Kwan-Shik Shim

Initial Results of Low Frequency Oscillation Analysis based on Synchrophasor in KEPCO System

The parameters of electromechanical modes offer considerable insight into the dynamic stability properties of a power system. This paper describes an initial result for extraction of dynamic parameters from synchrophasor measurements collected on the KEPCO system. Dominant modes of the system are estimated by oscillation detecting program in K-WAMS. The critical wide-area modes of KEPCO system have frequencies in the 0.4 to 0.7Hz range. And the local mode causing the low frequency oscillation of generators located on the west coast area has in the frequency 0.97 and 1.25 Hz, respectively. This results can serve as a reference in the future for reliable system operation in KEPCO system.

A System Modeling and Controller Design Method Using Discrete Fourier Transform

This paper describes system modeling and controller design method in the measured signal by discrete Fourier transform. Transfer function of the second order system is estimated by the dominant parameter which is computed in the magnitude and the phase of Fourier spectrum of the measured signal. In addition, the controller was designed by the estimated transfer function, and the results were compared. The proposed estimation method of transfer function contains only a very simple mathematical process. Therefore, it is effective to design the controller in the measured signal when the output of the system contains the characteristics of complex exponential functions case. The proposed method was applied on Op-Amp system to verify the efficiency and the reliability. The results show that the proposed algorithms are highly applicable to the system modeling and controller design in the measured data.

Eigenvalue Analysis and Detection of Low Frequency Oscillation using PMU Data in KEPCO System

This paper describes the results of a low‐frequency oscillation analysis using data measured in PMU installed in the KEPCO system, and the comparison with eigenvalues computed from the linear model. The dominant oscillation modes are estimated by applying various algorithms. The algorithms are: the extended Prony method; multiple time interval parameter estimation method; subspace system identification method; and spectral analysis. From the measurement data, modes of frequency 0.68[Hz] and 0.92[Hz] were estimated, and modes of frequency 0.63[Hz] and 0.80[Hz] were computed from the eigenvalue calculation. There was a difference between the mode estimated from measurement data and that from the linear model. This is possibly because of an error in the dynamic data of the KEPCO system used in eigenvalue calculation. Because wide area modes exist in the KEPCO system, these modes should be monitored continuously for the reliable operation of the system. In order to prevent total blackouts caused by wide area oscillation, moreover, contingency analysis should be performed in relation to this mode and appropriate measures should be established.

A Parameter Estimation Method of Multiple Time Interval for Low Frequency Oscillation Analysis

Abstract - In this paper, we propose a new parameter estimation method that can deal with the data of multiple time intervals simultaneously. If there are common modes in the multiple time intervals, it is possible to create a new polynomial by summing the coefficients of the prediction error polynomials of each time interval. By calculating the roots of the new polynomial, it is possible to estimate the common modes that exist in each time interval. The accuracy of the proposed parameter estimation method has been proven by using appropriate test signals.Key Words : Oscillation mode, Parameter estimation, Multiple interval, Prony method, Prediction error polynomial*Dept. of Electrical Engineering, Chonnam National University, Korea**Institute of Electric Power IT, KEPCO KDN Co. Ltd, Korea†Corresponding Author : Dept. of Electrical Engineering, Chonnam National University, KoreaE-mail : sjahn@jnu.ac.krReceived : November 15, 2013; Accepted : June 24, 2014 1. 서 론 추정하기대규모 전력계통은 발전기와 여자기, 터빈을 비롯한 다양한 종류의 제어기로 구성되어 있는데, 항상 부하변동이나 선로고장과 같은 외란에 노출되어 있다. 이와 같은 외란에 대해서 안정적으로 전력을 공급하기 위하여 터빈/조속기 시스템이나 여자시스템의 적절한 제어동작을 필요로 한다. 대규모 전력계통에서는 각 발전기의 진동과 함께 광역의 저주파 진동이 계통의 안전운전을 위협할 수 있다. 그러므로 저주파 진동모드를 정확히 추정하는 것은 계통운용에 있어서 하나의 중요한 요소이다.전력계통에서 발생하는 중요 진동 모드는 주로 2.5Hz 이하의 저주파 영역에서 발생하는데, 특히 광역진동 모드는 1.0Hz 이하에서 발생한다. 지역모드는 몇 개의 발전기들이 진동하지만 광역모드는 많은 발전기들이 동시에 진동한다. 그러므로 계통의 고유한 진동 특성을 반영하여 진동 모드를 추정해야 한다. 지금까지 전력계통에서 진동 모드해석은 선형모델에 기반을 둔 고유치 해석에 의하여 주로 수행되고 있다 [1]. 그러나 선형모델을 이용한 고유치해석은 급변하는 계통환경을 정확히 반영하지 못하고, 모델링 오류 가능성 등 한계가 있다. 1990년도 이후 디지털 기술과 통신네트워크 기술의 급속한 발달과 함께 전력계통에서는 실측데이터에서 진동모드를 위한연구들이활발히진행되고있다.전력계통해석에 적용된 저주파진동 파라미터 추정법은 데이터의 샘플링 간격과 잡음에 대해서 민감하다 [2]. 그러므로 정확한 진동 모드를 추정하기 위해서는 많은 경험과 노력이 필요하다. 지금까지 취득한 계통 데이터에서 진동모드를 추정하기 위한 목적으로 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 계통 해석에 가장 많이 적용된 알고리즘으로 Prony 해석이 있다. 참고 문헌 [3]에서 전력계통의 진동모드 계산에 처음 적용된 이래로 여러 개의 신호를 이용해서 한 모드를 추정하는 방법[4], Wiener-Hopf 예측 방정식으로부터 모드를 추정하는 방법[5]등이 제안되었다. 또한 신호의 residue로 계통의 등가모델을 구하여 계통을 축약하는 방법[6-7]과 축약된 계통으로부터 PSS 제어기를 설계하는 방법[8-9], 네트워크 등가모델링[10], 선형해석 결과와 비교 평가[11-12] 등이 제안되었다. 이 밖에도 고장지점계산이나 계통의 정확한 주파수 계산 등 매우 다양한 계통의 분야에 적용되었으며, 과도안정도평가[13] 등에도 적용되고 있다. 본 논문은 다양한 시간구간을 동시에 고려할 수 있는 다구간(multiple time interval) 파라미터 추정 방법에 대해서 기술하고 있다. 계측된 시계열 데이터에서 선형예측방정식을 얻을 수 있다. 그리고 선형예측방정식을 풀면 예측오차다항식의 계수들을 얻을 수 있다. 만일 차수가 같은 다수의 다항식에 동일한 근이 포함되어 있다면, 이 다항식들의 동류항 계수들을 합한 새로운 다항식에도 동일한 근이 포함되어 있다. 그러므로 다수의 시계열 데이터에서 얻은 예측오차다항식들의 차수가 같으면 각 다항식의 계수들을 합하여 새로운 선형예측다항식을 얻을 수 있다.계통에서 취득한 신호에서 동일한 진동모드가 포함되어 있다면 일정하게 분리한 각 시간구간에도 동일한 진동모드가 포함되어 있다. 그러므로 각 시간구간에서의 예측오차다항식의 차수를 동일하게 선택하고, 각각의 예측오차다항식의 계수를 합하면 하나의 예측오차다항식을 형성할 수 있다.

Spectral Analysis of LFO Using Synchrophasor in KEPCO Systems

The parameters of electromechanical modes offer considerable insight into the dynamic stability properties of a power system. This paper presents a results of a LFO(low-frequency oscillation) based on the time-synchronized signals measured by synchrophasor in the rolling blackout. Spectral analysis was performed, and critical parameters were estimated using the data acquired from synchrophasors installed in the KEPCO system. As significant modes, a 0.68 Hz oscillation mode that occurred prior to the forced load shedding in the rolling blackout was estimated. Such an oscillation mode can cause an uncontrollable blackout. Therefore, the system should be operated so that significant oscillation modes are not activated. This results can serve as a reference in the future for reliable system operation in the event of a similar blackout.

The Position Control of DC Motor using the System Modeling based on the DFT

This study presents a new method of system modeling by using the Discrete Fourier Transform for the position control system of DC Motor. And the proposed method is similar to the method of System Identification by analysis of correlation of the measured input-output data. The measured output signals are transformed to the frequency domain using DFT. The Fourier Spectrum of the transformed signals is used for knowing to the feature of having an important effect on the system. And transfer function of the second order system is estimated by the dominant parameter which is computed in the magnitude and the phase of Fourier spectrum of the transformed signals. In addition, the output signal includes the unique feature of system. So, although the basic parameter of the system is unknown for us, the proposed method has an advantage to system modeling. And the controller is easily designed by the estimated transfer function. Thus, in this paper, the proposed method is applied to the system modeling for the position control system of DC Motor and the PD-controller is designed by the estimated model. And the efficiency and the reliability of the proposed method are verified by the experimental result.