ein umfassendes Bewertungsinstrument für die Auswirkungen von Solar-PV auf dreiphasige Niederspannungsverteilungsnetze. Vortrag gehalten auf der Developments in Renewable Energy Technology (ICDRET), 2012 2. Internationale Konferenz über die.

Antmann, P. (2009). Reduzierung technischer und nichttechnischer Verluste im Energiesektor. Hintergrundpapier zur WBG-Energiestrategie.

A. Arif, M. Al-Hussain, N. Al-Mutairi, E. Al-Ammar, Y. Khan & N. Malik (2013). Experimentelle Untersuchung und Entwurf eines intelligenten Energiezählers für das intelligente Stromnetz. Vortrag gehalten auf der Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC), 2013 International.

Barai, GR, Krishnan, S. & Venkatesh, B. (2015). Smart Metering und Funktionen von Smart Metern im Smart Grid - eine Überprüfung. IEEE.

Ciric, RM, Feltrin, AP & Ochoa, LF (2003). Stromfluss in Vierdrahtverteilungsnetzen - allgemeiner Ansatz. IEEE Transactions on Power Systems, 18 (4), 1283-1290.

Depuru, SSSR, Wang, L. & Devabhaktuni, V. (2011). Stromdiebstahl: Überblick, Probleme, Prävention und ein auf intelligenten Zählern basierender Ansatz zur Diebstahlkontrolle. Energy Policy, 39 (2), 1007-1015.

CSN-Team.

Geben sie ihre E-Mailadresse ein:

Zugestellt von TMLT NIGERIA

Treten Sie jetzt mehr als 3,500 Lesern online bei!


=> FOLGE UNS AUF Instagram | FACEBOOK & TWITTER FÜR AKTUELLE UPDATES

ADS: FALSCHE DIABETES IN NUR 60 TAGEN! - BESTELLE DEINEN HIER

COPYRIGHT WARNUNG! Die Inhalte dieser Website dürfen weder ganz noch teilweise ohne Genehmigung oder Bestätigung erneut veröffentlicht, vervielfältigt oder weitergegeben werden. Alle Inhalte sind durch DMCA geschützt.
Der Inhalt dieser Website wird mit guten Absichten gepostet. Wenn Sie Eigentümer dieses Inhalts sind und glauben, dass Ihr Urheberrecht verletzt oder verletzt wurde, kontaktieren Sie uns bitte unter [[Email protected]], um eine Beschwerde einzureichen, und es werden unverzüglich Maßnahmen ergriffen.

Tags:

Kommentarfunktion ist abgeschaltet.