NAPREDNE METODE DETEKCIJE I ZAŠTITE OD OTOČNOG POGONA SUNČANIH I ELEKTRANA BIOMASU

Transcription

1 NAPREDNE METODE DETEKCIJE I ZAŠTITE OD OTOČNOG POGONA SUNČANIH I ELEKTRANA BIOMASU Sažetak Povećan udio obnovljivih izvora izvore (OIE) u distribucijskoj (DN) pa i prijenosnoj mreži (PN) dovodi pred nove izazove inženjere zaštite i osoblje koje vodi pogon DN i PN mreže, ali i projektante sunčanih i elektrana na biomasu ili bioplin i dispečere u elektranama. Zbog sve većeg udjela OIE povećava se pouzdanost opskrbe potrošača električne energije s jedne strane, ali dovodi i do problema koordinacije zaštite i moguće neželjene prorade zaštita kako generatora tako i zaštita u mreži. Generatori (sinkroni ili asinkroni) su neodvojivi dio, povezani su s mrežom i u međusobnoj su uzajamnoj međuovisnosti s njom u pogledu parametara napona, frekvencije, radne i jalove snage. Sunčane elektrane preko izmjenjivača su sinkronizirane na mrežu i također postaju njen neodvojivi dio. Sukladno tome, valjalo bi provjeriti postojeće metode, koje koriste uglavnom pasivne zaštite i detaljnije navesti nove metode umjetne inteligencije (UI) za detekciju otočnog pogona s vrlo velikom osjetljivošću i malom zonom ne detekcije otočnog pogona (NDZ). Isto tako, treba prikazati i nove napredne metode detekcije otočnog pogona primjenom adaptivnih fuzzy neuronskih inherentnih sustava (ANFIS) koje se temelje na praćenju mjernih veličina u točki spajanja elektrane i mreže: srednje vrijednosti napona, struja, ukupnog harmonijskog izobličenja (THD) napona i struja (THDV) i (THDI), frekvencije (f) i radne i jalove snage (P, Q). Konačno, treba pokazati i primjere uspješnih pasivnih zaštita i nove metode na tri elektrane, dvije na biomasu: BE-TO Sava (pasivne) u Staroj Gradiški i Uni Viridas u Babinoj Gredi (nova) i jedne sunčane elektrane (ANFIS). Abstract The increasing share of renewable sources of energy (RES) in the distribution (DN) and transmission network (TN) leads to new challenges for protection engineers and personnel responsible for dispeachers of DN and TN networks, and also for solar and biomass power plants or biogas project engineers. Due to the increasing share of the RES, the reliability of electricity supply is also increasing, on the one hand, but it also leads to the problem of coordination of protection and possible unwanted trips of both generator protection and network protection. Generators (synchronous or asynchronous) are an inseparable part, connected to the grid and are mutually interdependent with it in terms of voltage, frequency, active and reactive power parameters. Solar power plants through the exchangers are synchronized to the network and also become its inseparable part. Consequently, existing methods, using passive protections should be checked with Artificial Intelligence (AI) detection methods, using to detect an islanding situation with very high sensitivity and a small nondetection zone (NDZ). Also, new advanced islanding detection methods should be introduced using adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFISs) based on the monitoring of measured parameters at the PCC of the power plant with the network: voltage, current, total harmonic distortion (THDV) voltage, current (THDI), frequency (f), active (P) and reactive power (Q). Finally, examples of successful passive protection and new methods are shown on three power plants, two on biomass : BE-TO Sava (passive) in Stara Gradiška and Uni Viridas in Babina Greda (new) and one solar power plant (ANFIS). Autori: Prof. dr. sc. Srete NIKOLOVSKI, dipl. ing. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku, Elektrotehnički fakultet, Kneza Trpimira 2b, Osijek, Hrvatska, tel. 031/224717, fax. 031/224605, . srete.nikolovski@ferit.hr Mr.sc. Dragan Mlakić,dipl.ing. Elektrodistribucija, Novi Travnik, JP Elektroprivreda HZ HB d.d, Mostar, Mostar, Bosnia and Herzegovina, dragan.mlakic@ephzhb.ba

2 1. UVOD Sposobnost detekcije otočnog pogona je jedan od važnijih zahtjeva koji se postavlja pred sustav zaštite DG prije početka njihovog rada. Pod otočnim pogonom podrazumijeva se stanje sustava kada je dio distributivne mreže isključen od ostatka sustava, ali ostaje napajan od strane DG-a spojenih na taj isti dio. Ovakvo stanje je nepoželjno budući da ono povećava rizike i opasnost za ljude i opremu. Prema mrežnim pravilima HEP-a ono nije dopušteno. Stoga je poželjno prepoznati otočni pogon i isklopiti generator s mreže čim do njega dođe. Releji bazirani na frekvenciji, brzini promjene frekvencije, pod/nad frekvencijski releji, releji kuta napona, pod/nad naponski releji su pasivni uređaji koji se često koriste u svrhu detekcije otočnog pogona. Preporučeno vrijeme detekcije otočnog pogona je otprilike ms. Tri glavna razloga brzog isključenja su: sprječavanje automatskog ponovnog uklopa vodova (APUa), koji su u kvaru, izbjegavanje mogućnosti pojavljivanja novih kvarova i asinkroni uklop generatora te smanjenje perioda unutar kojeg je otočni pogon pod naponom, a razmjerno tomu i smanjenje rizika za osoblje koje je zaduženo za održavanje. Međutim, što se zahtjeva kraće vrijeme detekcije otočnog pogona, teža je detekcija za istog, a samim time i podešenje releja za zaštitu od otočnog pogona postaje težak zadatak 2. OTOČNI POGON ELEKTRANE Sustav zaštite DG mora pratiti zahtjeve koji se pred njih postavljaju, a jedan od njih je detekcija otočnog pogona unutar preporučenog vremenskog intervala. Napajanje otočnog dijela sustava može uzrokovati niz problema kako za sam distributivni generator tako i za priključena opterećenja. Također može ugroziti osoblje zaduženo za održavanje sustava budući da se smatra kako je sustav nakon ispada u bez naponskom stanju nakon isključenja prekidača. Stoga, sve elektrane moraju sadržavati zaštitu od otočnog pogona. U tu svrhu obično se koristi ili generatorska zaštita ili zaštita u vodnom polju generatora prema mreži. Svi sinkroni generatori su opremljeni sa pod/nad frekvencijskim relejima, relejima za detekciju promjene kuta napona i relejima za detekciju brzine promjene frekvencije. [1-2]. Napajanje lokalnih potrošača iz DG u izoliranom djelu mreže bez napajanja sa strane vanjske mreže naziva se otočni pogon. Prema Mrežnim pravilima otočni pogon je nepoželjan a posebno se teško detektira kada je snaga proizvodnje jednaka potrošnji izvoda. U ovom režimu rada promjena kuta napona i frekvencije su zanemarive te kod isklopa prekidača u izvodi dolazi do otočnog pogona. Otočni pogon se prema Mrežnim pravilima definira kao stanje proizvodne jedinice u kojem ona može sigurno podnijeti djelomično opterećenje u izdvojenom dijelu elektroenergetskog sustava. Sposobnost otočnog pogona podrazumijeva projektiranje sustava reguliranja brzine vrtnje, djelatne snage i uzbude tako da proizvodna jedinica može sigurno prijeći na bilo koje djelomično opterećenje veće od tehničkog minimuma proizvodne jedinice [3]. Takav sustav mora biti sposoban regulirati udarno opterećenje iznosa 10 % nazivne djelatne snage te mora biti održiv više sati. U normalnom pogonu takva elektrana predaje višak električne energije u vanjsku mrežu te se nalazi u paralelnom spoju s mrežom. Kako bi napon i frekvencija bili u propisanim granicama, DG imaju mogućnost regulacije osim interminentnih izvora, koji su ovisni o nepredvidivim energijama (vjetar, sunce, plima i oseka itd...), koji nemaju mogućnost regulacije te kod njih nije poželjan otočni pogon. Otočni pogon je nepoželjan kod distribuiranih izvora bez mogućnošću regulacije radi mogućih posljedica i to:

3 - uporabom APU-a (automatskog ponovnog uklopa) moguća je pojava luka ako je kvar napajan sa strane izvora u otočnom pogonu, - razlika u sinkronizmu prilikom priključenja izvora na mrežu može dovesti do kvara, - nezadovoljavajuća kvaliteta napona na priključcima kupaca uzrokovana naponom i frekvencijom koji nisu u propisanim granicama, - prilikom kvara te ispitivanjem ili zamjenom mrežne opreme moguće je da dio mreže ostane pod naponom, iako je glavni vod odspojen, te tako postoji opasnost po život samog radnika. Također, prilikom razdvajanja mreže na otoke dolazi do disbalansa aktivne snage, a samim time i promjene frekvencije. APU značilo bi spajanje dva asinkrona sustava. Uobičajeno vrijeme odgode kod releja sa APU-om ponovnog zatvaranja je između 100ms i 1000ms (u HEP ODS-u je ono 300 ms ili 400 ms). 3. METODE DETEKCIJE OTOČNOG POGONA Postoji sada jako puno metoda za detekcije i zaštitu od otočnog pogona a načelno se dijele na: Pasivne metode, Aktivne metode, Komunikacijske metode, Hibridne Metode umjetne inteligencije Slika 1. Prikaz metoda detekcije otočnog pogona

4 a) Pasivne metode Ove metode mjere promjenu izlazne snage temeljene na mjerenju napona, snaga, frekvencija i harmonična izobličenja [4-9]. Prednost ovih metoda je njihova ne invazivnost na mrežu i generator i ne stvaraju smetnji u mreži prilikom mjerenja. Nedostatak je postojanje veće zone neprepoznavanja (NDZ) otočnog pogona. Podešavanje parametara zaštite moraju biti takva da prilikom raznih pogonskih događaja u normalnom pogonu ne prorade, tj. ne uzrokuju krivu detekcije. Ove metode koriste se nad/pod naponskim i pod/nad frekvencijskim zaštitama, brzinom promjene frekvencije i pomakom kuta. Moguća je i primjena mjerenja faktora harmonijskog izobličenja THD. Standardne su u svim suvremenim digitalnim relejima ABB, SIEMENS, Končar b) Aktivne metode Primjenom aktivnih metode precizno se prepoznaje otočni pogon. Ovim metodama se u potpunosti eliminira NDZ [10-15]. Temelji se na injektiranju malih poremećaja u sustav. Prilikom nastanka otočnog pogona mali poremećaj postaje značajan i može se detektirati. Tehnikom povratne veze prepoznaje se otočni rad koji detektira promjene u naponu i frekvenciji. Dodatni uređaji za injektiranje i generiranje poremećaja povećavaju trošak te se dovodi u pitanje njihova isplativost. Negativan utjecaj injektiranja poremećaja odnosi se i na kvalitetu napona distribucijske mreže. c) Komunikacijske metode Komunikacijske metode temelje se na PLC (Power Line Communications) tehnologiji koja nosi signale mjerenih veličina i prekidača od strane DG i distribucijske mreže. Ove metode imaju veliku pouzdanost u otkrivanju otočnog pogona. Problem je visoka cijena ove metode jer su troškovi komunikacijskog sustava za nadzor i detekciju značajni. Radi na principu praćenja signala od strane odašiljača koji je smješten u mreži i prijemnika smještenog u distribuiranom izvoru. U slučaju isklopa, tj. pojave otočnog pogona, prijamnik ne dobiva signal i zaštita reagira. d) Hibridne metode Ove metode temelji se na kombinaciji pasivnih i aktivnih metoda [16]. Ovom kombinacijom nastoje se izbjeći loše strane aktivnih i pasivnih metoda, tj. koristiti se samo najbolje od njih. Pasivna zaštita koristi se kao primarna koja aktivira aktivnu u slučaju promjene pogonskog stanja. Primjerice injektiranje frekvencije uz praćenje THDu u spojnoj točki e) Metode umjetne inteligencije Ovo su najnovije neinvazivne metode koje koriste napredne algoritme neuronskih mreža (ANN), neizrazite logike (Fuzzy logic), kombinaciju istih, poznatu kao ANFIS-Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. [17-20]. Zatim metode Dubokog Učenja s konvolucijskim neuronskim mrežama, DL- Deep Learning with CNN-Convolution Neural Networks, SVM- Support Vector Machine je metode rada s velikim brojem mjerenih podataka o paramaterima mreže i DG na mjestu spoja.

5 3.1. Zona neprepoznavanja otočnog pogona Da bi se razumjele metode detekcije otočnog pogona koje kod raznih metoda imaju različitu NDZ- Non detection Zone, zonu neprepoznavanja te obzirom na mogućnost krivih i neželjenih prorada zaštite prilikom otočnog pogona uvodi se zona neprepoznavanja kojom se može odrediti pouzdanost detekcije otočnog pogona. Zona neprepoznavanja otočnog pogona definira se kao neusklađenost razlike radne i jalove snage ( P i Q). Slika 2. Prikaz zone neprepoznavanja otočnog pogona Slika 2. prikazuje neusklađenost snaga ( P i Q) kod otočnog rada prikazane u funkciji vrijednostima napona (U>, U<) frekvencije (f>, f<). Kako bi zaštita ispravno odradila, potrebno je da ne detektira smetnje u mreži kao primjerice harmonike, prenapone, propade napona, promjene frekvencije. Prikaz graničnih vrijednosti napona i frekvencija dan je u tablici 1. prema normi EN Tablica 1. Maksimalni rasponi napona i frekvencije mreže prema EN normi Vrijednost Minimalna Maksimalna Frekvencija fmin= 49 Hz fmax= 51 Hz Napon Vmin= 0,9 p.u. Vmax= 1,1 p.u. Kako bi točno odredili zonu neprepoznavanja standardne zaštite nad/pod naponske i nad/pod frekvencijske, koristimo sljedeće formule prema [5]: - za nad/pod naponsku zaštitu u zoni neprepoznavanja: V V MAX 2 1 P P DI V V MIN 2 1 (1) - za nad/pod frekvencijsku zaštitu u zoni neprepoznavanja:

6 2 2 f Q f q 1 q 1 (2) f MIN PDI f MAX Najnepovoljniji slučaj detekcije otočnog pogona je nepostojanje P i Q, tj. kada su radan i jalova snaga proizvodnje i tereta jednake. Upravo tu do izražaja dolaze metode umjetne inteligencije koje taj problem rješavaju učinkovito, brzo i pouzdano bez utjecaja na parametere mreže u PPC-u 3.2. Pregled standarda za zaštitu od otočnog pogona Obzirom da otočni rad DG-a može uzrokovati sigurnosne probleme operatoru distribucijskog sustava, proizvodnja iz DG-a zahtjeva poznavanje standarda Zaštita od Otočnog Pogona (ZoOP) za procjenu učinkovitosti istih. Ovi standardi mogu poslužiti kao smjernice za izbor i rada ZoOP. Posebno, IEEE Std.1547, IEE Std.929, međunarodni IEC 62116, japanski standard (JET Std, 2002) i korejski standard (Korejski FN 501, 2008.) ovdje su navedeni. Tablica 2. prikazuje usporedbu rezultata mrežnih standarda naspram faktora kvalitete, traženog vremena detekcije otoka, raspona rada prirodne frekvencije i raspona rada napona (IEC 62116; IEEE std. 1547; IEEE std. 929; JET std.; FN 501). Prema IEC standardu 62116, vrijednost faktora kvalitete je izabrana temeljem izračunatih rezultata odnosa potražnje (kw) na 723 mjerna mjesta u Japanu i instaliranog paralelnog kondenzatora (kvar) potrebnog za postizanje cos φ = 1 na mjernom mjestu (IEC 62116, 2008). S faktorom kvalitete nula, gdje je ili induktivno opterećenje ili kapacitivno opterećenje jednako nula, japanski standard sugerira stavljanje rotacijskog opterećenja kada se testira DG na mrežu. Rotacijsko opterećenje predviđeno je za funkciju povećanja faktora kvalitete. U dodatku faktoru kvalitete, raspon iznosa napona/frekvencije također utječe na sposobnost detekcije otočnog pogona. Očekuje se da ovaj raspon potječe na prihvaćenje lokalnih DSO svakoj državi. Posebno, slika 3. pokazuje ispitivanje u uvjetima otočnog rada uzimajući u obzir de-balans snage ( pri ispitivanju) izlazne snage. ) i OPI (oprema Tablica 2. Sažetak najzanimljivijih standarda koji se bave zaštitom od otočnog pogona IEC IEEE 1547 IEEE 929 Japanese Std. Korean Std. Faktor kvalitete, Q f (+ rotirajući 1 strojevi) Potrebno vrijeme detekcije otoka, t t < 2 s t < 2 s t < 2 s *pasiv: t < 0.5 s *aktiv: t < 0.5 s Opseg normalne frekvencije, f (nazivna frekvencija, f 0) Opseg normalnog napona V (% nazivnog napona V 0) (f Hz) f i f (f Hz) *preporučeno 85% V 115% *preporučeno 59.3 Hz f 60.5 Hz 8% V 110% 59.3 Hz f 60.5 Hz 88% V 110% 0.5 < t < 1s Podešena vrijednost Podešena vrijednost 59.3 Hz f 60.5 Hz 88% V 110%

7 Prema ovim standardima, slika 3. predstavljen je tipični test za provjeru detekcije otočnog pogona FN elektrane. Slika 3. Ispitni sklop za ispitivanje otočnog pogona u FN elektrani 4. METODE UMJETNE INTELIGENCIJE ZA DETEKCIJU OTOČNOG POGONA 4.1. Definicija uzorkovanja Korištenje ove metode je detaljno prikazano u [17]. Ulazi ANFIS-i treninga dobiveni su mjerenjem na PCC realnog FN sustava pomoću automatskog očitanja brojila (AMR). Kvaliteta ulaznih podataka određuje učinkovitost ANFIS treninga za otkrivanje otočnog pogona. Značajke ove metode je brzina detekcije i selektivnost strategije otkrivanja otočnog pogona. U cilju brze detekcije potrebno je što kraće vrijeme uzorkovanja i što je više moguće uzoraka. Skraćivanje vremena uzorkovanja čini teže postizanje selektivnosti i stoga rezultira povećanjem NDZ-a. Slijedom toga, ova dva cilja treba optimirati izborom dobre stope uzorkovanja. Predložena metoda zadržava pasivnu prirodu detekcije otočnog pogona je se bira 7 mjerenih parametara: Efektivnih vrijednosti napona (RMSU) struje (RMSI) ukupnog harmoničnog izobličenja napona (THDU) i struje (THDI), frekvenciju f, i aktivne snage DG (PG) i reaktivne snage DG (QG). Sa svih sedam signala, predložena metoda smanjuje NDZ. Stupanj uzorkovanja svih signala je pet milisekundi (0,005 s). Broj uzoraka je 8 tako čitav niz uzorkovanja koji traje 40 msec. Sustav uzorkovanja podataka pohranjen je u podatkovnom slogu s prvim u prvi out (FIFO) režim rada. Skup podataka je blok ulaznih podataka koji otkrivaju otočni pogon, a koriste se kao podaci za obuku za Adaptive Neuor-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) algoritma sa svih 7 signala Pregled signala, brzine uzorkovanja i vremena uzorkovanja prikazan je u tablici 3.

8 Tablica 3. Detalji signala i uzorkovanja Signal Vrijeme uzorkovanja [s] Broj uzoraka Ukupno vrijeme bloka uzoraka [s] Frekvencija bloka podataka [Hz] Blok podataka RMS U RMSI THD U THD I f P Q Slog za treniranje ANFIS-a Kao što je spomenuto, podaci se prikupljaju putem pametnog brojila i analizatora mreže s vremenom uzorkovanja od 5 ms. Svi se podaci obrađuju za odgovarajuće podatkovne pakete koji se sastoje od 8 brojeva za svaki signal: THDU, THDI, RMSU, RMSI, f, P i Q. Svi navedeni signali su jedan ANFIS odgovoran samo za taj signalni stog. Nakon toga se prikuplja izlaz iz svih ANFIS signala, a zatim se glavni ANFIS algoritamski trening provodi nad tim prikupljenim podacima. Glavni ANFIS algoritam izračunava konačni izlaz na temelju svih ostalih ANFIS izlaza signala koji ne dopuštaju pogrešnu procjenu stanja distribucijske mreže. Postoji linearna ovisnost svih ulaza u izlaz zbog prirode predložene metode: ako su svi signali između 0,9 i 1,1, otkriva se otočni pogon. Ovisnost lanca svih nadziranih vrijednosti čini signale povezane jedan na drugog zbog prirode promatrane pojave. Također, zbog složenosti izlaza za sve ANFIS algoritme, ne može se dobit jednostavno rješenje za glavni ANFIS. Naravno, kao praktična upotreba za ovu linearnu ovisnost napominjemo da se online obuka ili izvanmrežno ažuriranje baze znanja provode samo na prvom setu ANFIS bez ometanja glavnog ANFIS-a. To čini ovu metodu još fleksibilniju za ponovnu upotrebu. RMSU RMSI THDU Input Sampls Stack THDI f n Pn Qn ANFIS RMSU ANFIS RMS I ANFIS THD U DATA Stack ANFIS THDI ANFIS f ANFIS P ANFIS STACK RMSU STACK RMSI STACK THDU STACK THDI f STACK P STACK Q Q STACK n n 1 n 2 n 3 n 4 n 5 n 6 n 7 n n 1 n 2 n 3 n 4 n 5 n 6 n 7 n n 1 n 2 n 3 n 4 n 5 n 6 n 7 n n 1 n 2 n 3 n 4 n 5 n 6 n 7, n 1 n 2 n 3 n 4 n 5 n 6 n 7 n 1 n 2 n 3 n 4 n 5 n 6 n 7 n 1 n 2 n 3 n 4 n 5 n 6 n 7, ANFIS _ I _ D Data Stack Output Slika 4. Matrica ulaznih podataka i glavni izlaz iz ANFIS-a

9 4.3. Predloženi metod detekcije Temeljem ANFIS opisa predviđenog u odjeljku 4, za trening ANFIS-a nije potreban nadzor. Koristeći opisane alate (prosljeđivanje naprijed, unazad i hibridni način učenja), obuka FIS-a je laka s ulaznim podacima. Upotrebom podataka o učenju, ANFIS generira FIS prema kvaliteti podataka i odnosu između zadane ulazne i izlazne vrijednosti. Trening se izvodi hibridnim algoritmom, a rješenje se prati subtraktivnim grupiranjem, umjesto rešetkastog particioniranja. Razlog tom pitanju je potrebnog rješenja grupiranje podataka a ne usklađivanja funkcije. Na taj način, FIS ispunjava bazu znanja stvaranjem pravila. S obzirom na korištenu tehniku otkrivanja otočnog pogona, predložena metoda je pasivna. Iz opisanog se vidi da se svi signali dobivaju na PCC a izlazni signal se prosljeđuje prekidač DG. Cilj predstavljene metode je minimiziranje NDZ-a i za tu svrhu se mjeri sedam signala i prikuplja se 8 uzoraka. Grupiranje svih uzoraka je ogromno što može povećati složenost i dimenzionalnost algoritma klasifikacije gdje je potreban jedan broj. Stoga, u kreiranom sustavu svaki mjereni signal ima svoje ANFIS treninge samo s ulaznim podacima prema navedenom algoritmu. Na temelju sedam izlaza iz svih ANFIS-a, slog se formira za glavni ANFIS_I_D trening. Na temelju skupa podataka koji je dostupan u podatkovnom slogu, ANFIS_I_D je osposobljen s istim pravilima i alatima kao i drugi FIS sustavi. Krajnji izlaz je signal za prekidač na generatoru DG. Stupanj uzorkovanja ulaznih podataka, količina uzoraka i broj uzoraka signala su najodgovorniji za kvalitetu ANFIS izlaza. Priprema ulaznih podataka za ANFIS obavlja se u realnom vremenu tijekom razdoblja uzorkovanja od n = 0,005 sekundi. Svakih sekundi, drugi se uzorak stavlja na vrh sloga podataka i slog se dalje obrađuje sa ANFIS ulaznim blokom. Svaki pojedini ANFIS (ANFIS_RMSU, ANFIS_RMSI, ANFIS_THDU, ANFIS_THDI, ANFIS_f, ANFIS_P ili ANFIS_Q) odgovoran je za jedan od sedam izlaza koji ponovno ispunjavaju podatke za glavni ANFIS ulaz. Prema broju uzoraka i trajanju mjerenja, minimalno i optimalno vrijeme otkrivanja otočnog pogona se očekuje za 0,04 s. Koncept predložene metode je prepoznavanje odnosa neizrazitih ulaznih podataka s neizrazitom izlaznom podatkom koji je preveden prema MF-ovima generiranim pomoću subtrakcijskog klasteriranja i hibridne tehnike učenja. Osjetljivost predložene metode je povezana s vremenom uzorkovanja i trajanjem uzorka. Prema navedenim vrijednostima navedenih varijabli, optimalno vrijeme za otkrivanje otoka je: (3) Svaki novi uzorak istiskuje najstariji uzorak iz snopa podataka, čuvajući istu količinu uzoraka svo vrijeme u podatkovnom slogu. Imajući na umu da minimizira NDZ, broj signala teži da se održi s ciljem da pokrije sve aspekte dimenzionalnosti električne energije. Stoga se za prepoznavanje otoka dobivaju sedam signala: RMSU, RMSI, THDU, THDI, f, P i Q. Broj izmjerenih vrijednosti upotrijebljenih za ulazni snop podataka izračunava se kao: (4) Ulazna matrica od 56 uzoraka podijeljena je u 7 redaka za 7 pojedinačnih ANFIS kontrolera. Izlazi iz tih 7 kontrolera su ulaz za glavni ANFIS. Glavni ANFIS za otkrivanje otočnog pogona osposobljen je za dobivanje 7 ulaza i odgovora u obliku jedne izlazne linije (signala 0-1) koja je signal za prekidač. Na slici 5 je shematski prikaz predložene metode iz perspektive površina svih 7 ANFIS sustava koji se vežu na glavni ANFIS_MAIN gdje se konačni izlaz računa.

10 Slika 5. Shematska prezentacija svih 7 ANFIS sustava koji se spajaju na glavni ANFIS_MAIN UL1741 uvjeti testiranja Sustav koji se ispituje testiran je u skladu s uvjetima ispitivanja i obvezama navedenim u UL1741 standardu za zaštitu otoka. Prema UL1741 standardu, opterećenja aktivne i reaktivne snage DG su podešene na 25%, 50%, 100% i 125% nominalne snage. Reaktivna snaga također se podešava između -5% i + 5% nazivne aktivne snage u koracima od 1%. Da bi se ispitala predložena metoda pod ovim uvjetima za studijski sustav prikazan na slici 1, osmišljeni su pet simulacijskih scenarija: Slučaj 1: aktivno opterećenje 100% snage proizvodnje, reaktivni teret je 0%, faktor snage 1. Slučaj 2: aktivno opterećenje 50% snage proizvodnje, reaktivni teret je 0%, faktor snage 1. Slučaj 3: aktivno opterećenje 125% snage proizvodnje, reaktivni teret je 0%, faktor snage 1. Slučaj 4: aktivno opterećenje 100% snage proizvodnje, reaktivni teret je -1%, faktor snage negativan. Slučaj 5: aktivno opterećenje 50% generirane snage, reaktivni opterećenje je 1%, faktor snage pozitivan. RLC opterećenje prema prikazanim slučajevima prikazano je u tablici 4. Tablica 4 RLC teret za test slučajeve prema standardu UL1741. Case P [%] Q [%] R [Ohm] L [H] C [F] 1 100% 100% 0, , , % 100% 0, , , % 100% 0, , , % 99% 0, , , % 101% 0, , ,002037

11 5. REZULTATI SIMULACIJE 5.1. Rezultati za FN sustav Rezultati testiranja prema nevedenom standardu UL 1741 te parametrima predstavljenim u tabeli 2. Slika 6. Rezultati za 2% tereta generirane snage sa različitim Qf vrijednostima. Slika 7. Rezultati za 100% tereta generirane snage sa različitim Qf vrijednostima. Slika 8. Rezultati za 200% tereta generirane snage sa različitim Qf vrijednostima.

12 Prema prikazanim rezultatima, različiti uvjeti opterećenja mijenjaju izlaznu funkciju zbog različitih čimbenika kvalitete mreže. Na temelju opterećenja i Qf trenda, ponašanje detekcijskog signala je različito, ali uvijek točno detektira otočni pogon. Vrijeme detekcije je uglavnom vrlo brzo zbog dužine ulaznog steka signala od 0,040 s, u nekim slučajevima čak i brže zbog sposobnosti predviđanja ANFIS Rezultati za elektranu na biomasu 10 MW Rješenje zaštite od otočnog pogona u elektrani na biomsu 10 MW UNI VIRIDAS od otočnog pogona prvotno je bilo projektirano i izvedeno svim pasivnim zaštitama SIEMENS 7SJ sa funkcijama pod/nad naponske (U <, U >), pod/nad frekvencijske (f <, f >), brzina promjene frekvencije (ROCOF)- df/dt>, i pomka kuta Δθ>. No te zaštite nis omogućile pokus otočnog pogona i isklopile elektrane na zahtjev HEP ODS-a u vremenu APU-a na 35 kv vodu u rajanju od ms. No mada je to rješenje primijenjeno ranije u literaturi se pojavilo slično ali ne i isto rješenje tog problema u [20]. Podaci su uzeti iz [21]. Tablica 5. Podešenja zaštite za odvajanje u elektrani UNI VIRIDAS Opis Podešenje Primarna vrijednost Vrijeme zatezanja Djelovanje Podnaponska spora U< 90% 9,9 kv 3,00 s Isklop Podnaponska brza U<< 65% 7,15 kv 0,20 s Isklop Nadnaponska spora U> 110 % 12,1 kv 1,00 s Isklop Nadnaponska brza U>> 115% 12,65 0,02 Isklop Podfrekvencijska brza f << 47,5 Hz 0,20 s isklop Nadfrekvencijska brza f>> 51,5 Hz 0,20 s Isklop Pomak kuta napona Δθ 4 o 0,00 s isklop ROCOF ili df/dt zaštita 0,2 Hz/s 0,20 s isklop Relej nije pri pokusu otočnog pogona odvojio generator od mreže pri podešenju sljedećih zaštita: U<<; U>>; f<<; f >>, df/dt> i ΔӨ> i nije djelovao prekidač na VN polju elektrane. Elekrane je više od 5 mjeseci zbog toga bila izvan pogona. Prateći najnovije znanstvene spoznaje predloženo je inženjeru investitora da se primjeni nova pasivna zaštita. Iskorištena je nova pasivna metoda detekcije otočnog pogona koja se i praktično potvrdila i testirala na 10 MW elektrani na biomasu. Metoda koristi samo jedan parameter a to je brzina promjene jalove snage, ROCOQ (dqg/dt>). Primjenjiva je na sve sinkrone generatore, koji imaju svoju vlastiu potrošnju radne i jalove snage sa ili bez kompenzacije za snage reda of 1-20 MW. Jalova snaga generatora se mjeri i uzorkuje, a kako uvijek postoji u većem ili manjem iznosu, u ovisnosti o predanoj snazi elektrane i vlastitoj potrošnji (snaga pumpi pojne vode, ventilatora kotla, rashladnih tornjeva, pumpi za pripremu vode...). Karakteristika elektrana na biomasu je da prema tarifnom sustavu daju samo radnu snagu u mrežu pa Automatski Regulator Napona (ARN) održava faktor snage cos(φ) vrlo blizu jedinice idealno (cos(φ) = 1).

13 Slika. 9. Jednopolna shema nove predložene metode Predložena detekcija i logički dijagram ROCOQ > zaštite brzinom promjene jalove snage generatora je prikatana na slici 10 V_PCC V abc P I_PCC I abc 3ph AC Power Q dq/dt Derivate dq/dt U 1 U 2 If (U 1 U 2) Circuit Breaker X Reference dq/dt Slika.10. Blok diagram nove predložene metode Sinkroni generator je modeliran zajedno s digitalnim regulatorom napona tipa IEEE AC7B. Simulacije pokazuju da niti jedna od veličina napon, frekvencija ne prelaze vrijednosti podešene zaštitnama. Sve veličine i simulacije su rađene u programskim alatima DIgSILENT PowerFactory and MATLAB/SIMULINK software pri tome otvarajući prekidač u trenutku t = 100 msec. i simulacija traje do t = 500 msec. Uvjeti otočnog pogona su podešeni na balans snage proizvodnje generatora i potrošnje u mreži. Simulacije pokazuju i poztivan utjecaj Automatske Regulacije Napona (ARN). Punom linijom je označen vremenski odziv s ARN a isprekidane bez ARN (Sl. 11.) Kako je brza podnaponska zaštita podešena na U << = 0.65 pu, zaključuje se da ista neće detektirati otočni pogon je rje pad napona samo 3.5% u odnosu na napon UG na njegovim stezaljakama (Sl. 12).

14 1,195 DIgSILENT 1, s p.u. 1,145 1,120 1, s p.u s p.u. 1,070 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 [s] Synchronous Machine: Positive-Sequence-Voltage, Magnitude in p.u. Synchronous Machine: Positive-Sequence-Voltage, Magnitude in p.u. 5,00 Slika.11. Vremenski tijek napona na genaratoru kod testa otočnog pogona Promjene kuta napona generatora u odnosu na referentnu sabirnicu. Uočava se pozitivan utjecaj ARN i smanjenje oscilacija. 49,00 DIgSILENT s deg 46, s deg 43,00 40,00 37, s deg s deg s deg 34,00 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 [s] Synchronous Machine: Rotor angle with reference to reference bus voltage in deg Synchronous Machine: Rotor angle with reference to reference bus voltage in deg 5,00 Slika.12. Vremenski tijek kuta generatora kod testa otočnog pogona Uočava se promjena kuta čiji se iznosi vide na slici s ARN, da je s el o pala na 37.2 el o što čini promjenu od 6.53 stupnjeva i za očekivati je da zaštita od pomaka kuta napona Δθ> koja je bila podešena na 4 stupnja proradila ali se to nije dogodilo. Stoga se pristupili algoritmu ROCOQ> jer se sa slike 13 vidi značajni skok jalove snage. Taj skok to jest njegova brzina promjene se iskoristila kao kriterij detekcije i signal je poslan ka prekidaču u vodnom polju generatora.

15 4,00 DIgSILENT s Mvar 3,00 2, s Mvar 1,00 0,00-1,00 0,0990 0,0995 0,1000 0,1005 0,1010 [s] Synchronous Machine: Reactive Power in Mvar Synchronous Machine: Reactive Power in Mvar 0,1015 Slika 13 Vremenski tijek promjene jalove snage generatora Vrijednost kriterija dq/dt > je izabran na 1000 kvar/20 ms. = 0.05 MVar/ms. i kao takav podešan u elektrani. Taj kriterij je daleko niži od stvarno detektiranog koji iznosi dq/dt = ( ) / ( ) = 2139 MVar/sec (2.139 MVar/ms.). Kriterij se pokazao učinkovit i elektrana je odvojena u tri pokusa u vremenima 410 ms, 430 ms and 425 ms. To nije bilo dovoljno HEP DSO, ali su ipak pristali na produženje vremenske pauze kod brzog isklopa na 700 ms mada je bilo dovoljno i 500 ms. To je učinjeno iz sigurnosti da ne bi tošlo do APU-a i eventualnog asinkronog uklopa generatora na mrežu. Na slici 14 je pokazan stvarni izmjereni odziv sva tri napona mjerenja s Dranez Power Vista trofaznim mrežnim analizatorom u jednom od tri pokusa otočnog pogona Slika 14 Snimak napona kod isklopa u pokusu otočnog pogona generatora Treći primjer je uspješna prorada pasivne zaštite od otočnog pogona metodom pomaka vektora napona Δθ> u elektrani na biomasu BE-TO Sava snage 2 MW u St. Gradiški. Korišten je numerički relej tvrtke MEGACON tip KCG598E koji služi za zaštitu od otočnog pogona [22].

16 Slika 15. Zaštita od otočnog pogona generatora KCG598E Relej KCG598E za zaštitu od otočnog pogona ima sljedeće funkcije [22], dva stupnja pod /nad naponske zaštite: U<, U<< i U>, U>>, dva stupnja pod/nad frekfencijske zaštite f<, f<< i f>,f>>, ROCOF- zaštitu brzine promjene frekvencije df/dt>, min vrijeme prorade 150 ms, podešenje od 0.01 to 2.00 Hz/s, u koracima od 0.01Hz, VVS-Voltage Vector Shift - zaštitu od pomaka kuta napona Δθ> min vrijeme proade 50 ms, podešenje od 0.5 to15 el u koracima od 0.1 el., Zaštitu od nesimetrije Vi>, podešenje od %, u koracima 0.1 %, vremensko zatezanje 0.0 to 25.0 sec u koracima od 0.1s. Kod pokusa otočnog pogona proradila je uspješno zaštita Δθ> 4 el o detektirala je otočni pogon u tri pokusa s ukupnim vremenom isklopa prekidača od 230 ms. 5. ZAKLJUČAK U radu je dan pregled svih metoda detekcije otočnog pogona FN i elektrana na biomasu a posebiceje prikazana metode umjetne inteligencije s korištenjem ANFIS algoritma. Klasične se metode primjenjuju kod svih elektrana s SG u EU, pa tako i u Hrvatskoj. Standardne zaštite koje se koriste za odvajanje elektrane od mreže su: pod/nad naponske U<, U<<, U>, U>>, pod/nad frekvencijske f<, f<<, f>, f>>, zaštita od pomaka kuta napona ΔΘ>, i zaštita brzine promjene frekvencije df/dt>. Kako HEP ODS traži isklop generatora u vremenu manjem od vremena ponovnog uklopa kod APU-a na priključnom zračnom vodu elektrane (300 ms ms), dogodi se da niti jedna pasivna zaštita ne može detektirati otočni pogon u slučaju jednake snage generatora i konzuma u odvojenom otočnom dijelu mreže, ΔP=0.00 kw Sukladno međunarodnoj znanstvenoj i stručnoj literaturi i novim spoznajama moguće je korištenje algoritama umjetne inteligencije a jedan od njih je ANFIS (ili DL-Deep Learning s CNN Convolution Neural Network- Konvolucijskim neuronskim mrežama ) i novih metoda za pokus otočnog pogona. U ovom redu je prikazana jedna nova metoda s korištenjem ANFIS-a, drua nova metodas ROCOQ ili dq/dt> te primjer uspješne poznate metode pomaka kuta napona ΔΘ>, tne snage s nisko podešenim vrijednostima koja bi proradila ukoliko nastane asinkroni uklop generatora na mrežu. 6. LITERATURA [1] A. M. Tayebi, M. Akhbari, ''A Comparison between Frequency Relays and Vector Surge Relays for Synchronous DG antiislanding Protection'', EuroCon, Zagreb, Croatia 2013

17 [2] Martin Geidl, ''Protection of Power Systems with Distributed Generation, State of the Art'', 2005 dostupno na: pristup ostvaren: [3] S. Nikolovski, P. Marić, M. Vukobratović, ''Detekcija i zaštita od otočnog pogona distribuiranih elektrana priključenih na distribucijsku elektroenergetsku mrežu, međunarodno znanstvenostručno savjetovanje Energetska i procesna postrojenja i 6. međunarodni Forum o obnovljivim izvorima energije, Rovinj, Croatia, 2014 [4] A. Dysko ''Risk Assessment Analysis to Find Optimum ROCOF Protection Settings University of Strathclyde, Glasgow, [5] A. Dysko, I. Abdulhadi, X. Li and C. Booth, "Assessment of Risk Resulting from the Adjustment of ROCOF Based Loss of Mains Protection Settings, Phase I" University of Strathclyde, Glasgow [6] A. Aljankawey, W. Morsi, L. Chang, and C. Diduch, Passive methodbased islanding detection of renewable-based distributed generation: The issues, in Electric Power and Energy Conference (EPEC), 2010 IEEE, aug. 2010, pp [7] J.C.M. Vieira, W. Freitas, W. Xu, A. Morelato, Efficient coordination of ROCOF and frequency relay for distributed generation protection by using the application region, IEEE Trans. on Power Del., vol. 21, no. 4, pp , October [8] H.S. Pragnesh, R.B Bhavesh, A new rate of change of impedance based islanding detection scheme in presence of distributed generation, Elect. Power Comp. and Syst., vol. 42, no. 11, pp , July 2014 [9] A. Rostami, H. Abdi, M. Moradi, J. Olamaei, Islanding detection based on ROCOV and ROCORP parameters in the presence of synchronous DG applying the capacitor connection strategy, Elect. Power Comp. Sy., vol. 45, no. 3, pp , Jan [10] D. Reigosa, F. Briz, C. Blanco, P. Garc ıa, J-M Guerrero, Active islanding detection for multiple parallel-connected inverter-based distributed generators using high-frequency signal injection, IEEE Trans. on Power Elect., vol. 29, no. 3, pp , March [11] J. Merino, P. Mendoza-Araya, G. Venkataramanan, M. Baysal, Islanding detection in microgrids using harmonic signatures. IEEE Transactions on Power Delivery, 30(5), [12] H. Karimi, A. Yazdani, R. Iravani, Negative-sequence current injection for fast islanding detection of a distributed resource unit, IEEE Trans. on Power Electron., vol. 23, no. 3, pp , January [13] H. Ding, Y. Wei, X. Wang, J. Yuan, D. Zhang, J. Zhang, L. Xiangli, Q. Hanhong, A novel islanding detection based on adaptive active current disturbance, in Proc. IEEE Conf. and Expo Transp. Electrif. (ITEC- Asia-Pacific), Beijing, China, Sept [14] M.E. Roop, M. Begovic, A. Rohatgi. Analysis and performance assessment of the active frequency drift method of islanding prevention IEEE Transactions on Energy Conversion, 1999, 14(3) : [15].H. Vahedi, M. Karrari. Adaptive fuzzy Sandia frequency-shift method for islanding protection of inverter-based distributed generation, IEEE Trans. on Power Del., vol. 28, no.1, pp.84 92, January [16] K. Narayanan, S.A. Siddiqul, M. Fozdar, Hybrid islanding detection method and priority based load shedding for distribution networks in the presence of DG units, IET Gen. Trans. and Dist., vol. 11, no. 3, pp , February 2017.

18 [17] D. Mlakić, H.R: Bahgaee, S. Nikolovski, A Novel ANFIS-based Islanding Detection for Inverter Interfaced Microgrids IEEE Transaction on Smart Grid, 24 July 2018, DOI: /TSG [18] M. S. El-Nozahy,E.F. El-Saadany, M.M. Salama, A robust wavelet- ANN based technique for islanding detection, Power and energy society general meeting, 2011 IEEE (pp. 1 8). Piscataway. [19] F. Hashemi, N. Ghadimi, B. Sobhani, Islanding detection for inverter-based DG coupled with using an adaptive neuro-fuzzy inference system Int. J. of Elect. Power & Energy Systems, vol.45, no. 1, pp , February 2013 [20] A. Rostami, M. Bagheri, B. Naderi, M. Negnevitsky, A. Jalilian and F. Blaajberg, A novel islanding detection sheme for synchronous distributed generation using rate of change of exiter voltage over reactive power at DG-side Australasian Universitees Power Engineering Conference 2017, (AUPEC 2017), Nov. 2017, Melbourne, [21] Elaborat podešenje zaštite Virias biomasa, Deuterij d.o.o., Zagreb,Srpanj, [22] S. Nikolovski, P. Marić Elaborat podešenje zaštite elektrane na biomasu Sava ETF Osijek, 2016