State-estimation and control for congestion management in weakly monitored active distribution networks

June 23, 2025

Esta tese aborda desafios práticos enfrentados pelos operadores de rede quando pretendem implementar abordagens descentralizadas de gestão de congestionamentos em redes de distribuição, decorrentes das limitadas infraestruturas de monitorização e comunicação disponíveis nesses níveis de tensão. Estes desafios estão relacionados com o risco de: (i) as interações de controlo local comprometerem a estabilidade da resposta do sistema; (ii) os objetivos de controlo dos dispositivos de controlo local serem inatingíveis na prática; e (iii) as redes fracamente monitorizadas impedirem o operador de estimar adequadamente o estado do sistema, quando os dispositivos de controlo estão ativos. Para abordar estes desafios, o funcionamento dos dispositivos de controlo e modelizado de acordo com primeiros princípios nas injeções de potencia dos portos dos dispositivos. No que respeita aos dois primeiros desafios, as equações de controlo local nas injeções de potencia ativa e reativa são aproximadas de modo a que as dinâmicas de estado da rede possam ser modelizadas como um sistema linear invariante no tempo (SLIT), tirando partido da teoria sobre SLITs para derivar as principais propriedades de controlo. Relativamente ao desafio da estimação de estado, equações funcionais são derivadas a partir das propriedades de funcionamento dos dispositivos de controlo e incluídas como parte da função de medidas da estimação de estado, evitando a necessidade de estender o vetor de estado com as muitas variáveis dos circuitos equivalentes desses dispositivos. Os dois modelos propostos podem ser combinados para formar um modelo de espaço de estados completo, que abre caminho para o desenvolvimento de ferramentas praticas que capacitam os operadores de rede na gestão de congestionamentos com dispositivos de controlo. Nesta tese, são apresentadas derivações detalhadas dos modelos propostos, juntamente com os resultados obtidos, para ilustrar as vantagens em relação ao estado da arte. Uma aplicação do modelo completo de espaço de estados e também ilustrada, sob a forma de uma abordagem de filtro de Kalman para melhorar a exatidão da estimação de estado. Possíveis linhas de investigação decorrentes da investigação apresentada nesta tese são também apresentadas e discutidas. This thesis deals with practical challenges faced by network supervisors when trying to implement decentralised congestion management approaches in distribution networks that stem from limited monitoring and communication infrastructures available at those voltage levels. These challenges are related to the risk of: (i) local control interactions jeopardizing the stability of the system response; (ii) setpoints from local control devices being unreachable in practice; and (iii) weakly monitored networks preventing the supervisor from properly estimating the state of the system, when control devices are active. To address these challenges, control devices’ operation is modeled according to first-principles on the devices port injections. Regarding the first two challenges, local control equations on active and reactive power injections are approximated so that network state dynamics can be modeled as a linear time-invariant (LTI) system, leveraging on LTI systems’ theory to derive control main properties. Regarding the challenge of state estimation, functional equations are derived from the operation properties of control devices, and included as part of state estimation measurement function, obviating the need of extending the state vector with the many variables of the circuit equivalent models of such devices. The two proposed models can be combined to form a full state space model, paving the way for practical tools that empower network supervisors when engaging in congestion management with control devices. In this thesis, detailed derivations of the proposed models are presented together with the corresponding results to illustrate the advantages w.r.t. state-of-the-art. One application of the full model is also illustrated, in the form of a Kalman filter approach to improve state estimation accuracy. Possible research paths are also presented and discussed.

Authors in the community:

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  D

  Diogo Manuel dos Santos Vilela Pinto Ferreira

  ist180893

Supervisors of this institution:

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  P

  Pedro Manuel Santos de Carvalho

  ist13407

101751451

Doutoramento em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

electrical-engineering-electronic-engineering-information-engineering - Electrical engineering, electronic engineering, information engineering

Keywords

• Active Distribution System Management
• Active Distribution Networks
• Congestion Management
• Control
• State Estimation
• Controlo
• Estimação de Estado
• Gestão Ativa do Sistema de Distribuição
• Gestão de Congestionamentos
• Redes de Distribuição Ativas

eng - English

Instituto Superior Técnico

Financing entity

Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Identifier for the funding entity: https://doi.org/10.13039/501100001871

Type of identifier of the funding entity: Crossref Funder

Number for the project, award or grant: 2020.09025.BD

Financing entity

INESC-ID

Number for the project, award or grant: UIDB/50021/2020