Ac Microgrids Analysis Optimization And Planning For Resilience Enhancement


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AC microgrids analysis, optimization and planning for resilience enhancement


AC microgrids analysis, optimization and planning for resilience enhancement

Author: Youthanalack Vilaisarn

language: en

Publisher:

Release Date: 2022


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Face à des événements météorologiques violents, un système de distribution électrique peut souffrir de la perte ou de la défaillance d'un ou de plusieurs de ses composants. Ce phénomène est connu sous le nom de contingence de système. Néanmoins, en tirant parti des systèmes de protection, de l'électronique de puissance et de la pénétration des ressources énergétiques décentralisées dans le réseau électrique, un système de distribution électrique a la possibilité d'être reconfiguré en micro-réseaux. Cela permet de résister contre de telles éventualités en gardant au minimum la possibilité d'une interruption de l'alimentation. Poussé par des facteurs techniques, économiques et environnementaux, ainsi que par le déploiement rapide d'un grand nombre de ressources de production décentralisées, le micro-réseau est récemment devenu un concept important dans un système de distribution actif et rapidement reconfigurable. Les micro-réseaux ont la capacité de fonctionner à la fois en mode connecté au réseau et en mode isolé. En raison de cet avantage, le micro-réseau est devenu un élément clé du futur réseau intelligent. Bien que le concept de micro-réseau puisse apporter différents avantages aux services de distribution et aux clients, à savoir une amélioration de l'économie, de l'environnement et de la résilience, il offre toujours un défi au niveau de la planification et la gestion opérationnelle. Les défis de la planification des micro-réseaux proviennent de : 1) la nature intermittente et incertaine des ressources décentralisées et des charges des systèmes distribués, ainsi que l'incertitude relative aux contingences auxquelles le réseau de distribution est confronté, 2) la charge de calcul que la prise en compte des incertitudes du micro-réseau implique, et 3) le grand nombre de compromis entre les différents objectifs d'optimisation possibles du micro-réseau qui doivent être pris en compte dans la phase de planification. Motivée par ces défis, cette recherche propose le développement de nouvelles méthodologies d'analyse et de planification qui peuvent assurer l'efficacité du processus de création du micro-réseau en tenant compte des caractéristiques particulières et de la philosophie opérationnelle du micro-réseau. Dans un premier temps, les modèles d'étude d'écoulement de puissance linéaires et non linéaires sont développés en prenant compte des caractéristiques réelles d'un micro-réseau insulaire équilibré et déséquilibré, c'est-à-dire l'absence de bus infini, la présence d'une fréquence du système variable et de certains générateurs fonctionnant en mode de contrôle « statisme ». Tout d'abord, nous présentons un algorithme non linéaire basé sur la méthode des mailles et la matrice Z[indice bus] pour un micro-réseau opéré en mode « droop ». Cet algorithme sans inversion est particulièrement adapté aux grandes dimensions des systèmes de distribution pratiques comprenant des milliers de nœuds électriques, lorsqu'ils fonctionnent comme des micro-réseaux insulaires. Deuxièmement, un modèle linéaire pour étudier l'écoulement de puissance (LPF) basé sur la méthode des nœuds est proposé. Étant basé sur la méthode des nœuds, le modèle proposé est utilisable dans différents problèmes d'optimisation de micro-réseaux. Des études de cas numériques sont développées et utilisées pour démontrer la précision des modèles proposés et garantir leur application réussie pour modéliser avec précision l'écoulement d'énergie dans un micro-réseau. Cela permet son application dans un processus d'optimisation présenté à l'étape suivante de cette recherche. Dans la deuxième étape, cette recherche propose un modèle d'écoulement de puissance optimal (OPF) pour le fonctionnement optimal des micro-réseaux à courant alternatif, équilibrés et déséquilibrés, avec un contrôle hiérarchique (c'est-à-dire, un contrôle primaire et secondaire). Le modèle proposé a d'abord été formulé comme un modèle non linéaire en nombres entiers (MINLP), puis il a été linéarisé et converti en un modèle linéaire en nombres entiers (MILP) en utilisant le modèle LPF développé dans la première étape de cette recherche. La philosophie de fonctionnement du micro-réseau, en mode connecté au réseau et en mode îloté, a été prise en compte. De plus, plusieurs types de générateurs distribués, y compris ceux qui sont disptachables et non disptachables, ainsi que des ressources de stockage d'énergie, ont été pris en compte dans le modèle MILP proposé. Plusieurs études de cas numériques ont été menées pour valider et prouver l'efficacité et la précision du modèle MILP développé. Les résultats de ces études de cas ont démontré la précision et la supériorité de calcul du modèle MILP proposé Enfin, un cadre de planification pour les micro-réseaux dans les réseaux de distribution actifs est proposé. Ce cadre de planification vise à améliorer la résilience des systèmes de distribution d'électricité face à des événements de faible probabilité, à fort impact. Dans le cadre proposé, le problème de planification a été présenté comme un problème d'optimisation stochastique à deux niveaux. Tout d'abord, le niveau externe traite du placement optimal des éléments de planification du système de distribution (c.-à-d. les ressources répartissables ou non répartissables, les unités de stockage d'énergie et les interrupteurs d'isolement). Ce problème a été formulé en utilisant une formulation d'optimisation multi-objectifs et ensuite l'algorithme métaheuristique bien connu NSGA-II est adopté pour la recherche d'une solution optimale. Cette approche permet de déterminer les solutions qui impliquent le meilleur compromis entre plusieurs objectifs éventuellement conflictuels du problème de planification, à savoir le coût, la résilience et l'impact environnemental. Deuxièmement, le niveau interne du cadre de planification traite du problème d'optimisation relatif au fonctionnement optimal des micro-réseaux qui peuvent être créés par les éléments de planification du système de distribution alloués dans le niveau externe. Le problème du fonctionnement optimal du micro-réseau est présenté comme un problème d'étude de l'écoulement de puissance optimal linéaire (LOPF). À cette fin, le modèle MILP développé dans la deuxième étape est adopté. Néanmoins, il est nécessaire de prendre en compte différents scénarios stochastiques dans le niveau interne pour tenir compte des différentes incertitudes du système. Il faut aussi considérer la nature métaheuristique du niveau externe ce qui demande la résolution du modèle LOPF pour chacun des scénarios stochastiques et aussi pour chaque individu de la population. La prise en compte de ces facteurs présente un défi au niveau du calcul. Par conséquent, une nouvelle méthodologie utilisant un modèle de réseau de neurones (DNN) est proposée. Cette méthode permet de dériver rapidement l'information requise des solutions LOPF pour les scénarios stochastiques considérés. Enfin, l'efficacité du cadre proposé est validée par des résultats de simulation numérique.

Renewable Energy Optimization, Planning and Control


Renewable Energy Optimization, Planning and Control

Author: Anita Khosla

language: en

Publisher: Springer Nature

Release Date: 2023-03-07


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This book gathers selected high-quality research papers presented at International Conference on Renewable Technologies in Engineering (ICRTE 2022) organized by Manav Rachna International Institute of Research & Studies, Faridabad, Haryana, India, during October 7–8, 2022. The book includes conference papers on the theme ‘Computational Techniques for Renewable Energy Optimization,’ which aims to bring together leading academic scientists, researchers, and research scholars to exchange and share their experiences and research results on all aspects of renewable energy integration, planning, control, and optimization. It also provides a premier interdisciplinary platform for researchers, practitioners, and educators to present and discuss the most recent innovations, trends, and concerns as well as practical challenges encountered and solutions adopted in the fields of renewable energy and resources.

Future Modern Distribution Networks Resilience


Future Modern Distribution Networks Resilience

Author: Seyed Mohammad Taghi Gharibzahedi

language: en

Publisher: Elsevier

Release Date: 2024-02-23


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Future Modern Distribution Networks Resilience examines the combined impact of low-probability and high-impact events on modern distribution systems' resilience. Using practical guidance, the book provides comprehensive approaches for improving energy systems' resilience by utilizing infrastructure and operational strategies. Divided in three parts, Part One provides a conceptual introduction and review of power system resilience, including topics such as risk and vulnerability assessment in power systems, resilience metrics, and power systems operation and planning. Part Two discusses modelling of vulnerability and resilience evaluation indices and cost-benefit analysis. Part Three reviews infrastructure and operational strategies to improve power system resilience, including robust grid hardening strategies, mobile energy storage and electric vehicles, and networked microgrids and renewable energy resources. With a strong focus on economic results and cost-effectives, Future Modern Distribution Networks Resilience is a practical reference for students, researchers and engineers interested in power engineering, energy systems, and renewable energy. - Reviews related concepts to active distribution systems resilience before, during, and after a sudden disaster - Presents analysis of risk and vulnerability for reliable evaluation, sustainable operation, and accurate planning of energy grids against low-probability and high-impact events - Highlights applications of practical metrics for resilience assessment of future energy networks - Provides guidance for the development of cost-effective resilient techniques for reducing the vulnerability of electrical grids to severe disasters