DFT-based sizing of battery storage devices to determine day-ahead minimum variability injection dispatch with renewable energy resources

Renewable energy (RE) resources are non-dispatchable due to their intermittent nature, and battery storage devices (BSDs) play an important role to overcome their inherent variability. Therefore, for optimal operability, BSDs must be appropriately sized. Historical RE generation data can be used for sizing, with the objective to minimize the annualized planning cost. Application of high and low pass filters about a given cut-off frequency on the frequency spectrum of the historical generation data, calculated using discrete Fourier transform (DFT) approach, segregate the fast and slowly varying components. The proposed methodology is based on 3 & #x03C3; principle and will ensure minimum injection of RE-generation variability into the grid for day-ahead scheduling with both fast and slowly varying components. The analysis shows that the batteries with the minimum unit capacity cost to throughput ratio provide minimum annualized planning cost for both slow and fast varying components. Determination of sizing of BSDs is numerically & #x2018;costly & #x2019; and to obtain the optimal cut-off frequency, a derivative-free mode-pursuing sampling method is applied. Exponential reduction in the daily injection of variability with increasing statistical significance in sizing is observed. The impact of unit capacity cost to throughput ratio on the sizing of BSDs is also studied

Design of Degradation-Conscious Control Schemes for Energy Storage Systems in Grid-connected Microgrid of High PV Generation

The integration of high PV-penetrated prosumers into the distribution system is not without challenges due to the uncertain PV power. This investigation examines a hierarchical HESS scheme that incorporates both distributed and centralized storages. The primary objective is to present a direct methodology for determining the capacities and control strategies of centralized and distributed hybrid storage scheme. Thus, the thesis proposes a degradation-conscious battery control for ESS scheme while the grid constraints are sufficiently met

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