Investigating network reduction with ward's equivalent: balancing accuracy and computational speed for large-scale power system analysis

This thesis explores the application of Ward’s Equivalent (Ward's Injection) in network reduction to balance computational efficiency and accuracy for large-scale power systems. A detailed description of the algorithm for both network reduction and N-1 contingency simulation is provided, showcasing their implementation in grid analysis. By simplifying external nodes while preserving essential internal characteristics, Ward's Equivalent proves its value, particularly in steady-state and N-1 contingency analysis. The study demonstrates that the method can significantly streamline complex grid analyses, as evidenced through its application on Rueda Test Grid. Notably, the reduced models retained critical system behaviors such as voltage, current, and reactive power flow within acceptable error margins, even under contingency conditions. Additionally, boundary node selection was highlighted as a crucial factor affecting accuracy, and adjusting these nodes mitigated voltage, branch currents and Reactive Power discrepancies. Overall, the thesis reaffirms Ward’s Equivalent as a powerful tool for improving computational efficiency while maintaining accuracy in power system analysis.

Questa tesi esplora l'applicazione dell'equivalente di Ward (iniezione di Ward) nella riduzione di rete per bilanciare efficienza computazionale e accuratezza per sistemi di potenza su larga scala. Viene fornita una descrizione dettagliata dell'algoritmo sia per la riduzione di rete che per la simulazione di contingenza N-1, mostrando la loro implementazione nell'analisi di rete. Semplificando i nodi esterni pur preservando le caratteristiche interne essenziali, l'equivalente di Ward dimostra il suo valore, in particolare nell'analisi di stato stazionario e di contingenza N-1. Lo studio dimostra che il metodo può semplificare in modo significativo le analisi di rete complesse, come dimostrato dalla sua applicazione su Rueda Test Grid. In particolare, i modelli ridotti hanno mantenuto comportamenti di sistema critici come tensione, corrente e flusso di potenza reattiva entro margini di errore accettabili, anche in condizioni di contingenza. Inoltre, la selezione del nodo di confine è stata evidenziata come un fattore cruciale che influenza la precisione e la regolazione di questi nodi ha attenuato le discrepanze di tensione, correnti di diramazione e potenza reattiva. Nel complesso, la tesi riafferma l'equivalente di Ward come un potente strumento per migliorare l'efficienza computazionale mantenendo l'accuratezza nell'analisi del sistema di potenza.