Stochastický model pro identifikaci kritických komponent elektrické sítě (VP5)

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F21%3A10248284" target="_blank" >RIV/61989100:27740/21:10248284 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27240/21:10248284

Výsledek na webu

<a href="https://code.it4i.cz/ADAS-Private/distributionnetworks/python-methods/-/tree/master/python/critical_comp" target="_blank" >https://code.it4i.cz/ADAS-Private/distributionnetworks/python-methods/-/tree/master/python/critical_comp</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Stochastický model pro identifikaci kritických komponent elektrické sítě (VP5)

Popis výsledku v původním jazyce

Software umožňuje identifikovat kritické komponenty elektrické sítě v podmínkách ČR nebo minimalizovat jejich počet v síti pomocí optimalizace. Mezi sledované kritické hodnoty v síti patří: velikost napětí v jednotlivých uzlech, procentuální zatížení jednotlivých vedení, procentuální zatížení jednotlivých traf a velikost 3-fázových zkratových proudů v jednotlivých uzlech sítě. Účelem optimalizace je minimalizace zkratových proudů (účelová funkce odpovídá zprůměrované hodnotě zkratových proudů - vzorec je uveden v dokumentaci) za podmínky zamezení vzniku dalších kritických komponent s ohledem na napětí v uzlech, zatížení na vedeních a zatížení na trafech. Jelikož počet možných nastavení elektrické sítě s mřížovou topologií roste exponenciálně s počtem místních prvků (kombinatorická exploze stavů), k nalezení konfigurace sítě s minimální hodnotou zkratových proudů za výše uvedené podmínky je nutné použít řešič, který je schopný efektivně postupně procházet prostorem možných řešení úlohy směrem ke konečnému řešení. Z tohoto důvodu tento software využívá řešič založený na evolučních optimalizačních algoritmech (konkrétně na genetickém algoritmu). Tento řešič pak provádí chytrou rekonfiguraci sledované elektrické sítě vzhledem k hodnotě zkratových proudů. Konkrétně se zde jedná o rekonfiguraci v podobě připojování/odpojování jednotlivých úseků vedení, přepínání odboček vinutí jednotlivých místních transformátorů a odpojování/připojování jednotlivých místních transformátorů. Cílem algoritmu je dosáhnout co nejnižší hodnoty účelové funkce při splnění všech podmínek. Předpis účelové funkce, tj. práh hodnoty zkratového proudu, a jednotlivých nastavení algoritmu si uživatel software sám nastaví skrze uživatelské rozhraní. Na konci optimalizace jsou jednotlivé komponenty sítě (uzly, vedení, transformátory) uloženy do tabulky MS Excel spolu s jejich hlídanou kritickou hodnotou (zatížení, velikost napětí, zkratové proudy), které jsou seřazeny od nejvyšší hodnoty po nejnižší. V rámci software je i možnost ručně nastavit jednotlivé komponenty v síti (pomocí MS Excel souboru) a následně si nechat vypsat (detekovat) všechny kritické komponenty pro dané nastavení sítě. Jádro algoritmu je postaveno na open-source knihovně pandapower (viz https://www.pandapower.org). Ten je využit mj. pro výpočet ustáleného chodu vloženého modelu elektrické sítě, pro výpočet zkratových proudů v jednotlivých uzlech tohoto modelu i pro topologické kontroly propojenosti jednotlivých uzlů modelu sítě. Vstupem software je model elektrické sítě vytvořený pomocí funkcí knihovny pandapower. Volitelným vstupem algoritmu je tabulka MS Excel s definovanými prvky sítě určené pro detekci kritických komponent. Výstupem software je model optimálně rekonfigurované elektrické sítě, která vyhovuje danému kritériu i daným omezením. Výsledná optimalizovaná síť je taktéž ve formátu pandapower. Pro možnost využívat síť i v jiných programových balících pro analýzu elektrických sítí je definován JSON soubor umožňující import a export z algoritmu. Struktura JSON souboru je popsána v dokumentaci software. Genetický algoritmus, který je v jádře tohoto software, byl za účelem snížení výpočetního času modifikován, a tak se liší od standardní podoby genetického algoritmu. V tomto software jsou naimplementovány dvě speciální modifikace genetického algoritmu a to: (i) verze implementovaná v rámci IT4Innovations umožňující snadnou modifikaci pro specifické potřeby uživatele software a (ii) implementace využívající externí open-source optimalizační knihovnu Pymoo včetně optimalizace s penaltou. Pro snadnější ovládání je tento software vybaven také grafickým uživatelským rozhraním (GUI). Toto GUI bylo vytvořeno pomocí open-source balíku funkcí Streamlit. Skrze GUI může uživatel software snadno importovat model elektrické sítě, kterou chce analyzovat, provádět dodatečné úpravy v síti pomocí tabulky MS Excel, nastavit prahovou hodnotu potřebnou při optimalizaci či parametry potřebné pro samotnou detekci kritických komponent. Dále lze zvolit prvky sítě, se kterými bude moci optimalizační algoritmus manipulovat. Obdobně lze i nastavit parametry optimalizačního algoritmu. GUI také umožňuje sledovat chod optimalizačního algoritmu.

Název v anglickém jazyce

Stochastic model for indentification of critical components in energy grid (VP5)

Popis výsledku anglicky

The software tool has two parts. The first part provides an optimal reconfiguration of the given electricity network by a modified genetic algorithm (GA). The input of software is the analysed electricity network, which is described by JSON format. The goal is to minimise the short-circuit values in each node (bus) according to the formula, as described in the documentation. To find the optimal reconfiguration of the network, the genetic algorithm reconfigures on/off states of the given network elements, such as transformers, lines, switches, and/or controlled transformers&apos; taps. The results are valid if all given conditions for the reconfiguration are fulfilled (i.e. no overloaded transformers, no overloaded lines, no buses with undervoltage/overvoltage, no isolated buses). Moreover, power-flow evaluation has to converge with the given precision and the network is not disconnected into subnetworks. As an output of the software tool, a JSON file with the reconfigured electricity network is generated. The JSON file is saved in JSON folder of the software. In addition to the JSON file, two MS Excel files are generated and saved. The first MS Excel file contains the list of critical elements before the GA reconfiguration, while the second file contains the list of critical values after the reconfiguration process. Both MS Excel files are saved in the output_xlsx folder. The second part of the software provides detection of critical components. A critical component is an element of the network which is overloaded (transformers, lines), or there is overvoltage/undervoltage in it, or there is a greater short-circuit value than the given threshold. Moreover, the unsupplied buses are displayed, too. In summary, the input values of the software include the threshold for transformers&apos; load in percents, the threshold for lines&apos; load in percents, the threshold for voltage magnitudes in nodes (buses) and the threshold for short-circuit values of nodes (buses). The output of the software includes the detected critical elements saved by MS Excel file into the output_xlsx folder of the software. This software was implemented in Python 3. A modified GA algorithm was developed to optimally find the critical components of the electricity network. Alternatively, the critical component elements can be obtained by Pymoo open-source optimisation library. All network evaluations are provided by the open-source pandapower package, which is used for electricity network modelling. Moreover, a novel graphical user interface (GUI) was implemented by Streamlit.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/TK02030039" target="_blank" >TK02030039: Chytrý systém pro řízení energie energetických sítí</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

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

Interní identifikační kód produktu

010/26-11-2021_SW

Technické parametry

--

Ekonomické parametry

Díky evolučnímu algoritmu software umožňuje provozovateli dané elektrické sítě najít konfiguraci prvků elektrické sítě s minimální hodnoutou 3-fázových zkratových proudů v jednotlivých uzlech sítě při zamezení vzniku dalších kritických komponent díky kontroly velikosti napětí v jednotlivých uzlech, procentuálního zatížení na transformátorech a procentuálního zatížení na vedeních. Navíc, uživatel si může rekonfigurovat síť pomocí tabulky MS Excel dle přiložené dokumentace a může přímo lokalizovat kritická místa elektrické sítě, tj. místa, kde např. výše zkratových proudů překračuje limitní hodnotu. Software tedy může pomoci provozovatelům elektrických sítí snížit pravděpodobnost výskytu extrémních stavů (jako je např. zahoření rozvodny), a tak zvýšit dlouhodobou provozní spolehlivost dodávek elektrické energie v celé místní elektrické síti a také omezit riziko újmy na zdraví pro všechny osoby pohybující se v blízkosti rozvodny ohrožené zahořením.

IČO vlastníka výsledku

61989100

Název vlastníka

Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava