Review of trends and targets of complex systems for power system optimization

Optimization systems (OSs) allow operators of electrical power systems (PS) to optimally operate PSs and to also create optimal PS development plans. The inclusion of OSs in the PS is a big trend nowadays, and the demand for PS optimization tools and PS-OSs experts is growing. The aim of this review is to define the current dynamics and trends in PS optimization research and to present several papers that clearly and comprehensively describe PS OSs with characteristics corresponding to the identified current main trends in this research area. The current dynamics and trends of the research area were defined on the basis of the results of an analysis of the database of 255 PS-OS-presenting papers published from December 2015 to July 2019. Eleven main characteristics of the current PS OSs were identified. The results of the statistical analyses give four characteristics of PS OSs which are currently the most frequently presented in research papers: OSs for minimizing the price of electricity/OSs reducing PS operation costs, OSs for optimizing the operation of renewable energy sources, OSs for regulating the power consumption during the optimization process, and OSs for regulating the energy storage systems operation during the optimization process. Finally, individual identified characteristics of the current PS OSs are briefly described. In the analysis, all PS OSs presented in the observed time period were analyzed regardless of the part of the PS for which the operation was optimized by the PS OS, the voltage level of the optimized PS part, or the optimization goal of the PS OS.Web of Science135art. no. 107

Optimal methodology for distribution systems reconfiguration based on OPF and solved by decomposition technique

This paper presents a new and efficient methodology for distribution network reconfiguration integrated with optimal power flow (OPF) based on a Benders decomposition approach. The objective minimizes power losses, balancing load among feeders and subject to constraints: capacity limit of branches, minimum and maximum power limits of substations or distributed generators, minimum deviation of bus voltages and radial optimal operation of networks. The Generalized Benders decomposition algorithm is applied to solve the problem. The formulation can be embedded under two stages; the first one is the Master problem and is formulated as a mixed integer non-linear programming problem. This stage determines the radial topology of the distribution network. The second stage is the Slave problem and is formulated as a non-linear programming problem. This stage is used to determine the feasibility of the Master problem solution by means of an OPF and provides information to formulate the linear Benders cuts that connect both problems. The model is programmed in GAMS. The effectiveness of the proposal is demonstrated through two examples extracted from the literature

Unbalanced load flow with hybrid wavelet transform and support vector machine based Error-Correcting Output Codes for power quality disturbances classification including wind energy

Purpose. The most common methods to designa multiclass classification consist to determine a set of binary classifiers and to combine them. In this paper support vector machine with Error-Correcting Output Codes (ECOC-SVM) classifier is proposed to classify and characterize the power qualitydisturbances such as harmonic distortion,voltage sag, and voltage swell include wind farms generator in power transmission systems. Firstly three phases unbalanced load flow analysis is executed to calculate difference electric network characteristics, levels of voltage, active and reactive power. After, discrete wavelet transform is combined with the probabilistic ECOC-SVM model to construct the classifier. Finally, the ECOC-SVM classifies and identifies the disturbance type according tothe energy deviation of the discrete wavelet transform. The proposedmethod gives satisfactory accuracy with 99.2% compared with well known methods and shows that each power quality disturbances has specific deviations from the pure sinusoidal waveform,this is good at recognizing and specifies the type of disturbance generated from the wind power generator.Наиболее распространенные методы построения мультиклассовой классификации заключаются в определении набора двоичных классификаторов и их объединении. В данной статье предложена машина опорных векторов с классификатором выходных кодов исправления ошибок(ECOC-SVM) с целью классифицировать и характеризовать такие нарушения качества электроэнергии, как гармонические искажения, падение напряжения и скачок напряжения, включая генератор ветровых электростанций в системах передачи электроэнергии. Сначала выполняется анализ потока несимметричной нагрузки трех фаз для расчета разностных характеристик электрической сети, уровней напряжения, активной и реактивной мощности. После этого дискретное вейвлет-преобразование объединяется с вероятностной моделью ECOC-SVM для построения классификатора. Наконец, ECOC-SVM классифицирует и идентифицирует тип возмущения в соответствии с отклонением энергии дискретного вейвлет-преобразования. Предложенный метод дает удовлетворительную точность 99,2% по сравнению с хорошо известными методами и показывает, что каждое нарушение качества электроэнергии имеет определенные отклонения от чисто синусоидальной формы волны, что способствует распознаванию и определению типа возмущения, генерируемого ветровым генератором

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

A review of optimal planning active distribution system:Models, methods, and future researches

Due to the widespread deployment of distributed energy resources (DERs) and the liberalization of electricity market, traditional distribution networks are undergoing a transition to active distribution systems (ADSs), and the traditional deterministic planning methods have become unsuitable under the high penetration of DERs. Aiming to develop appropriate models and methodologies for the planning of ADSs, the key features of ADS planning problem are analyzed from the different perspectives, such as the allocation of DGs and ESS, coupling of operation and planning, and high-level uncertainties. Based on these analyses, this comprehensive literature review summarizes the latest research and development associated with ADS planning. The planning models and methods proposed in these research works are analyzed and categorized from different perspectives including objectives, decision variables, constraint conditions, and solving algorithms. The key theoretical issues and challenges of ADS planning are extracted and discussed. Meanwhile, emphasis is also given to the suitable suggestions to deal with these abovementioned issues based on the available literature and comparisons between them. Finally, several important research prospects are recommended for further research in ADS planning field, such as planning with multiple micro-grids (MGs), collaborative planning between ADSs and information communication system (ICS), and planning from different perspectives of multi-stakeholders

Dynamic Distribution System Reconfiguration to Improve System Reliability Considering Renewables and Energy Storage

O desenvolvimento económico e o crescente uso de novas tecnologias por parte dos consumidores fazem com que o fornecimento de energia, bem como a sua qualidade, se tornem uma séria preocupação. Uma forma de abordar essa preocupação é implementando sistemas de distribuição automatizados com tecnologias inteligentes para melhorar a fiabilidade e a eficiência da operação de sistema. Os sistema eléctricos actuais estão em evolução devido às novas funcionalidades que o sistema eléctrico deverá ter, nomeadamente a integração de fontes de energia renováveis em grande escala, a integração de veículos eléctricos, a implementação de tecnologias de redes inteligentes, entre outras. Neste cenário, os Sistemas de Distribuição Inteligentes (SDI) devem operar e restaurar o serviço interrompido aos consumidores. Para que o sistema ganhe esta capacidade, é necessário substituir os interruptores manuais por interruptores controlados de forma remota, melhorando a capacidade de restauração do sistema tendo em vista a implementação de redes inteligentes. Este trabalho tem como objectivo desenvolver um novo modelo, determinando o conjunto mínimo de interruptores a substituir para automatizar o sistema, juntamente com uma análise de sensibilidade sobre a posição dos novos interruptores, que podem ser colocados no mesmo local dos substituídos ou num novo local. A optimização do sistema é feita considerando a integração de fontes de energia renováveis na rede e sistemas de armazenamento de energia, simultaneamente com os requisitos económicos e funcionais do sistema. A ferramenta computacional é testada usando o sistema de teste IEEE 119 Bus, onde são considerados vários tipos de carga (residencial, comercial e industrial).The economic development and the use of more and more technologies by the consumers make the constant energy supply and quality become a critical concern. One way to address this concern is through the implementation of automated distribution systems with intelligent technologies to improve the systems reliability and efficiency in operation. The present electrical systems are evolving due to the new functionalities that the electrical system are expected to have, namely the integration of renewable energy sources in large-scale, the integration of electric vehicles, enable smart grid technologies, among others. In this scenario, Distributed Smart Systems (DSS) should operate and restore discontinued service to consumers. In order to the system gain theses ability is necessary replace the manual switches for remotely controlled switches, improving the system restoration capability having in view the Smart Grids implementation. This paper aims to develop a new model, determining the minimal set of switches to replace in order to automate the system, along with a senility analysis on the position of the new switches, whether it should be placed in the same place as the manual switch or in a new location. The optimization of the system is made considering the renewable energy sources integration in the grid, energy storage systems simultaneously with the economic and functional requirements of the system, in order to improve the system reliability. The computational tool is tested using the IEEE 119 Bus test system to validate the new tool, where different types of load are considered (residential, commercial and industrial)

Efficient and Risk-Aware Control of Electricity Distribution Grids

This article presents an economic model predictive control (EMPC) algorithm for reducing losses and increasing the resilience of medium-voltage electricity distribution grids characterized by high penetration of renewable energy sources and possibly subject to natural or malicious adverse events. The proposed control system optimizes grid operations through network reconfiguration, control of distributed energy storage systems (ESSs), and on-load tap changers. The core of the EMPC algorithm is a nonconvex optimization problem integrating the ESSs dynamics, the topological and power technical constraints of the grid, and the modeling of the cascading effects of potential adverse events. An equivalent (i.e., having the same optimal solution) proxy of the nonconvex problem is proposed to make the solution more tractable. Simulations performed on a 16-bus test distribution network validate the proposed control strategy