Dynamic State Estimation dari Generator Sinkron Model Subtransien menggunakan Extended Kalman Filter

Nabila Aulia Ramadhani, Husni Rois Ali, S.T., M.Eng., Ph.D., DIC., SMIEEE.;Ir. Oyas Wahyunggoro, M.T., Ph.D.

2024 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Informasi keadaan (state) sangat penting untuk pemantauan, pengendalian, dan deteksi gangguan dalam sistem tenaga. Namun, keterbatasan informasi state generator sinkron sering kali menghambat pengukuran langsung dari informasi ini. Tantangan teknis ini telah mendorong pengembangan metode estimasi state yang akurat dan real-time untuk meningkatkan pemantauan sistem tenaga dan menjaga stabilitasnya.

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah alat estimasi state untuk model generator sinkron sub-transien dan pengendalinya serta mengevaluasi kinerjanya di berbagai kondisi operasi dan gangguan. Sebuah metode Dynamic State Estimation (DSE) dengan model sub-transien dan Extended Kalman Filter (EKF) diusulkan untuk estimasi state dinamis yang akurat dan real-time dari generator sinkron hanya dengan menggunakan pengukuran terminal. Model sub-transien bagus dalam merepresentasikan perilaku dinamis generator sinkron, sementara EKF memberikan estimasi state yang akurat dan efisien. Proses estimasi EKF terdiri dari dua tahap utama: prediksi dan koreksi.

Hasil simulasi pada berbagai skenario uji menunjukkan efektivitas metode EKF dalam menghasilkan estimasi state yang akurat dengan nilai Mean Square Error (MSE) yang rendah, sehingga meningkatkan stabilitas dan keandalan sistem tenaga. Secara keseluruhan, skenario unstable fault memiliki nilai MSE terkecil dengan nilai MSE sebesar 4,41×10^?9. Adapun simulasi dengan kombinasi derau proses dan pengukuran menghasilkan nilai MSE terbesar dengan nilai MSE sebesar 1,19×10^?1. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan EKF yang diusulkan dapat memberikan estimasi state yang akurat untuk model generator sinkron sub-transien hanya dengan menggunakan pengukuran terminal.

State information of a power system is crucial for monitoring, control, and fault detection. However, limitations in directly measuring the state information of synchronous generators pose significant technical challenges. These technical challenges have prompted the development of accurate and real-time state estimation methods to enhance power system monitoring and maintain stability.

This study aims to develop a state estimator for a sub-transient synchronous generator model and its controller and evaluate its performance under various operating conditions and noise. A Dynamic State Estimation (DSE) method with a sub-transient model and Extended Kalman Filter (EKF) is proposed for accurate and real-time dynamic state estimation of synchronous generators using only terminal measurements. The sub-transient model effectively captures the dynamic behavior of synchronous generators, while the EKF offers accurate and efficient state estimation through a two-stage process: prediction and correction.

Simulation results on various test scenarios demonstrate the effectiveness of the EKF method in generating accurate state estimates with low Mean Square Error (MSE) values, thereby enhancing power system stability and reliability. Notably, the unstable fault scenario has the smallest MSE value, with an MSE of 4.41×10^?9. Meanwhile, the simulation combining process and measurement noise produces the largest MSE value, with an MSE of 1,19×10^?1. highlight the capability of the proposed EKF approach to provide accurate state estimation for sub-transient synchronous generator models using only terminal measurements.

Kata Kunci : Stabilitas Sistem Tenaga, Generator Sinkron, Estimasi State Dinamis, Extended Kalman Filter, Model Sub-Transien, Power System Stability, Synchronous Generator, Dynamic State Estimation, Extended Kalman Filter, Sub-Transient Model