Testowanie systemu estymowania zapotrzebowania na moc w czasie quasi-rzeczywistym w obszarze sieci średniego napięcia w warunkach ograniczonej obserwowalności

W referacie zaprezentowano możliwości praktycznego wykorzystania dostępnych pomiarów w celu estymacji w czasie quasi-rzeczywistym zapotrzebowania na moc czynną (P) i bierną (Q) w wybranym obszarze sieci średniego napięcia (SN) w warunkach ograniczonej obserwowalności. Do estymacji chwilowego zapotrzebowania odbiorców na moc wykorzystano prognozy obciążeń na dobę następną, profile zużycia energii pozyskiwane w trybie offline z liczników bilansujących systemu AMI, pomiary poboru mocy P i Q w wybranych punktach transformacji SN/nn (stacji referencyjnych) oraz pomiary meteorologiczne. W referacie przedstawiono wyniki testowania systemu estymowania zapotrzebowania na moc wykonanego w ramach projektu „Budowa Lokalnego Obszaru Bilansowania (LOB) jako elementu zwiększania bezpieczeństwa i efektywności energetycznej pracy systemu dystrybucyjnego”.

---

The paper presents the possibilities of the practical use of available measurements to estimate in quasi-real time the demand for active (P) and reactive (Q) powers in a selected medium voltage (MV) grid area under conditions of limited observability. To estimate customers instantaneous power demand, the next day load forecasts, energy consumption profiles obtained offline from AMI (Advanced Metering Infrastructure) balancing meters, P and Q power measurements in selected MV/ LV transformation points (reference substations) and meteorological measurements were used. To build the forecasting model, the artificial intelligence methods based on neural networks (ANN) contained in MATLAB computing environment were used. The paper presents the results of testing the power demand estimation system made as part of the project The Building of a Local Balancing Area (LBA) as an Element of Increasing the Safety and Energy Efficiency of the Distribution System Operation implemented with the participation of Energa Operator SA, the University of Zielona Gora and the Institute of Power Engineering Gdansk Division.