電力システムシミュレーション

電力システムシミュレーションは、設計データ、オフラインデータ、またはリアルタイムデータを用いて電力システムを解析するための電力システムモデリングとネットワークシミュレーションを含みます。電力システムシミュレーションソフトウェアは、電力システムの運用に焦点を当てたコンピュータシミュレーションプログラムの一種です。これらのタイプのコンピュータプログラムは、電力システムの計画および運用の幅広い状況で使用されます。

電力システムシミュレーションの用途には、長期的な発電・送電拡張計画、短期的な運用シミュレーション、市場分析（例：価格予測）などがあります。これらのプログラムでは、通常、線形計画法、二次計画法、混合整数計画法といった数理最適化手法が用いられます。

電力システムの複数の要素をモデル化できます。電力潮流解析では、供給すべき負荷を前提として、送電線にかかる負荷と発電所で発電する必要がある電力を計算します。短絡解析または故障解析では、相間短絡や通電中の電線から接地への短絡など、解析対象のシステム内の様々な箇所に流れる短絡電流を計算します。協調解析では、保護リレーとヒューズの選択と設定により、短絡故障を迅速に解消し、電力システムの他の部分への影響を最小限に抑えることができます。過渡安定性解析または動的安定性解析では、突然の負荷変動、短絡、負荷の偶発的な切断などの事象が、システム内の発電機の同期に及ぼす影響を明らかにします。高調波解析または電力品質解析では、雷などの非線形負荷が電力システムの波形に及ぼす影響を明らかにし、深刻な歪みを軽減するための推奨事項を策定できます。最適な電力潮流解析では、所定の負荷要件を満たすための発電所出力の最適な組み合わせを確立し、望ましい安定性と信頼性を維持しながら生産コストを最小限に抑えます。このようなモデルはほぼリアルタイムで更新され、システム オペレータに経済的なディスパッチを達成するための最も低コストの方法を案内することができます。

電力シミュレーション ソフトウェア パッケージは、商用および非商用の形態で、ユーティリティ規模のソフトウェアから研究ツールに至るまで数多く存在します。

負荷潮流計算

負荷フロー計算[ 1 ]は、運用計画や戦略計画の範囲内で、障害のないネットワークと障害のあるネットワークを調査するための最も一般的なネットワーク解析ツールです。

ネットワークトポロジ、送電線パラメータ、変圧器パラメータ、発電機の位置と制限、負荷の位置と補償情報を用いることで、潮流計算は、すべてのノードにおける電圧の大きさと角度、そしてケーブルや変圧器などのネットワークコンポーネントの負荷情報を提供します。この情報を用いることで、電圧範囲や最大負荷など、動作制限への適合性を検証できます。これは例えば、地下ケーブルの送電容量を決定する際に重要であり、ケーブルの束線が各ケーブルの負荷容量に与える影響も考慮する必要があります。

負荷フロー計算では、損失と無効電力の割​​り当てを決定できるため、計画エンジニアがネットワークの最も経済的な動作モードを調査する際にも役立ちます。

単相または多相の低電圧メッシュネットワークから独立ネットワークへ切り替える場合、運用上および経済上の理由から、潮流計算が不可欠です。また、潮流計算は、モーターの起動や、停電シミュレーションにおける機器の計画停電または臨時停電の調査など、あらゆるネットワーク調査の基礎となります。

特にモータの始動を検討する場合、[ 2 ]負荷フロー計算の結果は、始動電流による電圧降下にもかかわらずモータを始動できるかどうかなど、役立つヒントを与えます。

短絡解析

短絡解析は、電力網に故障が発生した後の電力潮流を解析します。故障の種類としては、三相短絡、単相接地、二相短絡、二相接地、単相断線、二相断線、あるいは複合故障などが挙げられます。この解析結果は、以下の点を判断するのに役立ちます。

  1. 故障電流の大きさ
  2. 回路遮断器の容量
  3. 地絡事故による単線電圧上昇
  4. 残留電圧とリレー設定
  5. 電力線による干渉。[ 3 ]

過渡安定度シミュレーション

電力系統の過渡安定度シミュレーションの目的は、1秒未満から数十秒までの電力系統の安定性を解析することです。ここでの安定性とは、例えば架空線に木が倒れ、保護システムによってその線路が自動的に遮断されるといった外乱にさらされた後、系統が速やかに安定した動作状態に戻る能力を指します。工学用語では、変電所の電圧レベルとモーターおよび発電機の回転速度が迅速かつ継続的に正常値に戻る場合、電力系統は安定しているとみなされます。

CBEMA曲線
図 1. グリッド電圧が目的のレベルに戻るまでの許容時間を指定します。これは電圧障害の規模に応じて変化する可能性があります。

モデルは通常、次の入力を使用します。

  • 発電機の数、サイズ、タイプ、および利用可能な機械的、電気的、制御（調速機、電圧調整器など）パラメータ
  • 各バスに住宅、商業、産業の負荷が混在し、
  • タップ切換変圧器、スイッチシャント補償器、静止型無効電力補償装置、フレキシブルAC送電システムなどの分散制御機器の設置場所と仕様
  • リレーや負荷遮断などの保護装置の位置と仕様、および
  • その他の関連する制御および/または保護装置の位置および仕様。[ 4 ]

グリッド電圧が意図したレベルに戻るまでの許容時間は電圧擾乱の大きさに依存し、最も一般的な基準は図1のCBEMA曲線によって規定されています。この曲線は、電子機器の設計とグリッド安定性データの報告の両方に使用されます。[ 5 ]

ユニットコミットメント

ユニットコミットメントの問題には、電気負荷を満たすために利用可能な発電リソースを最も低コストでディスパッチすることが含まれます。

生成するリソースには、さまざまな種類があります。

  1. 核
  2. 熱（石炭、ガス、その他の化石燃料、またはバイオマスを使用）
  3. 再生可能エネルギー（水力、風力、波力、太陽光を含む）

コンピュータ プログラムによって決定される主要な決定変数は次のとおりです。

  1. 発電レベル（メガワット）
  2. 発電ユニット数

後者の決定はバイナリ {0,1} であり、これは数学の問題が連続していないことを意味します。

さらに、発電所は、次のような多くの複雑な技術的制約を受けます。

  1. 最小安定動作レベル
  2. 最大上昇または下降速度
  3. ユニットが稼働または停止している最小時間

これらの制約にはさまざまなバリエーションがあり、これらすべてが数学的な最適化問題の大きなクラスを生み出します。

最適な電力フロー

交流ネットワークでは、電気はキルヒホッフの法則に従って流れます。送電線は、熱的制限（単純な流量のメガワット制限）に加え、電圧と電気的安定性の制約を受けます。

シミュレータは、発電機のコミットメントと発電機のメガワットディスパッチの任意の組み合わせから生じる交流ネットワークの潮流を計算し、交流ラインの潮流が熱的制限と電圧および安定性の制約の両方の範囲内にあることを確認する必要があります。これには、送電要素または発電要素のいずれか1つが喪失するなどの偶発事象が含まれる場合があります。これはいわゆるセキュリティ制約付き最適電力潮流（SCOPF）と呼ばれ、この枠組み内で発電機コミットメントが最適化されている場合、セキュリティ制約付き発電機コミットメント（SCUC）となります。

最適電力フロー（OPF）では、最小化される一般化スカラー目的は次のように与えられます。

f（あなた0、×0）{\displaystyle f(u_{0},x_{0})}

ここで、uは制御変数のセット、xは独立変数のセットであり、下付き文字の 0 は、変数が偶発事象前の電力システムを参照することを示します。

SCOPFは、等式制約と不等式制約の限界によって制約されます。等式制約の限界は、偶発事象発生前および発生後の電力潮流方程式によって与えられます。ここで、kはk番目の偶発事象 を表します。

グラムけ（あなたけ、×け）＝0のために け＝1、2、…、n{\displaystyle g^{k}(u^{k},x^{k})=0\qquad {\text{for }}k=1,2,\ldots ,n\,}

機器および動作の制限は次の不等式によって与えられます。

あなた分け≤あなたけ≤あなた最大け{\displaystyle U_{\min }^{k}\leq U^{k​​}\leq U_{\max }^{k}\,}制御に対する厳しい制約を表す
h分け≤Xけ≤X最大け{\displaystyle h_{\min}^{k}\leq X^{k}\leq X_{\max}^{k}\,}変数に対するハード/ソフト制約を表す
hけ（あなたけ、×け）≤0 のために け＝0、1、…、n{\displaystyle h^{k}(u^{k},x^{k})\leq 0{\text{ }}k=0,1,\ldots ,n\,}反応予備力制限などの他の制約を表す

OPFにおける目的関数は、最小化または最大化したい有効電力または無効電力量に関する様々な形式をとることができます。例えば、送電損失を最小化したい場合や、電力網における実質発電コストを最小化したい場合などが挙げられます。

確率的最適化などの他の電力潮流解析手法では、正確な値が不明な特定の変数の確率分布を用いることで、電力系統のモデル化に伴う不確実性を組み込んでいます。動的な線路定格など、制約条件に不確実性がある場合、制約条件に違反する確率が特定の値に制限される確率制約最適化を使用できます。[ 6 ]変動性をモデル化する別の手法としてモンテカルロ法があります。この手法では、入力とその結果生じる出力の様々な組み合わせが、現実世界での発生確率に基づいて検討されます。この手法は、システムセキュリティやユニットコミットメントリスクのシミュレーションに適用でき、再生可能エネルギーや分散型電源による確率的負荷潮流のモデル化にもますます利用されています。[ 7 ]

競争行動のモデル

1メガワットの電気エネルギーを生産するためのコストは、次の要素によって決まります。

  1. 燃料価格
  2. 発電効率（燃料内の位置エネルギーが電気エネルギーに変換される速度）
  3. 運用および保守コスト

これに加えて、発電所には次のような固定費がかかります。

  1. 工場建設費、そして
  2. 固定運用保守コスト

完全競争を前提とすると、市場ベースの電力価格は、次のメガワットの電力を生産するためのコスト、いわゆる短期限界費用（SRMC）のみに基づいて決定される。しかし、この価格は発電の固定費をカバーするのに十分ではない可能性があり、そのため電力市場価格が純粋なSRMC価格を示すことは稀である。ほとんどの確立された電力市場では、発電事業者は自らの発電能力を任意の価格で自由に提供できる。競争と金融契約の活用により、これらの価格はSRMCに近い水準に維持されているが、SRMCを上回る価格での提供も避けられない（例えば、 2001年のカリフォルニア州エネルギー危機）。

電力システムシミュレーションの分野では、電力市場における 不完全競争をシミュレートするためにさまざまな手法が適用されてきました。

  1. クールノー競争
  2. ベルトラン競争
  3. 供給関数の均衡
  4. 残余供給指数分析

この問題には様々なヒューリスティックスも適用されており、その目的は、予測される需給状況に基づいて、電力市場価格の 現実的な予測を提供することです。

長期的な最適化

電力システムの長期最適化は、発電、送電、配電設備の複数年にわたる拡張および廃止計画の最適化に焦点を当てています。最適化問題では通常、長期投資キャッシュフローとOPF/UC（Unit commitment：発電設備稼働率）の簡略版を考慮し、電力システムが安全かつ経済的に運用されるよう努めます。この分野は、以下のように分類できます。

  1. 世代拡張の最適化
  2. 伝送拡張の最適化
  3. 発電・送電拡張の共同最適化[ 8 ]
  4. 配送ネットワークの最適化

研究の詳細

電力システム調査の要件を明確に定義することは、あらゆるプロジェクトの成功に不可欠です。これは、適切なサービスプロバイダーと適切な解析ソフトウェアの選定における課題を軽減するからです。システム調査仕様書には、プロジェクトの範囲、解析の種類、そして必要な成果物が規定されています。調査仕様書[ 9 ]は、特定のプロジェクトと業界の要件に合わせて作成する必要があり、解析の種類によって異なります。

電力システムシミュレーションソフトウェア

長年にわたり、様々な解析に利用されてきた電力系統シミュレーションソフトウェアが数多く存在します。グラフィカルユーザーインターフェースを備えた最初のソフトウェアは、1974年にマンチェスター大学によって開発され、IPSA [ 10 ] [ 11 ] - Interactive Power Systems Analysis（現在はTNEI Services Ltdが所有）と呼ばれていました。[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 1979年に撮影され、最近フォーマットが再調整された映画『A Blueprint for Power』は、この革新的なソフトウェアが、ユーザーフレンドリーなインターフェースと複雑なネットワーク解析に必要な精度との間のギャップをどのように埋めたかを示しています。[ 18 ] [ 19 ]

ゼネラル・エレクトリック社のMAPS（マルチエリア生産シミュレーション）は、米国のさまざまな地域送電組織や独立系統運用者によって、FERC規制の卸売電力市場における提案された送電および発電施設の経済的影響を計画するために使用されている生産シミュレーションモデルです。 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] モデルの一部は、RTOおよびISO地域の卸売電力市場の運用におけるコミットメントおよびディスパッチフェーズ（5分間隔で更新）にも使用できます。 日立エナジーのPROMODは同様のソフトウェアパッケージです。[ 25 ]これらのISOおよびRTO地域では、電力システムが信頼性基準（負荷喪失期待値（LOL） が年間0.1日以下）を満たしていることを確認するために、GEのMARS（マルチエリア信頼性シミュレーション）というソフトウェアパッケージも利用しています。さらに、GEのソフトウェアパッケージPSLF（Positive Sequence Load Flow）、シーメンスのソフトウェアパッケージPSSE（Power System Simulation for Engineering）およびPSS SINCAL（Siemens Network Calculator）、Operation Technology Inc.のElectrical Transient Analyzer Program （ETAP） [ 26 ]は、RTOやISOによる予備的な計画調査中に電力系統の負荷潮流を解析し、短絡や安定性を調べます。[ 27 ] [ 28 ] [ 29 ]

参考文献

  1. ^ J. Arockiya, Xavier Prabhu (2016). 「IECプロジェクト向けETAPを用いた負荷潮流解析に基づく電気システムの設計」. 2016 IEEE 第6回国際電力システム会議 (ICPS) . pp.  1– 6. doi : 10.1109/ICPES.2016.7584103 . ISBN 978-1-5090-0128-6. S2CID  10118705 .
  2. ^ Hui, Zhu (2014). 「ETAPプラットフォームに基づくモータ起動のシミュレーション解析」. 2014年科学と産業における数学とコンピュータに関する国際会議. Vol. 10.1109/MCSI.2014.36. pp.  245– 248. doi : 10.1109/MCSI.2014.36 . ISBN 978-1-4799-4324-1. S2CID  24691998 .
  3. ^ Soonee, Sushil Kuman. 「電力系統の短絡解析」RCC「フィードバック」6.12 (1983): 3-5. POSOCO. POWER SYSTEM OPERATION CORPORATION LIMITED. Web. 2016年11月22日. http://posoco.in/papers/Short%20Circuit%20Analysis%20for%20Power%20System_RCC_1983.pdf .
  4. ^スミス、マイケル. 「電力システムのモデリングとシミュレーション」2010年2月15日. パワーポイントプレゼンテーション. https://www.cs.nmt.edu/~jholten/ModelingAndSimulation/lectures/9b_EP_System_Modeling.pdf
  5. ^「CBEMA曲線 - コンピュータビジネス機器の電力許容曲線」電気システムの電力品質。Np、2011年4月3日。ウェブ。2016年11月22日。http ://www.powerqualityworld.com/2011/04/cbema-curve-power-quality-standard.html。
  6. ^ Giraldo, Juan S.; Lopez, Juan Camilo; Castrillon, Jhon A.; Rider, Marcos J.; Castro, Carlos A. (2019). 「ロバストな制約を考慮した不平衡三相配電システムの確率的OPFモデル」. IEEE Transactions on Power Systems . 34 (5): 3443– 3454. Bibcode : 2019ITPSy..34.3443G . doi : 10.1109/TPWRS.2019.2909404 .
  7. ^ Banerjee, Binayak; Jayaweera, Dilan; Islam, Syed (2016). 「電力システムのモデリングとシミュレーション」. Jayaweera, D. (編).スマート電力システムと再生可能エネルギーシステムの統合. システム、意思決定、制御の研究. 第57巻. pp.  15– 28. doi : 10.1007/978-3-319-30427-4_2 . ISBN 978-3-319-30425-0。
  8. ^ユー・シュタン、ハドリー・スタントン・W、シャンカール・マリカルジュン、リウ・イル（2016年4月1日）「大規模電力網における風力発電による発電・送電網拡張の共同最適化：米国東部相互接続における導入」電力システム研究誌、 133 : 209– 218。Bibcode : 2016EPSR..133..209Y。doi : 10.1016 /j.epsr.2015.12.023。
  9. ^ 「エラー」（PDF） . etap.com . 2025年4月4日閲覧。
  10. ^ 「IPSA | インタラクティブ電力システム解析ソフトウェア」 www.ipsa-power.com . 2025年4月4日閲覧。
  11. ^ 「IPSAソフトウェア」。
  12. ^「電力網のコンピュータ支援設計」、英国チェスターの IEE センター会議でのプレゼンテーション、1976 年 2 月 2 日。Farquhar, D.、Lynch, CA、Ravenscroft, G.、Nield, B.
  13. ^「対話型コンピューティングとグラフィカルディスプレイを用いた電力系統シミュレーション」IFACシンポジウム、オーストラリア、メルボルン、1977年2月21～25日、p369-373。Lynch, CA; Brameller, A.; Cale, KR
  14. ^「電力システムのインタラクティブな設計と運用」、マンチェスター大学科学技術研究所（UMIST）、1977年、リンチ、カリフォルニア州、博士論文
  15. ^「電力系統解析のための確立されたCADシステム」、CAD78カンファレンス、英国ブライトン、1978年3月14～16日、p170-181。リンチ、CA、Brameller、A.
  16. ^「ネットワークグラフィックスに基づく対話型電力系統解析」IEEE Winter Power Meeting, New York, 1979年2月4-9日; Paper A 79 019-1.3. Lynch, CA; Efthymiadis, AE
  17. ^「配電網運用における対話型ネットワークグラフィックスに基づく電力系統解析の活用」; IEE電力系統監視制御会議、ロンドン、英国、1980年6月24～26日。Lynch, CA; Smith, AA; Efthymiadis, AE
  18. ^「IPSA – 権力の青写真」。マンチェスター大学オーディオビジュアルサービスがUMISTとManwebのために制作した短編映画（18分）。1979年5月に初上映。
  19. ^ 「権力の青写真 | IPSA 50 周年記念」。
  20. ^ 「GEマルチエリア生産シミュレーション」 www.geenergyconsulting.com . 2018年11月26日閲覧。
  21. ^ 「GEマルチエリア信頼性シミュレーション」 www.geenergyconsulting.com . 2018年11月26日閲覧。
  22. ^ 「GE Power System Load Flow Simulation」 www.geenergyconsulting.com . 2018年11月26日閲覧。
  23. ^ 「NYSRC 2018 IRM調査報告書」（PDF） www.nysrc.org 2017年12月8日 p. 2。2020年11月28日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2018年11月26日閲覧。
  24. ^ 「NYISOによるMAPSデータ要請に関する利害関係者への通知」（PDF） www.nyiso.com 2000年8月2018年11月26日閲覧。
  25. ^ 「PROMOD - Hitachi Energy」 . www.hitachienergy.com . 2024年1月22日閲覧。
  26. ^オペレーションテクノロジー株式会社
  27. ^ “シーメンス PSSE” . www.siemens.com 。2021 年8 月 24 日に取得。
  28. ^ 「Siemens PSS SINCAL」 . www.siemens.com . 2021年8月24日閲覧。
  29. ^ 「ニューヨーク州資源計画分析（NYSPSC）」（PDF） www.nyiso.com 2015年12月17日2018年11月26日閲覧。
「 https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=電力システムシミュレーション&oldid =1334675820」より取得