Architecture definition and operation testing of local electricity markets. The EMPOWER project

Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Design And Implementation Of Co-Operative Control Strategy For Hybrid AC/DC Microgrids

This thesis is mainly divided in two major sections: 1) Modelling and control of AC microgrid, DC microgrid, Hybrid AC/DC microgrid using distributed co-operative control, and 2) Development of a four bus laboratory prototype of an AC microgrid system. At first, a distributed cooperative control (DCC) for a DC microgrid considering the state-of-charge (SoC) of the batteries in a typical plug-in-electric-vehicle (PEV) is developed. In DC microgrids, this methodology is developed to assist the load sharing amongst the distributed generation units (DGs), according to their ratings with improved voltage regulation. Subsequently, a DCC based control algorithm for AC microgrid is also investigated to improve the performance of AC microgrid in terms of power sharing among the DGs, voltage regulation and frequency deviation. The results validate the advantages of the proposed methodology as compared to traditional droop control of AC microgrid. The DCC-based control methodology for AC microgrid and DC microgrid are further expanded to develop a DCC-based power management algorithm for hybrid AC/DC microgrid. The developed algorithm for hybrid microgrid controls the power flow through the interfacing converter (IC) between the AC and DC microgrids. This will facilitate the power sharing between the DGs according to their power ratings. Moreover, it enables the fixed scheduled power delivery at different operating conditions, while maintaining good voltage regulation and improved frequency profile. The second section provides a detailed explanation and step-by-step design and development of an AC/DC microgrid testbed. Controllers for the three-phase inverters are designed and tested on different generation units along with their corresponding inductor-capacitor-inductor (LCL) filters to eliminate the switching frequency harmonics. Electric power distribution line models are developed to form the microgrid network topology. Voltage and current sensors are placed in the proper positions to achieve a full visibility over the microgrid. A running average filter (RAF) based enhanced phase-locked-loop (EPLL) is designed and implemented to extract frequency and phase angle information. A PLL-based synchronizing scheme is also developed to synchronize the DGs to the microgrid. The developed laboratory prototype runs on dSpace platform for real time data acquisition, communication and controller implementation

Design and implementation of a wind turbine emulator using an induction motor and direct current machine

The study deals with the application details and validation of a wind turbine emulator (WTE) consisting of a user interface, 1.5kW squirrel-cage induction motor (IM) and separately excited direct current machine (DCM). To this end, an induction motor and direct current machine are mechanically coupled to behave like wind turbine. Thus, by controlling the asynchronous motor over wind data, the shaft of the asynchronous motor rotates like the high turbine shaft of the wind turbine and emulates the wind turbine in the laboratory environment. The user interface includes 12 commercial wind turbines with similar characteristics. The user selects the wind data for a day, then selects the wind turbine and operates the system. The system generates reference speed information in accordance with the user's preferences. The WTE calculations are performed on a PC and 32 bit ARM cortex board, both connected on UART. The generated speed information is applied to the frequency converter via the PI control technique and the induction motor is driven according to the reference speed. The purpose of the study is the hardware implementation of a wind energy conversion system for control and online monitoring in a laboratory environment. The system will allow testing various wind data and performing efficiency analyzes at any time and will enable the testing of small-scale power converters for wind power systems

μGIM - Microgrid intelligent management system based on a multi-agent approach and the active participation of end-users

[ES] Los sistemas de potencia y energía están cambiando su paradigma tradicional, de sistemas centralizados a sistemas descentralizados. La aparición de redes inteligentes permite la integración de recursos energéticos descentralizados y promueve la gestión inclusiva que involucra a los usuarios finales, impulsada por la gestión del lado de la demanda, la energía transactiva y la respuesta a la demanda. Garantizar la escalabilidad y la estabilidad del servicio proporcionado por la red, en este nuevo paradigma de redes inteligentes, es más difícil porque no hay una única sala de operaciones centralizada donde se tomen todas las decisiones. Para implementar con éxito redes inteligentes, es necesario combinar esfuerzos entre la ingeniería eléctrica y la ingeniería informática. La ingeniería eléctrica debe garantizar el correcto funcionamiento físico de las redes inteligentes y de sus componentes, estableciendo las bases para un adecuado monitoreo, control, gestión, y métodos de operación. La ingeniería informática desempeña un papel importante al proporcionar los modelos y herramientas computacionales adecuados para administrar y operar la red inteligente y sus partes constituyentes, representando adecuadamente a todos los diferentes actores involucrados. Estos modelos deben considerar los objetivos individuales y comunes de los actores que proporcionan las bases para garantizar interacciones competitivas y cooperativas capaces de satisfacer a los actores individuales, así como cumplir con los requisitos comunes con respecto a la sostenibilidad técnica, ambiental y económica del Sistema. La naturaleza distribuida de las redes inteligentes permite, incentiva y beneficia enormemente la participación activa de los usuarios finales, desde actores grandes hasta actores más pequeños, como los consumidores residenciales. Uno de los principales problemas en la planificación y operación de redes eléctricas es la variación de la demanda de energía, que a menudo se duplica más que durante las horas pico en comparación con la demanda fuera de pico. Tradicionalmente, esta variación dio como resultado la construcción de plantas de generación de energía y grandes inversiones en líneas de red y subestaciones. El uso masivo de fuentes de energía renovables implica mayor volatilidad en lo relativo a la generación, lo que hace que sea más difícil equilibrar el consumo y la generación. La participación de los actores de la red inteligente, habilitada por la energía transactiva y la respuesta a la demanda, puede proporcionar flexibilidad en desde el punto de vista de la demanda, facilitando la operación del sistema y haciendo frente a la creciente participación de las energías renovables. En el ámbito de las redes inteligentes, es posible construir y operar redes más pequeñas, llamadas microrredes. Esas son redes geográficamente limitadas con gestión y operación local. Pueden verse como áreas geográficas restringidas para las cuales la red eléctrica generalmente opera físicamente conectada a la red principal, pero también puede operar en modo isla, lo que proporciona independencia de la red principal. Esta investigación de doctorado, realizada bajo el Programa de Doctorado en Ingeniería Informática de la Universidad de Salamanca, aborda el estudio y el análisis de la gestión de microrredes, considerando la participación activa de los usuarios finales y la gestión energética de lascarga eléctrica y los recursos energéticos de los usuarios finales. En este trabajo de investigación se ha analizado el uso de conceptos de ingeniería informática, particularmente del campo de la inteligencia artificial, para apoyar la gestión de las microrredes, proponiendo un sistema de gestión inteligente de microrredes (μGIM) basado en un enfoque de múltiples agentes y en la participación activa de usuarios. Esta solución se compone de tres sistemas que combinan hardware y software: el emulador de virtual a realidad (V2R), el enchufe inteligente de conciencia ambiental de Internet de las cosas (EnAPlug), y la computadora de placa única para energía basada en el agente (S4E) para permitir la gestión del lado de la demanda y la energía transactiva. Estos sistemas fueron concebidos, desarrollados y probados para permitir la validación de metodologías de gestión de microrredes, es decir, para la participación de los usuarios finales y para la optimización inteligente de los recursos. Este documento presenta todos los principales modelos y resultados obtenidos durante esta investigación de doctorado, con respecto a análisis de vanguardia, concepción de sistemas, desarrollo de sistemas, resultados de experimentación y descubrimientos principales. Los sistemas se han evaluado en escenarios reales, desde laboratorios hasta sitios piloto. En total, se han publicado veinte artículos científicos, de los cuales nueve se han hecho en revistas especializadas. Esta investigación de doctorado realizó contribuciones a dos proyectos H2020 (DOMINOES y DREAM-GO), dos proyectos ITEA (M2MGrids y SPEAR), tres proyectos portugueses (SIMOCE, NetEffiCity y AVIGAE) y un proyecto con financiación en cascada H2020 (Eco-Rural -IoT)

Experimental Investigation and Evaluation of Future Active Distribution Networks

The UK government’s policy to achieve a 20% renewable energy generation target by 2020, will require significant amounts of SSEG (Small-Scale Embedded Generation) to be connected. In addition to the expected economic and environmental benefits, the anticipated growth in SSEG brings with it numerous challenges for the operation of low voltage and medium voltage distribution networks. At present, there are a number of competing active network management concepts being considered to overcome these challenges and at Durham University a concept defined as the Small Scale Energy Zone (SSEZ) has been proposed and is investigated as part of this research. To further this, a bespoke active low voltage distribution network emulator known as the Experimental SSEZ has been developed by the author. Controllable emulated SSEG, controllable energy storage and controllable emulated load are incorporated into this laboratory. A transformation system has been developed to relate the operation of this system to that of low voltage distribution networks. Centralised and distributed network control systems have been developed for the Experimental SSEZ. These systems were used to evaluate, in conjunction with the relevant literature, the implementation of similar systems on future low voltage distribution networks. Both centralised and distributed control system architectures were found to have their merits. This research should therefore be useful in informing design decisions when developing and implementing active distribution network management systems on LV networks