Integration of Flywheel Energy Storage Systems in Low Voltage Distribution Grids

A Flywheel Energy Storage System (FESS) can rapidly inject or absorb high amounts of active power in order to support the grid, following abrupt changes in the generation or in the demand, with no concern over its lifetime. The work presented in this book studies the grid integration of a high-speed FESS in low voltage distribution grids from several perspectives, including optimal allocation, sizing, modeling, real-time simulation, and Power Hardware-in-the-Loop testing

Integration of Flywheel Energy Storage Systems in Low Voltage Distribution Grids

Mit dem Ziel, den Stromsektor zu dekarbonisieren und dem Klimawandel zu begegnen, steigt der Anteil erneuerbarer Energieressourcen in den Energiesystemen rund um den Globus kontinuierlich an. Aufgrund des intermittierenden Charakters dieser Ressourcen kann die Aufrechterhaltung des momentanen Gleichgewichts zwischen Erzeugung und Verbrauch und damit der Netzfrequenz ohne angemessene Maßnahmen jedoch eine Herausforderung darstellen. Da erneuerbare Energiequellen mit Umrichterschnittstellen dem System selbst keine Trägheit verleihen, nimmt gleichzeitig die kumulative Systemträgheit ab, was zu schnelleren Änderungen der Netzfrequenz und Bedenken hinsichtlich der Netzstabilität führt. Ein Schwungrad-Energiespeichersystem (Flywheel Energy Storage System, FESS) kann schnell große Leistungsmengen einspeisen oder aufnehmen, um das Netz nach einer abrupten Änderung der Erzeugung oder des Verbrauchs zu unterstützen. Neben der schnellen Reaktionszeit hat ein FESS den Vorteil einer hohen Leistungsdichte und einer großen Anzahl von Lade- und Entladezyklen ohne Kapazitätsverlust während seiner gesamten Lebensdauer. Diese Eigenschaften machen das FESS zu einem gut geeigneten Kandidaten für die Frequenzstabilisierung des Netzes oder die Glättung kurzfristiger Leistungsschwankungen auf lokaler Ebene. In dieser Dissertation wird die Netzintegration eines Hochgeschwindigkeits-FESS auf der Niederspannungsebene aus mehreren Perspektiven untersucht. Zunächst wird das Problem der Platzierung und Dimensionierung eines FESS in Niederspannungsverteilnetzen für Leistungsglättungsanwendungen behandelt. Um den am besten geeigneten Standort für ein FESS zu finden, wird eine datengetriebene Methode zur Abschätzung der relativen Spannungsempfindlichkeit vorgestellt, die auf dem Konzept der Transinformation basiert. Der Hauptvorteil der vorgeschlagenen Methode besteht darin, dass sie kein Netzmodell erfordert und nur Messwerte an den interessierenden Punkten verwendet. Messergebnisse aus einem realen Netz in Süddeutschland zeigen, dass mit dem vorgeschlagenen Ansatz die Netzanschlusspunkte mit einer höheren Spannungsempfindlichkeit gegenüber Wirkleistungsänderungen, welche am meisten von einem durch FESS ermöglichten, glatteren Leistungsprofil profitieren können, erfolgreich zugeordnet werden können. Darüber hinaus wird eine neue Methode zur Dimensionierung von Energiespeichersystemen unter Verwendung von Messdaten eingeführt. Der vorgeschlagene Ansatz erkennt wiederkehrende Verbrauchsmuster in aufgezeichneten Leistungsprofilen mit Hilfe des "Motif Discovery"-Algorithmus, die dann zur Dimensionierung verschiedener Speichertechnologien, einschließlich eines FESS, verwendet werden. Anhand von gesammelten Messdaten aus mehreren Niederspannungsnetzen in Deutschland wird gezeigt, dass die Speichersysteme mit den aus den detektierten Mustern abgeleiteten Charakteristika während der gesamten Messperiode effektiv für ihre Anwendungen genutzt werden können. Als nächstes wurde ein dynamisches Modell eines Hochgeschwindigkeits-FESS entwickelt und mit experimentellen Ergebnissen in mehreren Szenarien, unter Berücksichtigung der Verluste und des Hilfsenergiebedarfs des Systems, validiert. In den untersuchten Szenarien wurde eine maximale Differenz von nur 0,8 % zwischen dem Ladezustand des Modells und dem realen FESS beobachtet, was die Genauigkeit des entwickelten Modells beschreibt. Nach Festlegung des erforderlichen Aufbaus wurde die Leistungsfähigkeit eines 60 kW Hochgeschwindigkeits-FESS während mehrerer Frequenzabweichungsszenarien mit Hilfe von Power Hardware-in-the-Loop-Tests beurteilt. Die Ergebnisse der PHIL-Tests zeigen, dass das Hochgeschwindigkeits-FESS sehr schnell nach einer plötzlichen Frequenzabweichung reagiert und in knapp 60 ms die erforderliche Leistung erreicht, wobei die neuesten Anforderungen der Anwendungsregeln für die Frequenzunterstützung auf der Niederspannungsebene erfüllt werden. Um schließlich die Vorteile des schnellen Verhaltens des FESS für Energiesysteme mit geringer Trägheit zu demonstrieren, wurde ein neuartiger adaptiver Trägheits-Emulationsregler für das Hochgeschwindigkeits-FESS eingeführt und seine Leistung in einem Microgrid mit geringer Trägheit durch Simulationen und Experimente validiert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die Verwendung des FESS mit dem vorgeschlagenen Trägheits-Emulationsregler die maximale Änderungsrate der Frequenz um 28 % und die maximale Frequenzabweichung um 44 % während der Inselbildung des untersuchten Microgrid reduzieren kann und mehrere zuvor vorgestellte adaptive Regelungskonzepte übertrifft. Der vorgeschlagene Regler wurde auch auf einem realen 60 kW FESS mit dem Konzept des Rapid Control Prototyping implementiert, und die Leistungsfähigkeit des FESS mit dem neuen Regelungsentwurf wurde mit Hilfe von PHIL-Tests des FESS validiert. Die PHIL-Ergebnisse, die die allererste experimentelle Validierung der Trägheitsemulation mit einem FESS darstellen, bestätigen die Simulationsergebnisse und zeigen die Vorteile des vorgeschlagenen Reglers

Integration of Flywheel Energy Storage Systems in Low Voltage Distribution Grids

A Flywheel Energy Storage System (FESS) can rapidly inject or absorb high amounts of active power in order to support the grid, following abrupt changes in the generation or in the demand, with no concern over its lifetime. The work presented in this book studies the grid integration of a high-speed FESS in low voltage distribution grids from several perspectives, including optimal allocation, sizing, modeling, real-time simulation, and Power Hardware-in-the-Loop testing

Test stand design and automated sequences implementation

Chemnitz University of Technology has been involved since 2018 in an academic automotive championship gathering 1:10 fuel cell/battery-powered vehicles. The goal of the race being to travel the longest distance with a limited amount of hydrogen and electricity, it would be meaningful to predict the vehicle fuel consumption prior to the race for a given driving style. For this purpose, the present work proposes a new approach which consisted in designing a chassis dynamometer allowing to implement race driving cycles and to emulate the related road load thanks to a real time industrial automation PLC software. In particular, the chassis dynamometer was designed with PTC CREO and is composed of four trunnionmounted hub dynamometers whose power absorption is performed by hysteresis brakes. The four modules can be controlled independently to adapt the type of 1:10 vehicle powertrain and are controlled from sequences that are implemented by using TwinCAT 3. The data acquisition system from Beckho Automation based on the real time eld bus EtherCAT has enabled the system to be tested under high transient driving cycles. The work has resulted of a chassis dynamometer capable of assessing the vehicle speed from 0 to 30 km=h with an accuracy lower than 3%. The vehicle battery voltage can be measuredin the range 0 to 10 V with an uncertainty lower than 0.1 %. Moreover, the test bench allow to compute the wheel's torque with a proper stability but considering a long delay between the reference torque value and dynamometer response. Finally, a driving cycle has been implemented and the vehicle associated to the PID controller has showed a response time lower than 80 ms.Chemnitz University of Technology has been involved since 2018 in an academic automotive championship gathering 1:10 fuel cell/battery-powered vehicles. The goal of the race being to travel the longest distance with a limited amount of hydrogen and electricity, it would be meaningful to predict the vehicle fuel consumption prior to the race for a given driving style. For this purpose, the present work proposes a new approach which consisted in designing a chassis dynamometer allowing to implement race driving cycles and to emulate the related road load thanks to a real time industrial automation PLC software. In particular, the chassis dynamometer was designed with PTC CREO and is composed of four trunnionmounted hub dynamometers whose power absorption is performed by hysteresis brakes. The four modules can be controlled independently to adapt the type of 1:10 vehicle powertrain and are controlled from sequences that are implemented by using TwinCAT 3. The data acquisition system from Beckho Automation based on the real time eld bus EtherCAT has enabled the system to be tested under high transient driving cycles. The work has resulted of a chassis dynamometer capable of assessing the vehicle speed from 0 to 30 km=h with an accuracy lower than 3%. The vehicle battery voltage can be measuredin the range 0 to 10 V with an uncertainty lower than 0.1 %. Moreover, the test bench allow to compute the wheel's torque with a proper stability but considering a long delay between the reference torque value and dynamometer response. Finally, a driving cycle has been implemented and the vehicle associated to the PID controller has showed a response time lower than 80 ms

Virtual Synchronous Generator Operation of Full Converter Wind Turbine ‒ Control and Testing in a Hardware Based Emulation Platform

Wind is one of the most promising renewable energy forms that can be harvested to into the electrical power system. The installation has been rising worldwide in the past and will continue to steadily increase. The high penetration of wind energy has bought about a number of difficulties to the power system operation due to its stochastic nature, lack of exhibited inertia, and differing responses to the traditional energy sources in grid disturbances. Various grid support functions are then proposed to resolve the issues. One solution is to allow the renewable energy sources to behave like a traditional synchronous generator in the system, as a virtual synchronous generator (VSG). On the other hand, testing the control of the future power grid with high penetration renewable often relies on digital simulation or hardware-based experiments. But they either suffer from fidelity and numerical stability issues, or are bulky and inflexible. A power electronics based power system emulation platform is built in the University of Tennessee. This Hardware Testbed (HTB) allows testing of both system level and component level controls, with a good balance between the fidelity of the hardware-based testing platform, and the coverage of the digital simulation.This dissertation proposal investigates the VSG operation of the full converter wind turbine (FCWT), focusing on its control and testing in the HTB. Specifically, a FCWT emulator was developed using a single converter to include its physical model and control strategies. The existing grid support functions are also included to demonstrate their feasibility.The comprehensive VSG controls are then proposed for a FCWT with short term energy storage. The dynamic response of the FCWT can be comparable to the traditional generation during grid disturbance. The control can also allow the FCWT to be dispatched by the system operator, and even operate stand-alone without other grid sources.To study the system response under faults, a short circuit fault emulator was developed in the HTB platform. Four basic types of the short circuit faults with various fault impedance can be emulated using the emulator. The power system transient stability in terms of critical clearing time can be measured using the developed fault emulator

Design, development and characterisation of a FPGA platform for multi-motor electric vehicle control

Two three-phase squirrel-cage induction motors are used as a propulsion system of an electric vehicle (EV). A simple XC3S1000 FPGA is used to simultaneously control both electric motors, with field oriented control and space vector modulation techniques. To electronically distribute the torque between the two electric motors, a simple, yet effective, strategy based on a uniform torque distribution has been implemented. Experimental results obtained with a multi-motor EV prototype demonstrate the proper operation of the proposed system

Accelerating inference in cosmology and seismology with generative models

Statistical analyses in many physical sciences require running simulations of the system that is being examined. Such simulations provide complementary information to the theoretical analytic models, and represent an invaluable tool to investigate the dynamics of complex systems. However, running simulations is often computationally expensive, and the high number of required mocks to obtain sufficient statistical precision often makes the problem intractable. In recent years, machine learning has emerged as a possible solution to speed up the generation of scientific simulations. Machine learning generative models usually rely on iteratively feeding some true simulations to the algorithm, until it learns the important common features and is capable of producing accurate simulations in a fraction of the time. In this thesis, advanced machine learning algorithms are explored and applied to the challenge of accelerating physical simulations. Various techniques are applied to problems in cosmology and seismology, showing benefits and limitations of such an approach through a critical analysis. The algorithms are applied to compelling problems in the fields, including surrogate models for the seismic wave equation, the emulation of cosmological summary statistics, and the fast generation of large simulations of the Universe. These problems are formulated within a relevant statistical framework, and tied to real data analysis pipelines. In the conclusions, a critical overview of the results is provided, together with an outlook over possible future expansions of the work presented in the thesis