Procesarea datelor pe care se bazează studiul pilot [603225]

1-1
Capitolul 1
Procesarea datelor pe care se bazează studiul pilot
Studiul pilot se bazează pe două categorii de date:
a) Date de natură electrică și meteorologică necesare realizării pro gnozei orare pentru ziua
următoare ( day+1 ).
b) Date de natură electrică și meteorologică necesare procesului de diagnoză (prin diagnoză
înțelegându -se verificarea prognozei).
Un sumar al fiecăreia dintre cele două categorii este prezentat în schem ele bloc din figur ile 1.1
respectiv 1.2 o dată cu legăturile func ționale dintre blocuri . În cadrul acestui capitol sunt prezentate
principalele etape ale procesării datelor de natură electrică care provin de la cele trei surse de date –
SCADA, OMEPA și REGIMURI, precum și rezultatele ob ținute cu privire la caracteristicile
generale ale tranzitului de putere pe cele două linii care fac obiectul studiului pilot.
Grupa variabilelor SCADA cuprinde: puterile active și reactive trifazate respectiv modulele
tensiunilor între faze măsurate în noduri cu un timp nativ de e șantionare de 1 minut.
Grupa variabilelor OMEPA cuprinde: puterile active și reactive trifazate măsurate în noduri cu un
timp nativ de e șantionare de 15 minute.
Grupa variabilelor REGIMURI cuprinde: puterile active și reactive trifazate calculate în noduri cu
un timp nat iv de eșantionare de 1 oră, împreună cu forma complexă (fazorială) a tensiunilor la
noduri, modulul curentului pe linie. Datele din sursa REGIMURI con țin și alte variabile auxiliare
calculate cu ajutorul variabilelor principale enumerate.
Analiza acoperă p erioada de timp 15/11/2011 – 1/07/2012 (228 de zile respectiv 5469 e șantioane cu
TE = 1 oră sau 21786 de e șantioane cu TE = 15 minute), perioadă pentru care există informa ții de
la sursele SCADA și REGIMURI pentru datele de natură electrică și de la ANM pentru cele de
natură meteorologică (prescurtat date meteo), respectiv date de prognoză ( day+1 ) și diagnoză.

1-2

Fig.- 1.1 Schema bloc a procesului de prognoză

Fig.- 1.2 Schema bloc a procesului de diagnoză

1-3
1.1 NOTAȚII și CONVEN ȚII folosite în cadrul studiului pilot
 Puterea P sau Q reprezintă raportul dintre energia activă respectiv reactivă și timpul de
eșantionare folosit în procesul de măsurare sau de prognoză, fiind în acest sens o valoare medie a
puterii pe o perioadă determinată. În datele pe car e se bazează studiul pilot sunt folosite următoarele
valori pentru timpul de e șantionare TE:
TE = 1 minut pentru datele provenind de la sistemul SCADA
TE = 15 minute pentru datele provenind de la sistemul OMEPA
TE = 1 oră pentru datele de prognoză , denumite în continuare REGIMURI
În situațiile în care a fost necesară compara rea datelor provenind de la cele trei sisteme, s-a adoptat
un timp de e șantionare comun TE = 15 minute. Datele tip SCADA au fost filtrate prin medierea
valorilor pe 15 minute, ope rație echivalentă cu o reducere a frecven ței de eșantionare în
raportul 15/1. Datele tip REGIMURI au fost modificate prin mărirea frecven ței de eșantionare în
raportul 1/4.
 Tensiunea V sau profilul tensiunii V(x) este modulul tensiun ii pe fază .
 Modulul curentului I sau profilul curentului I(x) este exprimat ca mărime pe fază .
În cazul în care se face referire la modulul curentului pe sub -conductorul unui fascicul, distinc ția
este notificată în context (situa ția apare la calculul temperaturii cond uctorului).
 x – distanța măsurată în raport cu nodul sursă (S) .
 Pierderea de putere activă P(*) – este exprimată ca putere trifazat ă
 Cele două LEA care fac obiectul studiul pilot sunt denumite în continuare BB pentru Bradu –
Brașov și DU pentru Domne ști-Urechești. Pentru uniformizarea datelor provenind de la cele trei
surse de date, SCADA, OMEPA și REGIMURI , s-a aplicat regula de denumire a nodurilor din
tabelul 1 -1. Numărul atribuit fiecărei sta ții de capăt a fost men ținut pentru tot studiul.
Tabe ul 1-1 Regulă pentru numerotarea nodurilor
Nodul 1 Nodul 2
LEA Bradu – Brașov BRADU BRAȘOV
LEA Domne ști – Urechești DOMNEȘTI URECHE ȘTI

Pentru specificarea tipului de tranzit s -au adoptat următoare le reguli (tabelul 1 -2):
Tabelul 1 -2 Regulă folosită în denumirea tranzitelor de putere
Tranzit 12 Tranzit 21
LEA Bradu – Brașov de la BRADU la BRASOV de la BRASOV la BRADU
nod S – BRADU
nod R – BRASOV nod S – BRASOV
nod R – BRADU
LEA Domne ști – Urechești de la DOMNE ȘTI la URECHE ȘTI de la URECHE ȘTI la DOMNE ȘTI
nod S – DOMNEȘTI
nod R – URECHE ȘTI nod S – URECHE ȘTI
nod R –DOMNEȘTI

1-4

O reprezentare grafică a celor două tipuri de tranzit cu variantele de tranzit impuse de circula ția
puterii reactive poate fi consultată în figura 1.3.
Figura ilustrează și regulile folosite pentru denumirea diferitelor puteri (injectate în – sau ejectate
din- nod) și anume:
(i)-puterea injectată în nod, fie ea activă sau reactivă, este o variabilă pozitiv definită, care con ține
în numele variabilei număru l nodului (1 sau 2) și litera p,
(ii)- puterea ejectată din nod, fie ea activă sau reactivă, este o variabilă pozitiv definită, care con ține
în numele variabilei numărul nodului (1 sau 2) și litera n.
Tranzitele din figura 1.3 sunt cele efectiv identificat e pe cele două linii și nu epuizează toate
variantele de tranzit posibile.

Fig. 1.3 – Variante de tranzit identificate

1.2 Procesarea datelor provenind de la sursa OMEPA
Datele din sursa OMEPA sunt puteri medii calculate din energi a contorizat ă pe durata a 15 minute
(TE=15 minute). Datele primite sunt organizate în fi șiere XLS cu câte două foi de calcul în fiecare
fisier , câte una pentru fiecare LEA, în foaia de calcul fiind arhivate datele corespunzătoare unei luni

1-5
calendaristice. Fi șierele nu au avut înregistrări duplicate sau informa ții lipsă. Modul de organizare a
datelor în foaia de calcul este vizibil în figura 1.4, în care sunt capturate por țiuni din foile de calcul
aferente fiecărei LEA extrase din arhiva corespunzătoare lunii noiembrie. Se poate observa că
regula de formare a variabilelor precum și sensurile de referin ță adoptate pentru analizele din cadrul
studiului sunt cele corespunzătoare sursei OMEPA . În consecin ță, variabilele din sursa OMEPA nu
au fost transformate ci preluate ca a tare.
Datele OMEPA acoperă perioada 15/11/2011 -1/07/2012 numai pentru LEA Bradu -Brașov.
Începând cu 1/02/2012 sursa OMEPA nu a mai putut furniza date pentru LEA Domne ști-Urechești
urmare a unui defect survenit în nodul Domne ști.

Fig. 1.4 – Extras din ar hiva OMEPA pentru luna noiembrie 2011

1-6
1.3 Procesarea datelor provenind de la sursa SCADA
Datele din sursa SCADA con țin valori ale puterilor active și reactive și tensiunilor la noduri. Datele
sunt organizate în fi șiere text cu extensia CSV. In figura 1. 6 este prezentată o captură de ecran care
ilustrează modul de organizare a informa ției.
Pre-procesarea datelor din sursa SCADA a cuprins următoarele etape:
 Importul fi șierelor în EXCEL,
 Separarea variabilelor aferente fiecăreia dintre cele două linii (puter i și tensiuni),
 Transformarea variabilelor con ținând puteri active și reactive în vederea aplicării regulilor
enunțate la punctul 1.2. În legătură cu aceast opera ție, trebuie men ționat faptul că datele din sursa
SCADA folosesc o conven ție diferită de cele din sursa OMEPA în ceea ce prive ște semnul asociat
puterilor injectate respectiv ejectate dintr -un nod. Conven ția aplicată în cadrul studiului este cea
folosită de datele din sursa OMEPA, în consecin ță, datele din sursa SCADA au fost aduse la acela și
form at, cu o singură excep ție: începând cu 1/02/2012 schimbarea solu ției pentru măsurarea datelor
în nodul Domne ști a modificat convenția de sens față de cea utilizată pentru celelalte noduri.
Modificarea a r ămas valabilă până la sfâr șitul perioadei de observa ție.
 Modificarea timpului de e șantionare de la 1 minut la 15 minute. Opera ția s-a făcut prin
medierea pachetelor de câte 15 e șantioane cuprinse între ID_TIMP_OMEPA = hh:mm și
ID_TIMP_OMEPA = hh:(mm+15). Modalitatea de mediere este ilustrată în figura 1.5.

Fig. 1.5 – Referitoare la algoritmul de re -eșantionare aplicat pentru datele din sursa SCADA
Valorile fiecăreia dintre variabilele din grupul de variabile SCADA corespunzătoare minutului 0:15
(conform exemplului din figură) se ob țin calculând media ari tmetică a valorilor corespunzătoare
minutelor 0:01 la 0:15 (inclusiv minutul 0:15).
Procedura de filtrare prin mediere a fost executată după eliminarea înregistrărilor duplicate și
completarea datelor lipsă cu codul NaN (non numerical value) în vederea im portului în Matlab.

1-7

Fig. 1 .6 – Extras din arhiva SCADA pentru luna noiembrie 2011

1-8
1.4 Compara ție între date le provenind din sursele SCADA și OMEPA
Comparația a avut drept obiect puterile active măsurate prin cele două sisteme. Pentru compara ție
au fost formate următoarele variabile auxiliare:




ESCADA
n EOMEPA
n E nESCADA
p EOMEPA
p E pESCADA
n EOMEPA
n E nESCADA
p EOMEPA
p E p
Tk P Tk P TkPTk P Tk P TkPTk P Tk P TkPTk P Tk P TkP
        
2 2 22 2 21 1 11 1 1 (1-1)
Fiecare variabilă din (1 -1) este ob ținută ca diferența dintre valori simultane ale aceluia și tip de
putere (injectată sau ejectată din nod) măsurate de fiecare dintre cele două sisteme. Diferen țele
calculate au fost analizate prin construirea curbei frecven țelor cumulate și reprezentarea ace steia pe
rețea de probabilitate normală. Un exemplu poate fi urmărit în figura 1.7. Selec țiile analizate au fost
formate prin gruparea puterile măsurate de cele două sisteme pe durata unei luni calendaristice.
Pentru obținerea curbei frecvențelor cumulate, toate valorile dintr -o selecție (fie ele x i cu i = 1…N) se ordonează
crescător. Prin ordonare numărul total de valori distincte este M ≤ N dacă unele dintre valorile x i se repetă,
Definiția 1. Se nume ște frecven ță relativă a valorii x i numărul
Nnn nfi i i i / 
Definiția 2. Se nume ște frecven ță relativă cumulat crescătoare a valorii x i numărul
 1 ,1
1  
Mi
ki i F M if F

Semnifica ția frecven ței relativ cumulat crescătoare fi: probabilitatea ca o valoare x 0 a variabilei aleatoare să fie mai
mică cel mult egală cu valoarea x i

Curba frecven țelor relative ascendent cumulate este notată în figură cu acronimul CDF empiric .
Datorită proprietă ților rețelei normale de probabilitate care a stat la baza reprezentării grafice, dacă
distribuția variabilei reprez entate poate fi aproximată cu o distribu ție normală, CDF empiric .se așează
după o dreaptă, a șa cum se poate observa pentru CDF empiric . din figura 1.7. Pe grafic este
reprezentată și dreapta corespunzătoare distribu ției normale teoretice care se ob ținute pri n unirea
punctelor corespunzătoare valorilor 0.25 respectiv 0.75 ale CDF empiric . Această aproxima ție este
denumită aproxima ție robustă pentru că este relativ independentă în raport cu a șa numitele cozi –
superioară respectiv inferioară – ale CDF empiric . care, după cum se observă în figură se abat
substanțial de la aproxima ția normală (de la dreaptă). Din analiza CDF empiric . rezultă următoarele
concluzii:
– Diferența care există între valorile puterii active redate de cele două sisteme este normal
distribuită între palierele 0.02 respectiv 0.98 ale CDF empiric . cu o valoare medie de  0.20 (0.199)
MW care coincide și cu valoarea mediană. Abaterea standard este egală cu 0.661 MW datorită
prezenței valorilor variabilei din cozile reparti ției.

1-9

Fig, 1 .7 – Diferența dintre valori ale puterii active măsurate simultan de SCADA și OMEPA,
LEA Domnești-Urechești, perioada 1-31/12/2012, nodul Domne ști, putere activă injectată în nod (P 2p)
– Faptul că pentru o selec ție de 1798 de observa ții ale variabilei anal izate valoarea medie nu este
egală cu zero cum era de a șteptat dat fiind faptul că măsurătorile sunt simultane , înseamnă că între
cele două sisteme valorile măsurate diferă sistematic, în medie cu 0.2 MW. Pentru o putere activă
tranzitată care nu coboară î n general sub valoarea de 20 MW, diferen țe de ordinul 0.2 MW
reprezintă mai pu țin de 1%. În consecin ță, valorile puterilor active furnizate de cele două surse de
date pot fi considerate similare.
Analiza prezentată mai sus a fost efectuată pentru ambele linii pe întreaga perioadă de observa ție.
Reprezentările grafice de felul celei din figura 1.7 pot fi consultate în Anexa 1 -1. În titlul fiecărei
figuri se men ționează numele variabilei analizate (P1p, P1n, P2p sau P2n) , valoarea medie a
diferenței dintre valorile OMEPA și cele scada, abaterea standard (STD) și numărul de observa ții
valide cu care s -a construit CDF empiric . Statisticile denumite MEDIE, STD și numărul de observa ții
sunt centralizate în tabelul 1 -3. Pentru o apreciere mai rapidă a tendin ței de variație a diferen ței
analizate, statistica MEDIA a fost reprezentată grafic împreună cu alte 4 statistici prin care se poate
specifica sintetic tendin ța de centrare și gradul de împră știere propriu fiecăreia dintre selec țiile
analizate. Aceste statisti ci suplimentare sunt:

1-10
 Valoarea minimă, calculată ca fiind (MEDIA – 3.5 STD). Să re ținem că această valoare nu
este valoarea minimă observată ci este valoarea minimă realizată dacă CDF empiric urmează modelul
normal (această ipoteză este acceptată pentru cea mai mare parte a cazurilor analizate a șa cum se
poate constata din graficele prezentate iîn Anexa 1 -1).
 Cuartila 25 % – este acea valoare a variabilei aleatoare sub care se situează 1/4 din valorile
observate ale variabilei.
 Cuartila 50% (sau MEDIANA) este egală în toate cazurile analizate cu MEDIA
 Cuartila 75% – este acea valoare a variabilei aleatoare sub care se situează 3/4 din valorile
observate ale variabilei.
 Valoarea maximă, calculată ca fiind (MEDIA + 3.5 STD). La fe l ca în cazul valorii minime,
această valoare nu este valoarea maximă observată ci este valoarea maximă prognozată în ipoteza
distribuției normale.
Câteva concluzii care pot fi formulate pe baza analizei:
(a) Pentru LEA Bradu -Brașov în ambele noduri puterea din sursa SCADA este mai mare decât
cea indicată de sursa OMEPA în medie cu 0,5 MW în nodul Bradu și 0,9 MW în nodul Bra șov.
Împrăștierea valorilor posibile ale diferen ței analizate variază în să în limite destul de largi fără a
depăși însă 5MW (valoare extremă a diferen ței dintre cele două serii de valori).
(b) Pentru LEA Domne ști-Urechești în ambele noduri puterea din sursa SCADA este mai mică
decât cea din sursa OMEPA în medie cu 0,6 MW în nodul Domne ști și 0.3 MW în nodul Ure chești.
Împrăștierea valorilor observate ale diferen ței dintre sursele OMEPA și SCADA are acela și
caracter cu cel comentat pentru LEA Bradu -Brașov.
(c) Se poate considera că puterile provenind din sursa SCADA și cele provenind din sursa
OMEPA sunt egale în limita unor diferen țe care pot fi considerate repartizate după o lege normală.
Sursele acestor diferen țe sunt multiple și nu fac obiectul prezentului studiu.
(d) Puterile utilizate în continuare sunt puteri provenind din sursa SCADA , re-eșantionate cu
TE = 15 minute , deoarece datele provenind din această sursă acoperă toată perioada de analiză.

1-11
Tabelul 1 -3 Sinteza rezultatelor analizei referitoare la diferen țele dintre valori măsurate ale puterii din sursele SCADA și OMEPA
Tranzit 12 (Bradu – Brasov)
P1p P2n
LUNA MEDIE STD NR. OBS MEDIE STD NR. OBS
11 -0.352 0.362 1442 -0.676 0.539 1985
12 -0.463 0.361 1533 -0.618 0.517 1547
1 -0.516 0.344 2134 -0.820 0.501 2102
2 -0.615 0.352 1975 -0.919 0.534 1961
3 -0.551 0.880 2003 -1.270 0.929 2003
4 -0.528 0.241 1599 -1.423 0.372 1604
5 -0.534 0.275 2048 -1.649 0.368 1976
6 -0.334 0.847 1968 -1.337 1.019 1947
Tranzit 21 (Brasov – Bradu)
P2p P1n
LUNA MEDIE STD NR. OBS MEDIE STD NR. OBS
11 -1.020 1.013 250 -0.514 0.557 233
12 -0.739 0.546 302 -0.536 0.421 300
1 0.344 0.376 123 -0.109 0.288 114
2 -0.319 0.421 140 -1.070 0.267 131
3 – – – – – –
4 – – – – – –
5 – – – – – –
6 -0.868 0.635 70 -0.590 0.643 70
Tranzit 21 (Urechesti -Domnesti)
P2p P1n
LUNA MEDIE STD NR. OBS MEDIE STD NR. OBS
11 0.208 0.395 1647 0.698 0.326 1633
12 0.199 0.661 1798 0.605 0.263 1764
1 0.220 0.770 1577 0.570 0.323 1011
2 0.185 0.251 2591 X X X
3 0.240 1.621 1318 X X X
4 0.237 0.315 1466 X X X
5 0.268 0.264 1547 X X X
6 0.274 0.761 2015 X X X
– absenta tip de tranzit
X absenta date din nodul Domnesti

1-12

Fig. 1.8 – Variația lunară a statisticilor pentru CDF empiric nodul Bradu

Fig. 1.9 – Variația lunară a statisticilor pentru CDF empiric nodul Bra șov -4.000 -3.000 -2.000 -1.000 0.000 1.000 2.000 3.000
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Diferenta OMEPA – SCADA
LUNA: (1) -Noiembrie …(8) -Iunie Tranzit tip 12 (Bradu spre Brasov ) P1p – putere
injectata in nodul Bradu
MEDIA – 3.5 STD
25%
50% + MEDIA
75%
MEDIA + 3.5 STD
-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Diferenta OMEPA – SCADA
LUNA: (1) -Noiembrie…(8) -Iunie Tranzit tip 12 Bradu – Brasov, P2n – putere
ejectata din nodul Brasov
MEDIA – 3.5 STD
25%
MEDIA, 50%
75%
MEDIA + 3.5 STD

1-13

Fig. 1.10 – Variația lunară a statisticilor pentru CDF empiric nodul Bra șov

Fig. 1.11 – Variația lunară a statisticilor pentru CDF empiric nodul Bra șov -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Diferenta OMEPA – SCADA
LUNA – (1)-Noiembrie…(8) -Iunie Tranzit tip 21 Brasov – Bradu, P2p – putere
injectata in nodul Brasov
MEDIA – 3.5 STD
25%
%0%, MEDIA
75%
MEDIA + 3.5 STD
-3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Diferenta OMEPA – SCADA
LUNA – (1)-Noiembrie…(8) -Iunie Tranzit tip 21 Brasov – Bradu, P1n – putere
ejectata in nodul Brasov
MEDIA – 3.5 STD
25%
50%, MEDIA
75%
MEDIA – 3.5 STD

1-14

Fig. 1.12 – Variația lunară a statisticilor pentru CDF empiric nodul Urechesti

Fig. 1.13 – Variația lunară a statisticilor pentru CDF empiric nodul Dome ști
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Diferenta OMEPA – SCADA
LUNA – (1)-Noiembrie…(8) -Iunie Tranzit tip 21 Urechesti Domnesti,
P2p – putere injectata in nodul Urechesti
MEDIA – 3.5 STD
25%
50%, MEDIA
75%
MEDIA + 3.5 STD
-1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Diferenta OMEPA – SCADA
LUNA – (1)-Noiembrie…(8) -Iunie Tranzit tip 21 Urechesti Domnesti,
P1n – putere ejectata in nodul Domnesti
MEDIA – 3.5 STD
25%
50%, MEDIA
75%
MEDIA + 3.5 STD

1-15
1.5 Procesarea datelor provenind de la sursa REGIMURI
Datele din sursa REGIMURI con țin valori ale puterilor active și reactive la noduri, tensiunile la
noduri în modul și argument, modulul curentului pe linie și alte variabile au xiliare. Datele sunt
organizate în fi șiere EXCEL. In figura 1.14 este prezentată o captură de ecran care ilustrează modul
de organizare a informa ției.

Fig. 1.14 – Sursa REGIMURI – modul de organizare a informa ției

Variabilele de tip putere activă și reactivă au fost transformate prin aplicarea regulilor enun țate la
punctul 1.1. Mărimile de stare electrică (tensiuni și curenți) au fost preluate ca atare.
După formarea variabilelor “standard” a fost schimbat timpul de e șantionare de la 1 oră la 15
minut e. Valoarea unei variabile din pachetul REGIMURI corespunzătoare orei hh:00 a fost atribuită

1-16
momentelor de timp hh:15 – hh:30 – hh:45 prin inserarea a trei e șantioane suplimentare între orele
hh:00 și (hh+1):00 .
În aplicarea procedurilor de re -eșantionar e o aten ție deosebită a fost acordată menținerii
sincronismului între cele trei grupe de variabile (OMEPA, SCADA și REGIMURI).