従来の発電システムと再生可能エネルギーシステムの両方について、手動および自動化された技術を使用した電力プラントモデル検証 (PPMV) を実行します。このような PPMV のアプローチは、NERC MOD-026、MOD-027、電圧ライドスルーイベントなどの技術的規制を満たす要件となる場合に特に重要です。グリッドスタディやデジタルツインには、信頼性の高い有効電力応答と無効電力応答を持つ正確なモデルが必要であることに変わりはありません。
オフラインでのステップテストと PMU データを用いた電力系統イベントのオンラインによる性能監視の両方に適用する PPMV を、手動による調整と自動化された技術の両方を含むワークフローとして検討します。
実用規模の太陽光発電所のケーススタディを通して、次を行う方法を確認します。
- シミュレーションを使用して有効電力と無効電力の測定データを再生。
- フィールドデータの再生を使用した応答不一致に関する洞察
- 工学的判断と自動化されたパラメーター感度を使用して、システムパラメーターがシステム応答に与える影響を評価しランク付け。
- 手動調整と自動パラメーター推定の両方を使用したシステム応答の微調整。
以下の従来の発電テストに使用する追加のテンプレートについても解説します。
- ゼロ力率負荷遮断テスト
- 開回路電圧ステップテスト
- オンライン ステップ テスト
このホワイトペーパーでは、MATLAB® と Simulink® を使用して PPMV を効率的に実行する方法をご確認いただけます。
詳細
- 再生可能エネルギーモデルの検証 (23:33): フィールドデータを使用して、実用規模の太陽光発電所モデルのキャリブレーションを行います。
- 従来の電力プラントモデル検証
- パート 1: はじめに (1:02): MATLAB と Simulink を使用した、電力プラントモデル検証のための三段階のプロセス。
- パート 2: まとめ (2:49): 電力系統イベントのオンライン性能監視を使用した電力プラントモデル検証の適用方法の詳細について説明します。
- パート 3: 手動パラメーター調整 (6:07): 電圧/周波数再生と有効/無効電力再生の両方を通して、応答の不一致に関する理解を深めます。工学的判断を適用してパラメーター設定を調整します。
- パート 4: 自動パラメーター感度およびパラメーター調整 (9:00): 工学的判断を自動化されたパラメーター感度を用いて補完し、システムパラメーターがシステム応答に与える影響を評価し、ランク付けします。
