A three-stage algorithm based on screening method for composite systems reliability evaluation considering wind energy integration

Reliability evaluation has been always a central topic for power system planning. With the development of science and technology, power failure events are becoming rare; the corresponding evaluation tools must be developed accordingly to evaluate and study the behaviour of those highly reliable systems. Moreover, in some particular systems involving specific design criteria, the evaluation of rare events, such as rare line failures, has become a crucial step. Hence, the evaluation of reliability indices considering rare events with high efficiency is becoming a key problem in power system reliability and planning studies. Talking about probability evaluation, the Monte-Carlo evaluation (MCS) has played a principal rule in the past 50 years. Moreover, the introduction of new techniques such as the Variance Reduction Techniques (VRT) into the crude MCS has increase the efficiency of the reliability evaluation of high-dimensional composite systems. A well-known VRT, which has been combined to the MCS, is the Important Sampling technique (IS), precisely, the Cross Entropy (CE) method has been successfully applied in combination with the Monte Carlo composite system reliability evaluation and considered a valid improvement. However, few studies focused on the reliability indices evaluation with the IS technique have been discussed. In fact, these techniques present many difficulties dealing with high-dimensional power grids, for example, the degeneracy of the likelihood ratios usually is an evident limitation of the VRTs. In this thesis, a more efficient method is introduced, so called Screening method (SCR); it overcomes the degeneracy phenomena present in the CE method. The key point is to find out those relevant elements (i.e. bottlenecks elements) that play a central role in composite systems reliability evaluations. By involving only the bottleneck parameters in the CE process, thanks to the SCR additional stage, the computational effort is drastically reduced, gaining a more efficient and accurate evaluation. Various designed case studies are analysed to test the performance of this new three-stage algorithm (SCR-CE-MCS). The simulation results show that the new algorithm has higher estimation accuracy. Particularly, an impressive speeding up phenomenon in realistic system reliability evaluation is observed, in combination with the CE method. Nowadays, power systems contain a plenty of generators with hardly predictable output; they usually aggravate the difficulty of reliability evaluation analysis. Hence, a high efficient reliability evaluation algorithm for composite systems with the integration of renewable energy should be developed and applied. Recently the Cross Entropy-Importance Sampling (CE-IS) reliability evaluation method has been developed successfully. All cases verify that the method can improve the evaluation’s efficiency, especially in those highly reliable systems (i.e. cut-load events are rare events). However, studies focused on this topic are new and not developed enough to ensure a stable reliability evaluation for real systems with the integration of renewable energies. This thesis studies and improves some aspects of the reliability evaluation for composite system with the consideration of wind energy. In existing using CE, the generation output is considered a two-state model, that is, normally working and failing. Due to the randomness of output, a simple two-state model cannot represent the state of renewable energy generation. Thus, two approaches are proposed to deal with the randomness of wind turbine output power. The first approach is to generate wind output randomly in the CE stage. The second approach is to replace each wind turbine with a virtual conventional generation. In general, the capacity of this virtual generation is the expectation value of one wind turbine’s output. The two approaches are initially applied on the above three stage high efficient algorithm using SCR method containing wind energy. Then the standard IEEE-RTS 79 system is applied in different scenarios: with small/large penetration of renewable energy; with more reliable generation/transmission system; with centralized/distributed integration of renewable energy.

Il calcolo dell’affidabilità è sempre stato un concetto predominante per lo studio e la pianificazione dei sistemi elettrici di potenza. Con il costante sviluppo della tecnologia implementata nelle reti elettriche, gli eventi di interruzione di potenza sono diventati sempre più rari; dunque, i corrispettivi sistemi di calcolo per la valutazione dell’affidabilità sono stati allo stesso tempo migliorati per poter studiare il comportamento di queste reti elettriche altamente affidabili. Inoltre, in alcuni casi particolari dove i sistemi considerano specifici criteri di costruzione, lo studio di eventi di interruzione, come ad esempio l’interruzione di linea, è diventato un punto cruciale. Riguardo al calcolo probabilistico, la Monte-Carlo simulation (MCS) ha segnato un passo importante nello studio delle reti di potenza, negli ultimi 50 anni. In aggiunta, il coinvolgimento di moderne tecniche di calcolo come ad esempio le Variance Reduction Techniques (VRT) nella simulazione MCS ha incrementato l’efficienza di tale calcolo, con maggiore evidenza in grandi impianti di produzione elettrica. Una VRT ben riconosciuta ed utilizzata in combinazione con la MCS, è la Important Sampling technique (IS). Precisamente, il metodo di calcolo implementato dalla tecnica chiamata IS è il Cross Entropy (CE) method. CE è stato incorporato nel MCS algoritmo migliorandone le prestazioni di quest’ultimo in diverse circostanze. Tuttavia, differenti studi affrontati, hanno dubitato delle prestazioni di queste nuovi sistemi di calcolo, in quanto essi presentano diverse limitazioni in particolare nello studio di reti elettriche in grande scala. Un limite fondamentale del metodo CE è la degenerazione dei rapporti di affidabilità, che per grandi sistemi elettrici rappresentano un punto cardine in opposizione all’accuratezza di tale tecnica. In questa tesi, viene presentato un metodo di calcolo più efficiente, chiamato Screening method (SCR); tale metodo è stato combinato con il CE per migliore e risolvere in parte il fenomeno predominante della degenerazione dei così detti likelihood ratios (rapporti di affidabilità). Concettualmente, il metodo SCR seleziona gli elementi rilevati che maggiormente contribuiscono al calcolo finale degli indici di affidabilità, tali elementi vengono definiti colli di bottiglia. Con il solo coinvolgimento degli elementi altamente influenti, il complesso codice di calcolo viene drasticamente ridimensionato, ottenendo evidenti miglioramenti in termini di efficienza e accuratezza. Differenti casi sono stati analizzati per testare l’efficienza del nuovo algoritmo a tre-livelli (SCR-CE-MCS). Dai risultati si evidenzia un notevole miglioramento degli indici di affidabilità, grazie al nuovo metodo implementato. In particolare, l’accuratezza degli indici come ad esempio LOLP e EENS è notevolmente migliorata. Altro aspetto rilevante è l’accelerazione di calcolo dovuta alla combinazione del nuovo metodo con il precedente metodo di calcolo CE, rispetto al Monte-Carlo. In tempi odierni, le reti elettriche di trasmissione e distribuzione contengono numerose fonti di generazione rinnovabile, che differiscono dalle fonti tradizionali per la loro imprevedibile generazione di energia elettrica. Questo fattore di imprevedibilità complica la capacità di analizzare e comprendere il comportamento delle reti elettriche. In tale ambito, specifici metodi di calcolo dell’affidabilità delle reti elettriche in combinazione con le fonti rinnovabili sono stati presentati. Un metodo ricosciuto recentemente è il Cross Entropy-Importance Sampling (CE-IS), il quale obbiettivo è quello di ridurre e velocizzare lo studio dell’affidabilità delle reti in presenza di fonti rinnovabili, in particolare, energia eolica. Il CE-IS ha evidenziato diversi miglioramenti, in particolare la capacità di ottenere risultati simili al classico metodo Monte-Carlo ma con un drastica riduzione di tempo. Tuttavia, studi basati su questo argomento sono nuovi e poco sviluppati per garantire una stabilità di calcolo. In questo progetto, nuovi aspetti sono studiati e migliorati per rendere il calcolo dell’affidabilità delle reti più stabile ed accurato. Le tecniche già sviluppate in ambito, come ad esempio il CE-IS per reti con energia eolica, considerano le unità di generazione come modelli a due stati (funzionate e fuori servizio). Dovuta alla casualità delle fonti rinnovabili, un basico modello a due stati non può rappresentare pienamente la caratteristica di un fonte non convenzionale. Dunque, è molto importante sviluppare un metodo di calcolo specifico per tali energie “pulite” connesse alle reti. Due metodi per il calcolo della potenza di uscita delle pale eoliche sono stati analizzati ed applicati. Il primo caso, prendere in considerazione la variazione del vento in maniera casuale (come in natura), considerando una caratteristica chiamata Weibull distribution. Nel secondo caso, viene calcolata la probabilità della potenza di uscita di ogni turbina, considerando la medesima caratteristica. Entrambi i metodi sono associate con l‘algoritmo a tre-stadi SCR-CE-MCS presentato. Tutti i casi studiati sono prima testati su di una rete ideale di calcolo IEEE-RTS 79, poi lo stesso algoritmo è stato testato su di una rete elettrica reale situata in Cina.