Energy Management Systems for Smart Electric Railway Networks: A Methodological Review

Energy shortage is one of the major concerns in today’s world. As a consumer of electrical energy, the electric railway system (ERS), due to trains, stations, and commercial users, intakes an enormous amount of electricity. Increasing greenhouse gases (GHG) and CO2 emissions, in addition, have drawn the regard of world leaders as among the most dangerous threats at present; based on research in this field, the transportation sector contributes significantly to this pollution. Railway Energy Management Systems (REMS) are a modern green solution that not only tackle these problems but also, by implementing REMS, electricity can be sold to the grid market. Researchers have been trying to reduce the daily operational costs of smart railway stations, mitigating power quality issues, considering the traction uncertainties and stochastic behavior of Renewable Energy Resources (RERs) and Energy Storage Systems (ESSs), which has a significant impact on total operational cost. In this context, the first main objective of this article is to take a comprehensive review of the literature on REMS and examine closely all the works that have been carried out in this area, and also the REMS architecture and configurations are clarified as well. The secondary objective of this article is to analyze both traditional and modern methods utilized in REMS and conduct a thorough comparison of them. In order to provide a comprehensive analysis in this field, over 120 publications have been compiled, listed, and categorized. The study highlights the potential of leveraging RERs for cost reduction and sustainability. Evaluating factors including speed, simplicity, efficiency, accuracy, and ability to handle stochastic behavior and constraints, the strengths and limitations of each optimization method are elucidated

Shared Mobility Optimization in Large Scale Transportation Networks: Methodology and Applications

abstract: Optimization of on-demand transportation systems and ride-sharing services involves solving a class of complex vehicle routing problems with pickup and delivery with time windows (VRPPDTW). Previous research has made a number of important contributions to the challenging pickup and delivery problem along different formulation or solution approaches. However, there are a number of modeling and algorithmic challenges for a large-scale deployment of a vehicle routing and scheduling algorithm, especially for regional networks with various road capacity and traffic delay constraints on freeway bottlenecks and signal timing on urban streets. The main thrust of this research is constructing hyper-networks to implicitly impose complicated constraints of a vehicle routing problem (VRP) into the model within the network construction. This research introduces a new methodology based on hyper-networks to solve the very important vehicle routing problem for the case of generic ride-sharing problem. Then, the idea of hyper-networks is applied for (1) solving the pickup and delivery problem with synchronized transfers, (2) computing resource hyper-prisms for sustainable transportation planning in the field of time-geography, and (3) providing an integrated framework that fully captures the interactions between supply and demand dimensions of travel to model the implications of advanced technologies and mobility services on traveler behavior.Dissertation/ThesisDoctoral Dissertation Civil, Environmental and Sustainable Engineering 201

Decision Support for Smart Grid Planning and Operation Considering Reliability

[ES] Esta tesis aporta contribuciones a los temas de los sistemas de energía y la movilidad eléctrica. Por lo tanto, se proponen soluciones innovadoras para la planificación de la red de distribución radial tradicional sin o con pocas unidades de recursos energéticos distribuidos, y para la planificación, operación, reconfiguración, y gestión de recursos energéticos en redes de distribución en media tensión considerando una alta penetración de los recursos energéticos distribuidos en el contexto de las redes inteligentes. Las preocupaciones sobre la disponibilidad de combustibles fósiles y el aumento de los efectos climático causados por su uso generalizado en la generación de electricidad han llevado a varias políticas e incentivos para atenuar estos problemas. Estas medidas contribuyeron a inversiones considerables en fuentes de energía renovables y motivaron muchas iniciativas de redes inteligentes. Aunque el panorama futuro de los sistemas eléctricos modernos parece muy prometedor, la integración a gran escala de fuentes de energía renovables de naturaleza intermitente, como la eólica y la fotovoltaica, plantea nuevos desafíos y limitaciones en la industria eléctrica actual. Hoy en día, el diseño de la red de distribución no está correctamente preparado para alojar una gran cantidad de fuentes de energía renovables distribuidas. Por lo tanto, los operadores del sistema de distribución reconocen la necesidad de cambiar el diseño de la red mediante la planificación y el refuerzo. A medida que aumenta la penetración de las fuentes de energía renovable, un agregador de energía puede proporcionar una generación y demanda altamente flexibles según lo requiere el paradigma de red inteligente. Además, esta entidad puede permitir lograr una alta integración de la oferta de energía renovable y aumentar el valor para los pequeños productores y consumidores que no pueden negociar directamente en el mercado mayorista. Sin embargo, la entidad agregadora de energía necesita herramientas adecuadas de apoyo a la decisión para superar los desafíos complejos y hacer frente a un gran número de recursos energéticos. Por lo tanto, la gestión de recursos energéticos es crucial para que la entidad agregadora de energía reduzca los costos de operación, aumente de los beneficios, reduzca la huella de carbono y mejore la estabilidad del sistema. En la perspectiva mundial actual, muchas personas se están mudando a las ciudades en busca de una mejor calidad de vida, contribuyendo de esta manera a la continua expansión de las áreas urbanas. En consecuencia, el sector de transportes está jugando un papel crítico en las emisiones de dióxido de carbono. Teniendo en cuenta esto, muchas ventajas medioambientales y económicas pueden ser obtenidas del cambio de los motores de combustión interna a los vehículos eléctricos. Sin embargo, este cambio contribuirá a una carga en la red de distribución, dando lugar a la posibilidad de congestión de la red. Por lo tanto, para facilitar la integración de la carga de los vehículos eléctricos en la red de distribución, un modelo de predicción del comportamiento del usuario de un vehículo eléctrico pode ser una herramienta muy importante. Además, el paradigma de la red inteligente está desafiando la estructura de control y operación convencional diseñado para redes de distribución pasivas. De este modo, la reconfiguración de la red de distribución será una estrategia esencial y significativa para el operador del sistema de distribución. En el estado del arte actual se identificó una falta de modelos, estrategias y herramientas de apoyo a la toma de decisiones adecuadas para los dominios de problemas de planificación, operación y gestión de recursos energéticos de redes de distribución en media tensión con una alta penetración de fuentes de energía distribuidas. Por lo tanto, surgen varios desafíos de investigación que llevan a la necesidad de desarrollar modelos nuevos e innovadores que aborden: a) el impacto de las fuentes de energía renovable y la variabilidad de la demanda en la planificación de la expansión a largo plazo, b) el problema de la gestión de los recursos energéticos a gran escala, teniendo en cuenta la demanda, las fuentes de energía renovables, los vehículos eléctricos y la variabilidad de los precios del mercado, c) el análisis de impacto de los precios de carga dinámicos de los vehículos eléctricos en la operación de la red de distribución y en el comportamiento del usuario del vehículo eléctrico. Además, en el contexto de la red de distribución de media tensión radial tradicional, también se verificó la necesidad de modelos innovadores para mejorar la confiabilidad a través de la identificación de nuevas inversiones en los componentes de la red. Por lo tanto, esta tesis propone soluciones innovadoras para hacer frente a todos estos vacíos y problemas. Para ese propósito, las contribuciones de la tesis, resultan en un innovador sistema de apoyo a la decisión llamado Advanced Decision Support Tool for Smart Grid Planning and Operation (SupporGrid). El SupporGrid se compone de un conjunto de modelos diversificados que juntos contribuyen a manejar la complejidad de la planificación tradicional de las redes de distribución radial (PlanTGrid), y para la planificación (PlanSGrid), operación (OperSGrid), y los problemas de gestión de recursos energéticos (ERMGrid) en redes de distribución de media tensión en el paradigma de red inteligente. PlanTGrid incluye un modelo de planificación de expansión para redes de distribución radial tradicionales para identificar la posibilidad de nuevas inversiones al costo mínimo. La planificación de la expansión a largo plazo de las redes de distribución en un contexto de red inteligente con una alta penetración de fuentes de energía renovables distribuidas y que trata las fuentes de incertidumbre se resuelve mediante el uso PlanSGrid. OperSGrid contiene una herramienta de simulación de viajes de los usuarios de los vehículos eléctricos funcionando en conjunto con un modelo de operación y reconfiguración que utiliza descomposición de Benders y precios marginales para comprender el impacto del precio de carga de energía dinámica en ambos lados: la red de distribución y el usuario de vehículo eléctrico. Para hacer frente a la gestión de recursos energéticos a gran escala con problemas de respuesta a la demanda y sistemas de almacenamiento de energía, así como con la variabilidad de la demanda, las fuentes de energía renovable, los vehículos eléctricos y el precio de mercado, ERMGrid incluye un modelo estocástico de dos etapas. Las metodologías desarrolladas para el sistema de soporte de decisiones se han probado y validado en escenarios realistas. Los resultados prometedores logrados en condiciones realistas respaldan la hipótesis de que las metodologías son adecuadas e innovadoras para la planificación de la red de distribución radial tradicional, y para la planificación, operación, reconfiguración y gestión de recursos energéticos a largo plazo de la red de distribución considerando alta penetración de recursos energéticos distribuidos y de vehículos eléctricos en el contexto de red inteligente. Los resultados prometedores logrados en condiciones realistas respaldan la hipótesis de que las metodologías son adecuadas e innovadoras para la planificación de la red de distribución radial tradicional, y para la planificación, operación, reconfiguración y gestión de recursos energéticos a largo plazo de la red de distribución considerando la alta distribución de recursos energéticos y la penetración de vehículos eléctricos. De hecho, este sistema de apoyo a la decisión mejorará el funcionamiento de las redes de distribución de media tensión, permitiendo ahorros para las partes interesadas

Energy Management of Prosumer Communities

The penetration of distributed generation, energy storages and smart loads has resulted in the emergence of prosumers: entities capable of adjusting their electricity production and consumption in order to meet environmental goals and to participate profitably in the available electricity markets. Significant untapped potential remains in the exploitation and coordination of small and medium-sized distributed energy resources. However, such resources usually have a primary purpose, which imposes constraints on the exploitation of the resource; for example, the primary purpose of an electric vehicle battery is for driving, so the battery could be used as temporary storage for excess photovoltaic energy only if the vehicle is available for driving when the owner expects it to be. The aggregation of several distributed energy resources is a solution for coping with the unavailability of one resource. Solutions are needed for managing the electricity production and consumption characteristics of diverse distributed energy resources in order to obtain prosumers with more generic capabilities and services for electricity production, storage, and consumption. This collection of articles studies such prosumers and the emergence of prosumer communities. Demand response-capable smart loads, battery storages and photovoltaic generation resources are forecasted and optimized to ensure energy-efficient and, in some cases, profitable operation of the resources

Coalitional model predictive control for systems of systems

An aspect so far rarely contemplated in distributed control problems is the explicit consideration of individual (local) interests of the components of a complex system. Indeed, the focus of the majority of the literature about distributed control has been the overall system performance. While on one hand this permitted to address fundamental properties of centralized control, such as system-wide optimality and stability, one the other hand it implied assuming unrestricted cooperation across local controllers. However, when dealing with multi-agent systems with a strong heterogeneous character, cooperation between the agents cannot be taken for granted (due to, for example, logistics, market competition), and selfish interests may not be neglected. Another critical point that must be kept into consideration is the diversity characterizing systems of systems (SoS), yielding very complex interactions between the agents involved (one example of such system is the smart grid). In order to tackle such inherent aspects of SoS, the research presented in this thesis has been concerned with the development of a novel framework, the coalitional control, that extends the scope of advanced control methods (in particular MPC) by drawing concepts from cooperative game theory that are suited for the inherent heterogeneity of SoS, providing as well an economical interpretation useful to explicitly take into account local selfish interests. Thus, coalitional control aims at governing the association/dissociation dynamics of the agents controlling the system, according to the expected benefits of their possible cooperation. From a control theoretical perspective, this framework is founded on the theory of switched systems and variable structure/topology networked systems, topics that are recently experiencing a renewed interest within the community. The main concepts and challenges in coalitional control, and the links with cooperative network game theory are presented in this document, tracing a path from model partitioning to the control schemes whose principles delineate the idea of coalitional control. This thesis focuses on two basic architectures: (i) a hierarchically supervised evolution of the coalitional structure, and (ii) a protocol for autonomous negotiation between the agents, with specific mechanisms for benefit redistribution, leading to the emergence of cooperating clusters.Premio Extraordinario de Doctorado U