WAMS-based two-level robust detection methodology of power system events

Autor(es)

Lopes, Gabriel V. de S. ; Moraes, Guido R. ; Issicaba, Diego ; Dotta, Daniel

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: SUSTAINABLE ENERGY GRIDS & NETWORKS; v. 31, p. 13-pg., 2022-09-01.

Resumo

With the advance of Wide-Area Measurement Systems (WAMS), power system operators have direct access to a large amount of data with valuable information about the power system dynamic performance. As a result, there is a clear need for new data-driven methodologies capable of extracting relevant information from this collected data. One of the key challenges is correctly detecting power system disturbances to avoid false alarms during real-time operation as well as off-line disturbance analysis. This paper proposes a two-level robust event detection methodology aiming to reduce false disturbance detection (false positives/alarms) and validate true events. The methodology is divided into two-levels:(i) signal processing analysis (ii) deep neural network (DNN) classification. In the first level, we apply a widely used spectral analysis based on the Discrete Wavelet Transform (DWT) to event detection. In the second level, the events detected by the DWT are processed by a DNN to check if they are real events or false alarms. Finally, the proposed methodology is evaluated using real synchrophasor event records from the Brazilian Interconnected Power System (BIPS). (C)& nbsp;2022 Elsevier Ltd. All rights reserved. (AU)

• Processo FAPESP: 19/08200-5 - Identificação de eventos do sistema de potência usando uma rede neural long short-term memory
• Beneficiário: Orlem Lima dos Santos
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Processo FAPESP: 19/10033-0 - Desenvolvimento de metodologia baseada em dados para a melhoria da operação de SEEs com alta-penetração de geração eólica/solar
• Beneficiário: Daniel Dotta
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Processo FAPESP: 18/20104-9 - Monitoramento via sincrofasores, análise de segurança dinâmica e controle de redes elétricas do futuro
• Beneficiário: Luís Fernando Costa Alberto
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 17/25425-5 - Análise de metodologias baseadas em redes neurais artificiais para a classificação de eventos usando Sincrofasores
• Beneficiário: Orlem Lima dos Santos
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Processo FAPESP: 16/08645-9 - Pesquisas interdisciplinares em redes inteligentes de energia elétrica
• Beneficiário: João Bosco Ribeiro do Val
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático