| Summary: | Dissertation (PhD)--University of Stellenbosch, 2000. === ENGLISH ABSTRACT: The purpose of this dissertation is to provide methods for designing and managing low
voltage residential feeders. These methods can be applied to the problem of planning
residential networks under uncertainty while ensuring least life-cycle costs. By analysing
collected load data from various communities in South Africa, a new probabilistic model for
representing the load uncertainty of residential consumers was derived.
This model uses the beta probability distribution to describe individual consumer loads over a
period of time. Methods for combining the loads in linear combinations were used to derive a
new probabilistic voltage regulation calculation procedure. This new method is different from
previously developed voltage calculation methods in that it can be used to estimate the
probable voltage performance of a feeder over a period of time. A simplification of the
method is proposed which allows it to be implemented in any commercial spreadsheet
program.
The new probabilistic load model was also applied to the problem of calculating resistive
losses in residential low voltage feeders. A new probabilistic method was formulated and this
method can be used to estimate the probable range of resistive loss in a feeder for a period of
time. This method is simple enough to implement in a commercial spreadsheet program.
Probabilistic information about network and load parameter uncertainty is seldom available
and these uncertainties are best modelled using fuzzy numbers. The probabilistic calculation
methods cannot represent these uncertainties and only after applying a fuzzy-probabilistic
approach can both types of uncertainties be used. This is a significant enhancement to the
current methods and ensures that the uncertainty about the calculated results is realistically
represented.
The specification of load parameters for the methods was significantly simplified following a
regression analysis of collected load data from South African communities. By specifying the
distribution of the consumption of individual consumers in a community, the other load
parameters can be estimated using a set of fitted linear regression equations. This greatly reduces the burden of specifying the load parameters and makes it possible for the proposed
calculation methods to be applied to the design of new feeders in practice.
The distribution of the consumption of individual consumers can be specified using the
average and the standard deviation of the consumptions of individual consumers. Accurate
estimates of these parameters can be obtained from sales information and can be used to
manage existing networks effectively. Using the sales information with the proposed methods
enables more cost-effective upgrades of existing feeders low voltage feeders. The
identification of potential problems in existing low voltage networks is also possible if the
layout of the feeders in a community is known.
The use of the proposed methods is illustrated in step-by-step fashion. Typical input
parameters are used and all the required calculations with intermediate results are presented. === AFRIKAANSE OPSOMMING: Die doel van hierdie proefskrif is die daarstelling van residensiële laagspanningsnetwerk
ontwerp- en bestuursmetodes. Hierdie metodes kan toegepas word vir die beplanning van
residensiële laagspanningsnetwerke waar onsekerheid bestaan oor toekomstige kragverbruik
en die spesifikasie van die netwerkparameters. Lasdata, wat versamel is in verskeie Suid
Afrikaanse gemeenskappe, is geanaliseer en 'n nuwe probabilistiese modellering van die
onsekerheid oor die kragverbruik van residensiële verbruikers is ontwikkel.
Gebruik is gemaak van die beta waarskynlikheidsdightheidsfunksie om die tydsgebonde
kragverbruik van die verbruikers voor te stel. 'n Nuwe probabilistiese
spanningsvalberekeningsmetode is ontwikkel en die metode maak gebruik van liniêre
kombinasies van die lasstrome van die verbruikers. Die verskil tussen hierdie metode en
bestaande metodes is dat dit die tydsgebonde waarskynlikheid van die spanningsregulasie van
'n kabel kan bereken. 'n Vereenvoudiging van die metode is ook verkry en dit kan in enige
kommersiële sigblad geïmplementeer word.
Die probabilistiese lasstroommodel is ook gebruik om 'n nuwe probabilistiese
energieverliesberekeningsmetode te ontwikkel. Hierdie metode kan gebruik word om die
tydsgebonde waarskynlikhede van 'n reeks van moontlike energieverlieswaardes te bereken.
Die metode is eenvoudig genoeg om in enige kommersiële sigblad te implementeer.
Onsekerheid oor die spesifikasie van die parameters van die nuwe metodes asook die
netwerkparameters kan nie met probabilistiese metodes voorgestel word nie, aangesien
inligting oor die waarskynlikhede van parameters selde beskikbaar is. Hierdie onsekerhede
kan beter voorgestel word deur die gebruik van sogenaamde "fuzzy"-metodes. Die
voorgestelde probabilistiese metodes is aangepas om hierdie tipe onsekerhede ook in ag te
neem. "Fuzzy-probabilistic" metodes is gebruik vir dié aanpassings en word beskou as 'n
noemenswaardige verbetering van die metodes. Die verbeterde metodes verkaf meer
realistiese voorstellings van die onsekerheid oor berekende resultate. 'n Statisitiese analise van Suid Afrikaanse lasdata het 'n vereenvoudiging van die
spesifisering van die parameters van die nuwe metodes tot gevolg gehad. Die
waarskynlikheidsverspreiding van die energieverbruik van huishoudelike verbruikers kan
gebruik word om akkurate skattings van die ander parameters te verkry. Hierdie
vereenvoudiging het tot gevolg dat die nuwe metodes vir praktiese netwerkontwerp gebruik
kan word.
Die waarskynlikheidsverpreiding van die energieverbruik van verbuikers is beskikbaar in die
vorm van energieverkope en kan gebruik word vir die effektiewe bestuur en opgradering van
bestaande netwerke. As die uitleg van die bestaande netwerke in 'n gemeenskap beskikbaar
is, kan die inligting wat bevat is in die energieverkope gebruik word om probleme in
bestaande netwerke te identifiseer.
Al die voorgestelde metodes is stap vir stap uiteengesit met voorbeelde van al die berekeninge
met tipiese waardes.
|
|---|
