Real-Time assessment and monitoring of oscillations in power systems

Electromechanical modes have been largely analyzed since the beginning of the interconnected power systems, but they have gained a lot of interest in the last decade. As a matter of fact, the increasing size of the grids and the huge deployment of renewable energy sources based on electronic converters are reducing the damping properties of the systems, leading to instability. This work aims to provide a methodology to estimate electromechanical modes using PMU data in real-time. In particular, this Thesis presents the studies and the assumptions that led to the practical implementation of the Dynamic Mode Decomposition approach adopted by the Italian Transmission System Operator, Terna, in its control room for the real-time monitoring of frequency oscillations in the Italian power system. Furthermore, it presents the detailed approach and the criteria to generate a reliable alarm signal in the case of critical interarea oscillations in a power system. Indeed, the proposed method allows system operators to identify the frequency, damping, and mode shapes of the most significant modes and issue suitable alarms in case of instabilities. Such criteria are the outcome of a massive testing campaign conducted in 2020 and 2021, where different variants have been tested and the best approach set and tuned. Thanks to its adoption in the control room, this method makes it possible to alert operators in the case of sustained interarea oscillations. The approach utilizes the most interesting properties of the method, such as the decomposition over time and space, the optimization over a time window, the accuracy, the robustness, the information content, the limited computational complexity, and the possibility of exploiting its properties in real-time. Indeed, the Dynamic Mode Decomposition takes advantage of different mode amplitudes, enabling real-time tracking of the most significant electromechanical modes. The estimated electromechanical modes are characterized by higher energy values, whereas the numerically transient modes are simply discarded. The performance is validated using the presented results and analyses. The adopted indices, threshold set, and overall monitoring system are demonstrated to be reliable and robust under different operating conditions, as deeply reported here.

I modi di oscillazione elettromeccanici sono stati ampliamente studiati fin dall’esercizio dei primi sistemi elettrici di potenza interconnessi, tuttavia, essi hanno di nuovo acquisito un discreto interesse nell’ultimo decennio. Infatti, l’aumento delle interconnessioni e dell’estensione stessa dei sistemi, la penetrazione di fonti rinnovabili connesse tramite convertitori statici stanno riducendo la capacità di smorzamento della rete, con conseguente aumento dell’instabilità. Questo lavoro vuole fornire una metodologia per stimare i modi di oscillazione elettromeccanici in tempo reale attraverso dati forniti dalle PMU. In particolare, questa Tesi presenta lo studio e le ipotesi che hanno portato all’implementazione del metodo matematico basato sulla Dynamic Mode Decomposition nel centro di controllo di Terna, l’operatore Italiano della rete di trasmissione, per il monitoraggio delle oscillazioni di frequenza. Inoltre, la Tesi presenta un approccio per generare un segnale di allarme all’operatore in caso di instabilità critica nella rete. La metodologia proposta è infatti in grado di identificare la frequenza, lo smorzamento e l’autovettore associati ai modi più significativi della rete e generare un segnale di allarme in caso di instabilità. L’approccio è stato validato grazie ad una massiccia campagna di prove condotte tra il 2020 e il 2021, dove diverse varianti della metodologia e configurazioni della rete sono state analizzate. Grazie al metodo proposto, è possibile generare un avviso di allerta per gli operatori in sala controllo in caso di oscillazioni elettromeccaniche marcate. La metodologia implementata utilizza le più interessanti proprietà del metodo matematico, quali la decomposizione spaziale e temporale, l’ottimizzazione, l’accuratezza, la robustezza, la limitata complessità computazionale e la possibilità di sfruttare tali proprietà in tempo reale. Grazie a differenti metodi di stima dell’energia dei modi, la Dynamic Mode Decomposition consente quindi di identificare in tempo reale i modi elettromeccanici dominanti. Infatti, i modi stimati e associabili a modi elettromeccanici presentano un’energia maggiore rispetto ai modi generati dall’approssimazione matematica che possono essere pertanto scartati. La metodologia è validata grazie ai risultati e alle analisi qui riportate; gli indici adottati, le soglie identificate e in generale il sistema proposto sono stati dimostrati affidabili e robusti anche in condizioni di esercizio della rete tra loro completamente differenti.