Produzierende Unternehmen sehen sich einem stetig wachsenden Kostendruck ausgesetzt, der durch steigende Rohstoffpreise zusätzlich verschärft wird. In diesem Umfeld wächst die Notwendigkeit einer möglichst fehlerfreien Produktion. Eine vollständige Vermeidung von Fehlern und Ausfällen durch konstruktive Maßnahmen sowie durch die Berücksichtigung von Sicherheiten ist während des Entwurfs nicht mit akzeptablem Aufwand zu verwirklichen. Eine Möglichkeit, die Prozesssicherheit dennoch weiter zu steigern, ist die Überwachung von Prozess‐ und Maschinenparametern. Obwohl geregelte Antriebe eine zentrale Position in der industriellen Fertigung einnehmen, spielen diese bei der Überwachung bisher in Wissenschaft und Praxis kaum eine Rolle. Der durch die Antriebsregelung wesentlich beeinflusste Punkt der Dynamik und die Regelkreise selbst werden nicht oder nur ungenügend in die Überwachung einbezogen. Aus folgenden Trends in der Produktionstechnik lässt sich jedoch ein steigender Einfluss der Antriebsregelkreise auf das gesamte Maschinenverhalten ableiten: - Durch den Einsatz von Direktantrieben entfallen mechanische Übertragungsglieder und deren Filterwirkung. Somit wirken einerseits die Prozessgrößen unmittelbarer auf Antriebsgrößen und zum anderen steigt der Einfluss des Regelverhaltens auf den Prozess. - Durch Leichtbau und Reduzierung der Reibung werden die dämpfenden Eigenschaften der Mechanik reduziert. - Leichtere, flexiblere Strukturen mit sinkender Dämpfung stellen hohe Ansprüche an die eingesetzten Regler. Unter Umständen werden arbeitspunktabhängige Reglereinstellungen oder die Adaption der Reglerparameter notwendig. Ein zeitgemäßes Maschinenmonitoring erfordert daher die Einbeziehung des Reglerverhaltens in die Überwachungsstrategie. Voraussetzung dafür sind auf die Anforderungen der Antriebsregelung zugeschnittene Methoden. Als zentraler Regelkreis besitzt die Drehzahl bzw. Geschwindigkeitsregelung großen Einfluss auf die Dynamik der Lageregelung. Typischerweise wird für den geschlossenen Drehzahlregler eine möglichst große Bandbreite bei einer Dämpfung von 0,5 ‐ 0,7 angestrebt. Die beschriebene Herangehensweise überwacht die Güte der Drehzahlregelung anhand deren Dämpfungsverhaltens und detektiert insbesondere aggressive, zu Schwingungen neigende Parametrierungen (D<0,3). Zu diesem Zweck wird die Regelabweichung der Geschwindigkeit mithilfe der Prony‐Methode analysiert. Es werden Vorteile der beschriebenen Methode dargestellt und potentielle Anwendungsgebiete aufgezeigt. Zudem wird kurz die prototypische Umsetzung auf Standardsteuerungshardware und Untersuchungen an verschiedenen Versuchsständen behandelt.

As power system grids continue to grow in order to support an increasing energy demand, the system's behavior accordingly evolves, continuing to challenge designs for maintaining security. It has become apparent in the past few years that, as much as discovering vulnerabilities in the power network, accurate simulations are very critical. This study explores a classification method for validating simulation models, using disturbance measurements from phasor measurement units (PMU). The technique used employs the Random Forest learning algorithm to find a correlation between specific model parameter changes, and the variations in the dynamic response. Also, the measurements used for building and evaluating the classifiers were characterized using Prony decomposition. The generator model, consisting of an exciter, governor, and its standard parameters have been validated using short circuit faults. Single-error classifiers were first tested, where the accuracies of the classifiers built using positive, negative, and zero sequence measurements were compared. The negative sequence measurements have consistently produced the best classifiers, with majority of the parameter classes attaining F-measure accuracies greater than 90%. A multiple-parameter error technique for validation has also been developed and tested on standard generator parameters. Only a few target parameter classes had good accuracies in the presence of multiple parameter errors, but the results were enough to permit a sequential process of validation, where elimination of a highly detectable error can improve the accuracy of suspect errors dependent on the former's removal, and continuing the procedure until all corrections are covered. / Ph. D.

A power system stability is essential for maintaining the power system oscillation frequency within a small and acceptable interval around its nominal frequency. Hence, it is necessary to study and control the frequency for stable operation of a power system by knowing the characteristics within a power system. One approach is to understand the effectiveness of frequency and damping characteristics of generators in power systems. Hence, the simulation analysis of IEEE 118-bus power system is used for this study. The analysis includes theoretical analysis with a mathematical approach and simulation studies of swing equation to determine the characteristics of damped single-machine infinite bus, which is represented as a generator connects to a large network system with a small signal disturbance by line losses. Additionally, mathematical derivation of Prony analysis is presented in order to estimate the frequency and damping ratio of the simulation results. In the end, the results demonstrate that the frequency and damping characteristics of generators are highly dependent on the system inertia constant. Therefore, the higher inertia constant is a critical factor to ensure the system is more stable. / Master of Science

Produzierende Unternehmen sehen sich einem stetig wachsenden Kostendruck ausgesetzt, der durch steigende Rohstoffpreise zusätzlich verschärft wird. In diesem Umfeld wächst die Notwendigkeit einer möglichst fehlerfreien Produktion. Eine vollständige Vermeidung von Fehlern und Ausfällen durch konstruktive Maßnahmen sowie durch die Berücksichtigung von Sicherheiten ist während des Entwurfs nicht mit akzeptablem Aufwand zu verwirklichen. Eine Möglichkeit, die Prozesssicherheit dennoch weiter zu steigern, ist die Überwachung von Prozess‐ und Maschinenparametern. Obwohl geregelte Antriebe eine zentrale Position in der industriellen Fertigung einnehmen, spielen diese bei der Überwachung bisher in Wissenschaft und Praxis kaum eine Rolle. Der durch die Antriebsregelung wesentlich beeinflusste Punkt der Dynamik und die Regelkreise selbst werden nicht oder nur ungenügend in die Überwachung einbezogen. Aus folgenden Trends in der Produktionstechnik lässt sich jedoch ein steigender Einfluss der Antriebsregelkreise auf das gesamte Maschinenverhalten ableiten: - Durch den Einsatz von Direktantrieben entfallen mechanische Übertragungsglieder und deren Filterwirkung. Somit wirken einerseits die Prozessgrößen unmittelbarer auf Antriebsgrößen und zum anderen steigt der Einfluss des Regelverhaltens auf den Prozess. - Durch Leichtbau und Reduzierung der Reibung werden die dämpfenden Eigenschaften der Mechanik reduziert. - Leichtere, flexiblere Strukturen mit sinkender Dämpfung stellen hohe Ansprüche an die eingesetzten Regler. Unter Umständen werden arbeitspunktabhängige Reglereinstellungen oder die Adaption der Reglerparameter notwendig. Ein zeitgemäßes Maschinenmonitoring erfordert daher die Einbeziehung des Reglerverhaltens in die Überwachungsstrategie. Voraussetzung dafür sind auf die Anforderungen der Antriebsregelung zugeschnittene Methoden. Als zentraler Regelkreis besitzt die Drehzahl bzw. Geschwindigkeitsregelung großen Einfluss auf die Dynamik der Lageregelung. Typischerweise wird für den geschlossenen Drehzahlregler eine möglichst große Bandbreite bei einer Dämpfung von 0,5 ‐ 0,7 angestrebt. Die beschriebene Herangehensweise überwacht die Güte der Drehzahlregelung anhand deren Dämpfungsverhaltens und detektiert insbesondere aggressive, zu Schwingungen neigende Parametrierungen (D<0,3). Zu diesem Zweck wird die Regelabweichung der Geschwindigkeit mithilfe der Prony‐Methode analysiert. Es werden Vorteile der beschriebenen Methode dargestellt und potentielle Anwendungsgebiete aufgezeigt. Zudem wird kurz die prototypische Umsetzung auf Standardsteuerungshardware und Untersuchungen an verschiedenen Versuchsständen behandelt.

Power system generators are interconnected in a distributed network to allow sharing of power. If one of the generators cannot meet the power demand, spare power is diverted from neighbouring generators. However, this approach also allows for propagation of electric disturbances. An oscillation arising from a disturbance at a given generator site will affect the normal operation of neighbouring generators and might cause them to fail. Hours of production time will be lost in the time it takes to restart the power plant. If the disturbance is detected early, appropriate control measures can be applied to ensure system stability. The aim of this study is to improve existing algorithms that estimate the oscillation parameters from acquired generator data to detect potentially dangerous power system disturbances. When disturbances occur in power systems (due to load changes or faults), damped oscillations (or &quotmodes") are created. Modes which are heavily damped die out quickly and pose no threat to system stability. Lightly damped modes, by contrast, die out slowly and are more problematic. Of more concern still are &quotnegatively damped" modes which grow exponentially with time and can ultimately cause the power system to fail. Widespread blackouts are then possible. To avert power system failures it is necessary to monitor the damping of the oscillating modes. This thesis proposes a number of damping estimation algorithms for this task. If the damping is found to be very small or even negative, then additional damping needs to be introduced via appropriate control strategies. This thesis presents a number of new algorithms for estimating the damping of modal oscillations in power systems. The first of these algorithms uses multiple orthogonal sliding windows along with least-squares techniques to estimate the modal damping. This algorithm produces results which are superior to those of earlier sliding window algorithms (that use only one pair of sliding windows to estimate the damping). The second algorithm uses a different modification of the standard sliding window damping estimation algorithm - the algorithm exploits the fact that the Signal to Noise Ratio (SNR) within the Fourier transform of practical power system signals is typically constant across a wide frequency range. Accordingly, damping estimates are obtained at a range of frequencies and then averaged. The third algorithm applied to power system analysis is based on optimal estimation theory. It is computationally efficient and gives optimal accuracy, at least for modes which are well separated in frequency.