DYNAMIC-STATE ESTIMATION DARI GENERATOR SINKRON MODEL SUB-TRANSIENT MENGGUNAKAN UNSCENTED KALMAN FILTER
Nur Milati, Husni Rois Ali,. S.T., M.Eng., Ph.D., DIC., SMIEEE; Ir. Oyas Wahyunggoro, MT., Ph.D.
2024 | Tesis | S2 Teknik Elektro
Kestabilan
generator sinkron mempengaruhi tingkat kestabilan sistem tenaga, sehingga
membutuhkan ketahanan untuk menjaga kestabilan saat terjadi berbagai kondisi
gangguan seperti perubahan nilai input, perubahan beban, dan short-circuit. Salah
satu aspek yang digunakan untuk menjaga kestabilan sistem tenaga adalah
monitoring dan sistem kendali. Indikator kestabilan yang merepresentasikan respons
sistem terhadap berbagai gangguan dan derau yaitu dengan melihat kondisi dinamis
(dynamic state) generator sinkron. Model generator sinkron yang
merepresentasikan kondisi dinamis salah satunya adalah model generator sinkron
sub-transien. Model generator sinkron ini memiliki tingkat non-linearitas yang
tinggi dan tidak semua state pada sistem dapat diukur melalui terminal
generator. Oleh karena itu, dibutuhkan estimasi terhadap berbagai kondisi
dinamis generator sinkron.
Estimasi
terhadap state generator sinkron dapat direalisasikan menggunakan algoritma
Unscented Kalman Filter (UKF). UKF mampu mengestimasi state generator sinkron
dengan tingkat non-lineartitas yang tinggi. Selain itu, UKF dapat melakukan
estimasi terhadap kondisi dinamis dari suatu sistem. Proses estimasi metode UKF
menggunakan data sampel (sigma point) untuk dapat melakukan Transformasi
Unscented. Transformasi ini bertujuan untuk mendapatkan nilai ratarata dan
nilai kovarians dengan mengkalkulasi statistik dari random variable yang mengalami
transformasi non-linear. Proses estimasi ini terdiri atas dua tahapan yaitu tahap
prediksi (time update) dan tahap koreksi (measurement update).
Simulasi
estimasi state dilakukan terhadap beberapa study case yaitu steady state,
kondisi dengan gangguan berupa short circuit atau perubahan nilai input sistem,
initial value yang berbeda dari nilai steady state, penambahan derau proses dan
pengukuran, serta estimasi terhadap jumlah state yang bervariasi. Pengujian terhadap
berbagai skenario kondisi dinamis tersebut tetap memberikan hasil simulasi terhadap
DSE generator sinkron sub-transien yang baik dan akurat dengan nilai Mean
Square Error (MSE) yang kecil.
Synchronous
generator stability affects the level of stability of the power system, therefore
it requires stability to maintain stability during various interference conditions
such as changes in input values, changes in loads, and short circuits. One
aspect used to keep the energy system stable is monitoring and control systems.
The stability indicator, which represents the system’s response to a variety of
interference and noise, is to see the dynamic state of the sub-transient synchronous
generator. This synchronous generator model has a high degree of non-linearity
and not all states on the system can be measured through the generator
terminal. Therefore, an estimate of the various dynamic conditions of the
synchronous generator is required.
Estimates
of the synchronous state generator can be comprehended using the Unscented
Kalman Filter (UKF) algorithm. UKF can estimate the states of synchronous
generators with high levels of non-linearity. In addition, the UKF can estimate
the dynamic conditions of a system. The process of estimating the UKF method
uses sigma point data to perform the Unscented Transformation. This transformation
aims to obtain mean and non-linear covariance values. The estimate process
consists of two phases: the time update and the measurement update.
Simulations
of state estimates were performed against several study cases, namely the
steady state, conditions with interference in short circuit form or changes in
system input values, initial values different from the steady state value,
additions of process and measurement noise, and estimates of the number of
different states. Testing the various scenarios of these dynamic conditions
still provides DSE simulation results of sub-transient synchronous generators
against a good and accurate with a small Mean Square Error (MSE) value.
Kata Kunci : Unscented Kalman Filter, Model Generator Sinkron Sub-Transien, Dynamic State Estimation, Power System Monitoring