برنامه‌ریزی بارگذاری ترانسفورماتورهای قدرت با در نظر گرفتن پاسخگویی بار، اثر دمای محیط، نگهداری و فرسودگی ترانسفورماتور

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه مهندسی برق، واحد ساری، دانشگاه آزاد اسلامی، ساری، ایران

10.22059/ses.2026.416199.1260

چکیده

هدف مطالعۀ پیش رو، ارائۀ نوعی برنامۀ بهینۀ پاسخگویی بار با استفاده از مدل حرارتی استاندارد IEC 60076-7 به‌ منظور تعیین هم‌زمان اثر شرایط بهره‌برداری و بارگذاری بر وضعیت حرارتی، نرخ خرابی ترانسفورماتورهای قدرت و همچنین، تعیین نقطۀ بهینه برای تغییر روش بهره‌برداری (تک یا موازی) بر اساس معیارهای اقتصادی شامل هزینۀ انرژی تأمین‌نشده (EENS) و تلفات توان بیان می‌شود و این مطالعه دنبال می‌کند. هیچ‌یک از منابع گذشته، شاخص‌های پایه قابلیت اطمینان (مانند نرخ خرابی) را به ‌عنوان معیار اصلی برای تصمیم‌گیری تعویض ترانسفورماتور در نظر نگرفته‌اند. اثر بارگذاری بر نرخ خرابی و همچنین، اثر شرایط خاص بهره‌برداری که در آن دمای نقطه ‌داغ از حد مجاز فراتر می‌رود، در مدل‌های قبلی لحاظ نشده است. ارائۀ یک رابطۀ ریاضی جدید برای مدل‌سازی اثر بارگذاری بر نرخ خرابی ترانسفورماتور و تکمیل مدل ریاضی نرخ خرابی با لحاظ کردن اثر بارگذاری بر دمای نقطه ‌داغ و فرموله‌سازی یک مسئلۀ بهینه‌سازی خطی (با خطی‌سازی قطعه‌ای توابع غیرخطی حرارتی) که به ‌طور هم‌زمان حجم و مدیریت پاسخگویی بار را در بازه زمانی مشخص، با در نظر گرفتن محدودیت‌های حرارتی (دمای نقطه ‌داغ و روغن)، حداکثر جریان (5/1 پریونیت) و پیری عایق (AEQ≤1) بهینه می‌کند از مهم‌ترین نوآوری‌های این مقاله است. حاشیۀ ذخیرۀ قابل ‌دستیابی با اعمال DR تا ۲۴۰ کیلوولت‌آمپر است که معادل 4/3 برابر ذخیرۀ سنتی (۷۰ کیلوولت‌آمپر) است، بدون آنکه محدودیت حرارتی دمای ۱۲۰ درجۀ سانتی‌گراد نقض شود. در حالت «تغییر انرژی»، تنها 64 درصد از ظرفیت برآوردشدۀ DR‌ استفاده می‌شود. حجم DR  می‌تواند تا 30 درصد بار پیک برسد، اما تنها در شرایط N-1 و برای چند ساعت در سال مورد نیاز است. در شرایط عادی (N) هیچ‌گونه پاسخگویی بار مورد نیاز نیست و هیچ نوع تنش حرارتی برای ترانسفورماتور مشاهده نمی‌شود، حتی با حاشیۀ ذخیرۀ بالا. مدل حرارتی استاندارد IEC 60076-7 به دلیل وضوح زمانی بالا (۱ دقیقه) موجب افزایش چشمگیر متغیرها و محدودیت‌ها در افق‌های بلند‌مدت می‌شود و مسئلۀ بهینه‌سازی را غیرقابل‌حل می‌کند. خطی‌سازی قطعه‌ای توابع غیرخطی حرارتی به‌شدت زمان محاسبات را نسبت به مدل‌های غیرخطی کاهش می‌دهد، اما برای بازه‌های زمانی طولانی (چند روز تا سال) همچنان چالش‌برانگیز است. روش پیشنهادی به‌خوبی بین بارگذاری، محدودیت‌های حرارتی تعادل برقرار کرده و ظرفیت ذخیره‌ای را آزاد می‌کند که پیش‌تر غیرقابل‌دسترس بود، اما برای افق‌های طولانی به تحقیقات بیشتر نیاز دارد.
 

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Loading Planning of Power Transformers Considering Demand Response, Ambient Temperature Effect, Maintenance, and Transformer Aging

نویسندگان [English]

  • Sahar Hedayatzadeh
  • Mohsen Sedighi
  • Alireza Ghafouri
Department of Electrical Engineering, Sar.C., Islamic Azad University, Sari, Iran
چکیده [English]

The aim of this study is to present an optimal demand response (DR) program using the IEC 60076-7 standard thermal model in order to simultaneously determine the effect of operating conditions and loading on the thermal status and failure rate of power transformers, as well as to determine the optimal point for changing the operating mode (single or parallel) based on economic criteria including the Expected Energy Not Supplied (EENS) and power losses. None of the previous references have considered basic reliability indices (such as the failure rate) as the main criterion for decision-making regarding transformer replacement. Furthermore, the effect of loading on the failure rate, as well as the effect of specific operating conditions in which the hot-spot temperature exceeds the permissible limit, have not been taken into account in previous models.Presenting a new mathematical relationship to model the effect of loading on the transformer failure rate, completing the mathematical model of the failure rate by incorporating the effect of loading on the hot-spot temperature, and formulating a linear optimization problem (utilizing piecewise linearization of nonlinear thermal functions) that simultaneously optimizes the volume and management of demand response over a specified time horizon while considering thermal constraints (hot-spot and oil temperatures), maximum current (1.5 per unit), and insulation aging (AEQ ≤ 1) are among the most important innovations of this paper.The achievable reserve margin through applying DR is up to 240 kVA, which is equivalent to 3.4 times the traditional reserve (70 kVA), without violating the thermal limit of 120 °C. In the "energy shift" mode, only 64% of the estimated DR capacity is utilized. The DR volume can reach up to 30% of the peak load, but this is only required under N-1 conditions and for a few hours per year. Under normal (N) conditions, no demand response is required, and no thermal stress is observed for the transformer, even with a high reserve margin. However, the IEC 60076-7 standard thermal model, due to its high temporal resolution (1 minute), causes a dramatic increase in variables and constraints over long-term horizons, rendering the optimization problem unsolvable. Piecewise linearization of the nonlinear thermal functions significantly reduces computation time compared to nonlinear models, but it remains challenging for long time periods (several days to a year). The proposed method effectively balances loading and thermal constraints, freeing up reserve capacity that was previously inaccessible; however, further research is required for long-term horizons.
 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Loading
  • Hot spot
  • Demand response
  • Aging
  • International Renewable Energy Agency. Global Energy Transformation: A Roadmap to 2050; International Renewable Energy Agency: Abu Dhabi, United Arab Emirates, 2018; ISBN 978-92-9260-059-4.
  • International Renewable Energy Agency. Electrification with Renewables. Driving the Transformation of Energy Services; International Renewable Energy Agency: Abu Dhabi, United Arab Emirates, 2019; ISBN 9789292601089.
  • van Ruijven, B.J.; De Cian, E.; SueWing, I. Amplification of future energy demand growth due to climate change. Nat. Commun. 2019, 10, 2762.
  • Cavlovic, M. Universal Procedure for Determining the Optimal Connection to the Distribution Network. In Proceedings of the CIRED 2019, Madrid, Spain, 3–6 June 2019.
  • Mason, T.; Curry, T.; Wilson, D. Capital Costs for Transmission and Substations. Recommendations for WECC Transmission Expansion Planning Western Electricity Coordinating Council; Black & Veatch Corporation: Overland Park, KS, USA, 2012.
  • DNV GL Energy Transition Outlook 2018—DNV GL. Available online: https://eto.dnv.com/2018/ (accessed on 1 March 2021).
  • Willis, H.L.; Schrieber, R. Aging Power Delivery Infrastructures, 2nd ed.; Power Engineering (Willis); CRC Press: Boca Raton, FL, USA, 2013; Volume 20132771, ISBN 978-1-4398-0403-2.
  • Esmat, A.; Usaola, J.; Moreno, M.A. Congestion Management in Smart Grids with Flexible Demand Considering the Payback Effect. In Proceedings of the 2016 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe (ISGT-Europe), Slovenia Ljubljana, Slovenia, 9–12 October 2016; IEEE: Scottsdale, AZ, USA, 2016; pp. 1–6.
  • Li, R.; Wang, W.; Chen, Z.; Jiang, J.; Zhang, W. A Review of Optimal Planning Active Distribution System: Models, Methods, and Future Researches. Energies 2017, 10, 1715.
  • Chiodo, E.; Lauria, D.; Mottola, F.; Pisani, C. Lifetime characterization via lognormal distribution of transformers in smart grids: Design optimization. Appl. Energy 2016, 177, 127–135.
  • Flexibility: The Path to Low-Carbon, Low-Cost Electricity Grids—CPI.
  • Martínez Ceseña, E.A.; Good, N.; Mancarella, P. Electrical network capacity support from demand side response: Technoeconomic assessment of potential business cases for small commercial and residential end-users. Energy Policy 2015, 82, 222–232.
  • Martinez Cesena, E.A.; Mancarella, P. Distribution Network Capacity Support from Flexible Smart Multi-Energy Districts. In Proceedings of the 2016 IEEE PES Transmission & Distribution Conference and Exposition-Latin America (PES T&D-LA), Morelia, Mexico, 21–24 September 2016; IEEE: Scottsdale, AZ, USA, 2016; pp. 1–6.
  • Flexibility Model of Integrated Energy Sources for the Strategic Planning of Distribution Networks.
  • Esmat, A.; Usaola, J. DSO congestion management using demand side flexibility. In Proceedings of the CIREDWorkshop 2016, Helsinki, Finland, 14–15 June 2016; Institution of Engineering and Technology, IET: Stevenage, UK, 2016; Volume 2016, p. 197.
  • Jiang, S.; Zeng, Y.; Cheng, L.; Tian, L.; Zhao, J.; Yan, B.; Wang, X.; Li, C. Substation Capacity Planning Method Considering Interruptible Load. In Proceedings of the 2018 International Conference on Power System Technology (POWERCON), Guangzhou, China, 6–8 November 2018; IEEE: Scottsdale, AZ, USA, 2018; pp. 496–500.
  • Mullen, C. Interactions between Demand Side Response, Demand Recovery, Peak Pricing and Electricity Distribution Network Capacity Margins. Ph.D. Thesis, School of Electrical and Electronic Engineering, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, UK, 2018.
  • Van Der Klauw, T.; Gerards, M.E.T.; Hurink, J.L. Using demand-side management to decrease transformer ageing. In Proceedings of the IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe, Ljubljana, Slovenia, 9–12 October 2016.
  • Kostin, V.N.; Minakova, T.E.; Kopteva, A.V. Urban Substations Transformers allowed Loading. In Proceedings of the 2018 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), St. Petersburg, Russia, 29 January–1 February 2018; IEEE: Scottsdale, AZ, USA, 2018; Volume 2018, pp. 692–695.
  • Daminov I, Rigo-Mariani R, Caire R, Prokhorov A, Alvarez-Hérault MC. Demand Response coupled with Dynamic Thermal Rating for increased transformer reserve and lifetime. Energies. 2021 Mar 3;14(5):1378.
  • Daminov, I.; Prokhorov, A.; Moiseeva, T.; Caire, R.; Alvarez-Herault, M.-C. Application of Dynamic Transformer Ratings to Increase the Reserve of Primary Substations for New Load Interconnection
  • Sandels, C.; Widén, J.; Nordström, L. Forecasting household consumer electricity load profiles with a combined physical and behavioral approach. Appl. Energy 2014, 131, 267–278.
  • Viafora, N.; Holboll, J.; Kazmi, S.H.H.; Olesen, T.H.; Sorensen, T.S. Load dispatch optimization using dynamic rating and optimal lifetime utilization of transformers. In Proceedings of the 2019 IEEE Milan PowerTech, PowerTech 2019, Milan, Italy, 23–27 June 2019.
  • Degefa, M.Z.; Humayun, M.; Safdarian, A.; Koivisto, M.; Millar, R.J.; Lehtonen, M. Unlocking distribution network capacity through real-time thermal rating for high penetration of DGs. Electr. Power Syst. Res. 2014, 117, 36–46.
  • Watson, A.; Weller, R. Temperature correction factor applied to substation capacity analysis. In Proceedings of the 18th International Conference and Exhibition on Electricity Distribution (CIRED 2005), Turin, Italy, 6–9 June 2005; IET: Stevenage, UK, 2005; Volume 2005, pp. 1–4.
  • IEC 60076-7 Power Transformer—Part 7: Loading Guide for Oil-Immersed Power Transformers; IEC: Geneva, Switzerland, 2018.
  • Sealey, W.C.; Hodtum, J.B. Overloading of Transformers—Cases Not Covered by the General Rules. Trans. Am. Inst. Electr. Eng. 1944, 63, 149–153.