Cellulosic paper and oil insulation in a transformer degrade at higher operating temperatures. Degradation is accelerated in the presence of oxygen and moisture. Power transformers being expensive items need to be carefully monitored throughout their operation. Well established time-based maintenance and conservative replacement planning is not feasible in a current market driven electricity industry. Condition based maintenance and online monitoring are now gaining importance. Currently there are varieties of chemical and electrical diagnostic techniques available for insulation condition monitoring of power transformers. This paper presents a description of commonly used chemical diagnostics techniques along with their interpretation schemes. A number of new chemical techniques are also described in this paper. A number of electrical diagnostic techniques have gained exceptional importance to the utility professionals. Among these techniques polarisation/depolarisation current measurement, return voltage measurement and frequency domain dielectric spectroscopy at low frequencies are the most widely used. This paper describes analyses and interpretation of these techniques for transformer insulation condition assessment.

Peer-to-peer trading is a next-generation energy management technique that economically benefits proactive consumers (prosumers) transacting their energy as goods and services. At the same time, peer-to-peer energy trading is also expected to help the grid by reducing peak demand, lowering reserve requirements, and curtailing network loss. However, large-scale deployment of peer-to-peer trading in electricity networks poses a number of challenges in modeling transactions in both the virtual and physical layers of the network. As such, this article provides a comprehensive review of the state-of-the-art in research on peer-to-peer energy trading techniques. By doing so, we provide an overview of the key features of peer-to-peer trading and its benefits of relevance to the grid and prosumers. Then, we systematically classify the existing research in terms of the challenges that the studies address in the virtual and the physical layers. We then further identify and discuss those technical approaches that have been extensively used to address the challenges in peer-to-peer transactions. Finally, the paper is concluded with potential future research directions.

Peer-to-peer (P2P) energy trading has emerged as a next-generation energy-management mechanism for the smart grid that enables each prosumer (i.e., an energy consumer who also produces electricity) of the network to participate in energy trading with other prosumers and the grid. This poses a significant challenge in terms of modeling the decisionmaking process of the participants' conflicting interests and motivating prosumers to participate in energy trading and cooperate, if necessary, in achieving different energy-management goals. Therefore, such a decisionmaking process needs to be built on solid mathematical and signal processing principles that can ensure an efficient operation of the electric power grid. This article provides an overview of the use of game-theoretic approaches for P2P energy trading as a feasible and effective means of energy management. Various game- and auction-theoretic approaches are discussed by following a systematic classification to provide information on the importance of game theory for smart energy research. This article also focuses on the key features of P2P energy trading and gives an introduction to an existing P2P testbed. Furthermore, the article gives specific game- and auction-theoretic models that have recently been used in P2P energy trading and discusses important findings arising from these approaches.

The electric vehicle (EV) brings a sustainable future for the next generation of automobiles. Market penetration of EV has been increasing drastically in the recent past. However, EV integration into power grids adds more challenges for power system engineers worldwide. It is essential to evaluate potential grid impacts due to EV integration to guarantee consistent grid operation. Even though a number of power system impact studies have been performed covering several aspects of the problem, the impact on voltage stability has remained almost unattended. The lack of accurate load models to represent EV load for system stability studies is found to be a major gap. Hence, a static load model is developed in this study as an essential base for realistic stability studies. A specific EV load behavior which has not yet been revealed in the literature is identified during the study. Subsequently, the influence of EV load on power system voltage stability is evaluated under different scenarios. The study has discovered that integration of EV fast charging stations may significantly reduce the steady state voltage stability of the power grid.

Peer-to-peer trading in energy networks is expected to be exclusively conducted by the prosumers of the network with negligible influence from the grid. This raises the critical question: how can enough prosumers be encouraged to participate in peer-to-peer trading so as to make its operation sustainable and beneficial to the overall electricity network? To this end, this paper proposes how a motivational psychology framework can be used effectively to design peer-to-peer energy trading to increase user participation. To do so, first, the state-of-the-art of peer-to-peer energy trading literature is discussed by following a systematic classification, and gaps in existing studies are identified. Second, a motivation psychology framework is introduced, which consists of a number of motivational models that a prosumer needs to satisfy before being convinced to participate in energy trading. Third, a game-theoretic peer-to-peer energy trading scheme is developed, its relevant properties are studied, and it is shown that the coalition among different prosumers is a stable coalition. Fourth, through numerical case studies, it is shown that the proposed model can reduce carbon emissions by 18.38% and 9.82% in a single day in Summer and Winter respectively compared to a feed-in-tariff scheme. The proposed scheme is also shown to reduce the cost of energy up to 118 ¢ and 87 ¢ per day in Summer and Winter respectively. Finally, how the outcomes of the scheme satisfy all the motivational psychology models is discussed, which subsequently shows its potential to attract users to participate in energy trading.

This paper proposes a peer-to-peer (P2P) energy trading scheme that can help a centralized power system to reduce the total electricity demand of its customers at the peak hour. To do so, a cooperative Stackelberg game is formulated, in which the centralized power system acts as the leader that needs to decide on a price at the peak demand period to incentivize prosumers to not seek any energy from it. The prosumers, on the other hand, act as followers and respond to the leader's decision by forming suitable coalitions with neighboring prosumers in order to participate in P2P energy trading to meet their energy demand. The properties of the proposed Stackelberg game are studied. It is shown that the game has a unique and stable Stackelberg equilibrium, as a result of the stability of prosumers' coalitions. At the equilibrium, the leader chooses its strategy using a derived closed-form expression, while the prosumers choose their equilibrium coalition structure. An algorithm is proposed that enables the centralized power system and the prosumers to reach the equilibrium solution. Numerical case studies demonstrate the beneficial properties of the proposed scheme.

Over the last decade, many power systems have significantly changed with the proliferation of renewable generation sources, such as wind and solar photovoltaic. Due to their variability and nonsynchronous nature, new challenges and complexities have emerged regarding operational security of modern power systems. The 2016 South Australia (SA) blackout was the first known blackout due to such a high renewable situation. An official report has recently been published to review the causes and provide the corresponding recommendations for improvement of network operation, control, and security. However, there are still a number of critical issues and debates which remain unsolved, such as network bottleneck identification, overvoltage explanation, pole slip concern, frequency dip mystery, and frequency/voltage instability debate. In this paper, based on the reconstruction of the event, these unsettled issues are prudently analyzed to unveil their root causes. In addition, an innovative scheme is proposed to prevent the blackout by identifying the network separation at an early stage. This research will not only further advance the understanding of the 2016 SA blackout, but also will provide valuable guidelines for the management of future renewable-rich networks.

Several studies on voltage stability analysis of electric systems with high photovoltaic (PV) penetration have been conducted at a power-transmission level, but very few have focused on small-area networks of low voltage. As a distribution system has its special characteristics-high R/X ratio, long tap switching delay, small PV units, and so on-PV integration impacts also need to be investigated thoroughly at a distribution level. In this paper, the IEEE 13 bus system has been modified and extended to explore network stability impacts of variable PV generation, and the results show that a voltage stability issue with PV integration does exist in distribution networks. Simulation comparisons demonstrate that distribution networks are traditionally designed for heavily loaded situations exclusive of PVs, but they can still operate under low PV penetration levels without cloud-induced voltage-stability problems. It is also demonstrated that voltage instability can effectively be solved by PV inverter reactive power support if this scheme is allowed by the standards in the near future.

This paper explores the feasibility of social cooperation between prosumers within an energy network in establishing their sustainable participation in peer-to-peer (P2P) energy trading. In particular, a canonical coalition game (CCG) is utilized to propose a P2P energy trading scheme, in which a set of participating prosumers form a coalition group to trade their energy, if there is any, with one another. By exploring the concept of the core of the designed CCG framework, the mid-market rate is utilized as a pricing mechanism of the proposed P2P trading to confirm the stability of the coalition as well as to guarantee the benefit to the prosumers for forming the social coalition. This paper further introduces the motivational psychology models that are relevant to the proposed P2P scheme and it is shown that the outcomes of the proposed P2P energy trading scheme satisfy the discussed models. Consequently, it is proven that the proposed scheme is consumer-centric and has the potential to corroborate sustainable prosumer participation in P2P energy trading. Finally, some numerical examples are provided to demonstrate the beneficial properties of the proposed scheme.