Ключевые слова
энергосистема, система мониторинга, цифровая модель, синхронная машина, верификация модели, синхронизированные векторные измерения

Аннотация
В инженерной энергетической практике остается острой проблема предоставления собственниками генерирующего оборудования в диспетчерские центры и проектные организации корректных и полных параметров синхронных машин, используемых в задачах исследования устойчивости энергосистем. Недостаточная достоверность исходных данных может приводить к существенным погрешностям при расчетах. В статье представлен программный комплекс, реализующий технологию автоматизированной проверки параметров синхронных машин на основе данных синхронизированных векторных измерений. Реализованные в программном комплексе алгоритмы обеспечивают выявление и анализ характерных событий, включая начальное возбуждение, гашение поля, отключение нагруженной машины от энергосистемы, короткие замыкания и другие. Для оценки корректности параметров выполняется сопоставление поведения модели синхронной машины, полученного численным интегрированием, с фактическим поведением реальной машины. Разработанный программный инструмент протестирован на натурных данных и может применяться как для ретроспективного анализа, так и в составе систем оперативного мониторинга. Его использование позволит повысить достоверность параметров моделей синхронных машин, что критически важно для обеспечения точности расчетов устойчивости энергосистем.

Authors
Prokhorov K. V., Scientific and Technical Center of Unified Power System, St.-Petersburg, Russia.
E-mail: prokhorov-kv@ntcees.ru

Keywords
power system, monitoring system, digital model, synchronous machine, model verification, synchrophasor measurements

Annotation
In engineering energy practice, there remains an acute problem of providing the owners of generating equipment to dispatch centers and engineering organizations with correct and complete parameters of synchronous machines used in the tasks of studying the stability of power systems. This paper presents a software package that implements a technology for the automated verification of synchronous machine parameters based on synchrophasor measurement data. The algo-rithms implemented in the software package enable the detection and analysis of characteristic events, including initial excitation, field discharge, and disconnection of a loaded machine from the power system, short circuits, and others. To estimate parameter correctness, the behavior
of the synchronous machine model obtained through numerical integration is compared with the actual behavior
of the real machine. The developed software tool has been tested on field data and can be applied both
for retrospective analysis and as part of real-time monitoring systems. Its use will improve the reliability
of synchronous machine model parameters, which is critically important for ensuring the accuracy of power system stability calculations.

1. Kundur P. Power system stability and control / P. Kundur. – New York, NY: McGrawHill, 1994. – P. 1199.
2. Правила предоставления информации, необходимой для осуществления оперативно-диспетчерского управления в электроэнергетике: Приказ № 1340 от 20.12.2022 : утверждены Минэнерго России. – 2023.
3. Dynamic models of turbine generators derived from solid rotor equivalent cir-cuits / R.P. Schulz,
   W.D. Jones, D.N. Ewart // IEEE Trans., – May/June 1973. – Vol. PAS-92, pp. 926-933.
4. Dougherty J.W. Minnich finite element modelling of large turbine generators: calculations versus load test data // IEEE Trans., – Vol. PAS-100, August 1981. – pp. 3921-3929.
5. ГОСТ Р МЭК 60034-4-2012. Машины электрические вращающиеся. Часть 4. Методы экспериментального определения параметров синхронных машин : дата введения 2014-06-01 /
   НИУ МЭИ. – Москва : Стандартинформ, 2014. – 54 с.
6. Guide for test procedures for synchronous machines including acceptance and performance testing and parameter determination for dynamic analysis. : IEEE Standard 115-2019.
7. Cross-identification of synchronous generator parameters from RTDR Test Time-Domain Analytical Responses / R. Wamkeue, C. Jolette, A. B. Mpanda Mabwe // IEEE Transactions on energy conversion. – 2011. – vol. 26, no 3. – pp. 776-786.
8. Parameter identification of synchronous generator by using ant colony optimiza-tion algorithm / L. Sun,
   P. Qu, Q. Huang // Industrial Electronics and Applica-tions, 2007. ICIEA 2007. 2nd IEEE Conference on. – 2007.– pp. 2834-2838.
9. Zivanovic R. Parameter estimation by solving multivariate polynomial system: a synchronous machine example. 2012 20th Mediterranean conference on control & automation (MED) / R. Zivanovic. – 2012 pp. 604–609.
10. Application of active identification method to synchronous generator parameter estimation. / H. Agahi,
    M. Karrari, W. Rosehart, O. P. Malik // 2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting. – Montreal, Que., 2006. – pp. 7-15.
11. Shackshaft G., Henser P. B. Model of generator saturation for use in power sys-tem studies /
    G. Shackshaft, P. B. Henser // Proc. IEE. – 1979. – vol. 126, no. 8. – pp. 759-763.