SMALL SIGNAL STABILITY STUDY IN POWER SYSTEMS: OPTIMIZATION OF THE REGULATION BY A METAHEURISTIC METHOD
ETUDE DE LA STABILITE AUX PETITES PERTURBATIONS DANS LES GRANDS RESEAUX ELECTRIQUES : OPTIMISATION DE LA REGULATION PAR UNE METHODE METAHEURISTIQUE
Résumé
Over the past two decades, electric utilities operate their power systems at full power and often closer to their stability limits. The small signal stability improvement, in particular the damping of inter-area oscillations, has become, therefore, a priority. Interactions between the generators of different regions and their regulators require a global optimization of their performances: this is the best way to ensure the whole optimal behaviour. Our work objective is to ensure a maximum damping of the inter-area modes as well as of the local modes, using power system stabilizer (PSS) that is habitually used in the damping of electromechanical local modes. Thus, we have developed a global optimization method based on genetic algorithms and a multiobjective function using relative and absolute stability parameters that are obtained of the system eigenvalue analysis. We have analyzed the influence of the gradual increase of the variable number that to be optimized simultaneously (PSS parameters, their location and number). The proposed method allows an optimal setting of PSSs with the best possible location and a reduced number. We have also proposed a new optimization method using dynamic search space. This can improve the optimization performance as well as the convergence acceleration. The performance of these optimization methods has been evaluated on the New England/ New York multimachine system via linear model eigenvalue analysis, and non-linear time domain simulations.
Depuis une vingtaine d'années, les grands réseaux électriques se trouvent obligés de fonctionner à pleine puissance et souvent aux limites de la stabilité. L'amélioration de la stabilité aux petites perturbations, en particulier l'amortissement des oscillations interrégionales, est donc devenue un objectif prioritaire. Les interactions entre les générateurs de différentes régions et les régulateurs utilisés nécessitent une optimisation globale de leurs performances : c'est le meilleur moyen pour assurer le comportement optimal de l'ensemble. L'objectif de ce travail est d'assurer un amortissement maximum, aussi bien des modes interrégionaux que des modes locaux, à l'aide des stabilisateurs de puissance (PSS) généralement utilisés pour l'amortissement des modes électromécaniques locaux. Pour ce faire, nous avons développé une méthode d'optimisation globale basée sur les algorithmes génétiques et une fonction multiobjectif déterminée à partir de l'analyse des valeurs propres du système. Nous avons analysé l'influence de l'augmentation progressive du nombre de variables à optimiser simultanément (paramètres, emplacement et nombre des PSSs). La méthode que nous proposons permet un réglage optimal des PSSs avec le meilleur emplacement possible et un nombre réduit de PSSs. Nous avons proposé en outre une nouvelle méthode d'optimisation utilisant des contraintes dynamiques adaptatives de l'espace de recherche afin d'améliorer les performances et la rapidité de convergence de cet algorithme. Les performances de ces méthodes d'optimisation ont été évaluées sur le réseau multimachines interconnecté New England / New York par analyse des valeurs propres du modèle linéaire du système et simulations temporelles du modèle non-linéaire originel.