Pozorovatel stavu distribuční sítě

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F23%3A43971514" target="_blank" >RIV/49777513:23520/23:43971514 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://kky-sw.zcu.cz/cs/sw/gridobserver" target="_blank" >https://kky-sw.zcu.cz/cs/sw/gridobserver</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Pozorovatel stavu distribuční sítě

Popis výsledku v původním jazyce

Pozorovatel sítě (Grid Observer) poskytuje zpřesněný a robustní odhad stavu distribuční soustavy navazujícím technickým komponentám (např. optimalizátory) V GridObserveru jsou implementovány pokročilé nástroje spojené s robustním vyhodnocením stavu elektrizační soustavy, detekcí kvality odhadu stavu sítě a identifikací případných abnormálních stavů. Vstupy jsou jak jednotlivá měření ze Smart Meteru , tak i z datových zdrojů provozovatele distribuční soustavy v případě modelu topologie. GridObserver obsahuje funkční moduly pro zpracování vstupních dat, jako je topologický model, časové řady predikcí/měření, parametrů modelu odběrného místa a pravděpodobnostních modelů stavových veličin. Funkční moduly spojené se sestavením datového výpočetního modelu jeho základní validací a korekcí . Tyto moduly slouží ke kompletaci výpočetního modelu a jeho následnou korekci tak, aby byla co nejvíce zaručena konvergence výpočetních metod. Další výpočetní modul vyhodnocuje stav distribuční soustavy na základě jejího výpočetního modelu. Na základě odhadovaného stavu a pomocných výpočetních veličin se následně vyhodnotí kvalita výpočetního modelu z pohledu základní analýzy výsledků. Na tento modul následuje detekce abnormalit výpočtu, které na základě znalosti kvalitativních ukazatelů a pravděpodobnostních modelů nodálních napětí může vést k odhalení složitějších nekonzistencí modelu.

Název v anglickém jazyce

Grid Observer

Popis výsledku anglicky

The grid observer provides a precise and robust estimate of the state of the distribution system linked to technical components (e.g. optimizers). Advanced tools associated with a robust evaluation of the state of the electricity system, detection of the quality of the estimate of the grid state and identification of any abnormal conditions are implemented in GridObserver. The inputs are both individual measurements from the Smart Meter and also from the data sources of the distribution system operator in the case of a topology model. GridObserver contains functional modules for processing input data, such as a topological model, prediction/measurement time series, sampling point model parameters, and probabilistic models of state variables. Functional modules associated with the construction of a data computing model, its basic validation and correction. These modules are used to complete the calculation model and its subsequent correction so that the convergence of the calculation methods is guaranteed as much as possible. Another calculation module evaluates the state of the distribution system based on its calculation model. Based on the estimated state and auxiliary calculation variables, the quality of the calculation model is subsequently evaluated from the point of view of the basic analysis of the results. This module is followed by the detection of calculation abnormalities, which, based on the knowledge of qualitative indicators and probabilistic models of nodal stresses, can lead to the discovery of more complex model inconsistencies.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/TK04020195" target="_blank" >TK04020195: Řízení zátěže v prostředí distribuované energetiky</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

GridOptimizer

Technické parametry

Výsledek je implementován v programovacím jazyce Python s využitím specializovaných knihoven Pandas, PandaPower či scikit-learn. Využívá otevřená datová rozhraní JSON, která jsou customizovaná pro potřeby zvýšení pozorovatelnosti distribuční soustavy. Software je vyvinut v podobě objektové modulární platformy obsahující technické komponenty pro realizaci dílčích funkcionalit výsledného nástroje. Architektura umožňuje on-premise či cloudové nasazení v produkčním prostředí a výsledný nástroj nepotřebuje specializovaný a vysoce výkonný hardwarový stack. Výsledek byl realizován v rámci projektu Decodis a výhradním vlastníkem je Západočeská unverzita, která je výhradním vykonavatel vlastnických práv. Bližší informace lze získat u Ing. Martin Střelec Ph.D., +420 377 632 525

Ekonomické parametry

Nástroj cílí na zvýšení míry bezpečnosti provozu distribučních soustav, která povede k jejímu spolehlivému provozu. Ekonomickým dopadem je zamezení a minimalizace rizika výpadků části distribuční soustavy spojených s výraznými ekonomickými ztrátami na straně odběratelů.

IČO vlastníka výsledku

49777513

Název vlastníka

Západočeská univerzita v Plzni