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Modélisation du réseau de la distribution d'Oncor : une « confrontation avec la réalité » qu'améliore la fiabilité

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La modélisation du réseau permet des outils tels que des applications de réseau de distribution

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Peu d'utilités ont un plus grand ou plus complexe réseau de distribution que la livraison électrique d'Oncor -- servir plus de 7 millions de clients dans le Texas, avec plus de 102.000 milles de lignes de distribution et de 4 millions de noeuds de réseau. Pour aider à s'assurer que la puissance continue à couler, Oncor a créé un modèle détaillé, dynamique, en temps quasi réel de son réseau de distribution entier.

Le 5 février chez DistribuTECH, Larry Kohrmann, chef d'exploitation aîné de distribution pour Oncor, expliquera comment ce modèle a été créé, comment cela fonctionne, et comment il a augmenté les opérations d'Oncor.

Selon Kohrmann, la modélisation d'un réseau de distribution est une entreprise importante -- mais elle offre des avantages substantiels par rapport à la seule surveillance.

La modélisation du réseau permet à des outils tels que les applications de réseau de distribution ou un système de gestion de panne (OMS) de fournir une « confrontation avec la réalité » plus claire de ce qui se produit sur un réseau -- permettre un déploiement plus précis des ressources en reconstituant la puissance.

« Par exemple, si nous avons une panne, ou devez modifier quelques conducteurs, un modèle nous dirait avec l'exactitude raisonnable combien de charge nous déplaçons entre les commutateurs, » a dit Kohrmann.

En outre, la modélisation fournit une détection de défaut et un déploiement plus précis des équipes de réparation. « C'est une confrontation avec la réalité sur le système de gestion de panne, » Kohrmann a indiqué. « Si un client éprouvant une panne a été relié au transformateur faux, cela peut faire montrer inexactement l'OMS où une panne est. Avec notre modèle, il est moins probable que nous envoyions un équipage dehors sur une poursuite vaine sauvage. »

Un modèle de réseau de distribution peut également fournir plus d'informations exactes pour des clients, particulièrement évaluations des temps de restauration de puissance. Ceci, alternativement, tend à améliorer des index de satisfaction du client -- important pour des utilités et des régulateurs.

En outre, modelant la simulation de soutiens -- permettre le personnel de service pratiquement « essayent » certaines mesures (telles que réparer l'équipement, reroutant la puissance, la commutation ou remplaçant des capitaux) de prévoir des effets probables.

Les données soutiennent du groupe d'OMNETRIC

Oncor a établi son propre modèle de réseau de distribution, avec l'aide du groupe d'OMNETRIC (une entreprise en participation entre Siemens et Accenture).

Jayapal Parakkuth, le vice-président d'OMNETRIC pour des opérations de grille, a clarifié la valeur quotidienne pratique de la simulation. « Si je suis sur le point d'ouvrir un commutateur, je voudrais étudier ce qui pourrait me produire, quels effets d'ondulation pourraient surgir sur le réseau. Vous pouvez examiner cela dans le modèle, » il a dit.

Kohrmann convient. « Ce n'est pas simplement au sujet de gestion de panne, » il a dit. « Journalier nous avons prévu des pannes et la commutation prévue. Nous voudrions pouvoir simuler ces tâches dans notre modèle en tant qu'élément de nos opérations courantes. »

Un grand nombre le personnel d'Oncor à travers beaucoup de départements « touchent » le modèle quotidiennement. En outre, le modèle sans interruption reçoit et analyse des données de beaucoup de sources à travers le réseau (mètres, sondes de grille et plus futés) -- aussi bien que de relier ensemble systèmes TI, tels que la gestion de panne. Avec tant de variables, le maintien de l'exactitude du modèle est une priorité et un défi primordiaux.

Kohrmann a expliqué que les utilisations d'Oncor ont avancé des outils de nettoyage d'analytics et de données pour chaque aspect du modèle. Ils effectuent également la vérification continue de champ, et courent les manuscrits de détection d'erreurs.

« Cette base de données est grande, vraiment grand, » a dit Kohrmann. « Chaque fois que le modèle obtient touché -- par un lotisseur ou un opérateur -- ces changements obtiennent dépistés et résolus pour maintenir le modèle précis. »

Sans compter que la réponse aux pannes et garder des clients a informé, un modèle de réseau de distribution peut également soutenir la planification de réseau -- une tâche de plus en plus provocante, avec l'élévation rapide de la génération distribuée. Vasan Krishnaswamy, le vice-président d'OMNETRIC d'Analytics, a observé qu'une telle modélisation peut aider des utilités pour rendre tous les deux des décisions quotidiennes et à long terme au sujet du chargement de système. Il peut également soutenir l'expansion prédictive d'entretien et de réseau -- en analysant des données de tendance pour par exemple combien de fois certains transformateurs ont été surchargés.

Beaucoup d'utilités n'ont pas des capacités internes robustes de manipuler de grandes données et la modélisation avancée. Travaux de groupe d'OMNETRIC avec des utilités pour fournir des outils et l'expertise pour l'analytics et le nettoyage de données.

« Il n'est pas pratique pour construire un modèle pour un conducteur de grand réseau par le conducteur, » a dit Parakkuth. « Utilisant les outils droits de données accélère de manière significative le processus. »

Quel est prochain pour le modèle de réseau de la distribution d'Oncor ? Le continuer simplement courir, et le maintenir précis. « Ce sera toujours des travaux en cours, » a dit Kohrmann. « Un modèle comme ceci n'est jamais vraiment de finition. »