Stochastic Optimization of an Active Network Management Scheme for a DER-Rich Distribution Network Comprising Various Aggregators

With large-scale acceptance of solar and wind energy generation into electric grids, large energy storage is expected to provide sufficient flexibility for the safe, stable and economic operation of power systems under uncertainty. Active Network Management (ANM) allows this to happen without having to enlarge the system. This paper presents an ANM-based cost minimization and curtailment model for day-ahead operational planning of active distribution systems. Electric Vehicles (EVs) are managed by EV Aggregators for profit purposes under different parking characteristics in the Vehicle-to-grid mode. A pricing mechanism that defines interaction between the Distribution System Operator (DSO) and EV Aggregators is proposed. Uncertainty terms involve the wind power outputs, solar power outputs and the power demand. The stochastic optimization model created 27 scenarios and solved the minimization problem which involves the grid supply point power, the non-firm power and the aggregator power. This is applied to IEEE-33 bus system and implemented in AIMMS. Results show how the impact of various aggregators’ availability profiles help to reduce network operating cost and curtailment of non-firm DGs and improve voltage profiles

Optimisation-based Approaches for Evaluating the Aggregation of EVs and PVs in Unbalanced Low-Voltage Networks

214 p.In the near future, it is expected that the distribution system operators face different technical challenges derived from the massification of electric mobility and renewable energy sources in the low voltage networks. The purpose of this thesis is to define different smart coordination strategies among different agents involved in the low voltage networks such as the distribution system operator, the aggregators and the end-users when significant penetration levels of these resources are adopted. New models for representing the uncertainty of the photovoltaic output power and the connection of the electric vehicles are introduced. A new energy boundary model for representing the flexibility of electric vehicles is also proposed. In combination with the above models, four optimisation models were proposed as coordination strategies into three different approaches: individual, population, and hybrid. The first model was defined at the aggregator level, whereas the other models were proposed at the distribution system operator level. Complementary experimental cases about the proposed optimisation model in the individual-based approach and the quadratic formulation in the hybrid approach for the PV power curtailment were carried out to test its response in real-time. Simulations results demonstrated that the proposed coordination strategies could effectively manage critical insertion levels of electric vehicles and photovoltaic units in unbalanced low voltage networks

Online Coordinated Charging of Plug-In Electric Vehicles in Smart Grid to Minimize Cost of Generating Energy and Improve Voltage Profile

This Ph.D. research highlights the negative impacts of random vehicle charging on power grid and proposes four practical PEV coordinated charging strategies that reduce network and generation costs by integrating renewable energy resources and real-time pricing while considering utility constraints and consumer concerns

Multi-agent architecture for local electricity trading in power distribution systems

[ES] En la última década, los mercados eléctricos han desarrollado entornos competitivos para sistemas eléctricos completos. El rápido crecimiento de los recursos energéticos distribuidos ha dificultado mantener la credibilidad y estabilidad del sistema. Sin embargo, debido a la volatilidad de los recursos energéticos distribuidos las estrategias convencionales de gestión de la energía son incapaces de resolver estos problemas de forma centralizada. Además, los mercados centralizados de electricidad no son capaces de adaptarse al comportamiento flexible de los consumidores que ocurre en los programas de respuesta de demanda. Por lo tanto, se requieren nuevas estructuras de comercio de electricidad que proporcionen energía a las redes de distribución de forma descentralizada y distribuida. Este trabajo presenta un enfoque ascendente de gestión energética basado en una arquitectura multiagente para el comercio local de la electricidad. La estructura propuesta consiste en una clase de organización basada en sistemas multiagente, en la cual cada agente cumple diferentes tareas. Estos agentes est_an formados por recursos energéticos distribuidos, consumidores eléctricos, prosumidores, vehículos eléctricos (Electricit Vehicles (EV)), agregadores, un operador del sistema de distribución, coordinadores locales y los coordinadores de los EV del sistema. Además, proponemos un enfoque ascendente para el comercio de energía desde los usuarios finales, como agentes prosumidores capaces de proporcionar transacciones energéticas bidireccionales a los agregadores y al gestor de la red de distribución (Distibution System Operator (DSO)). En este contexto, se presenta una arquitectura basada en sistemas multiagente, para el sistema eléctrico de las casas inteligentes (como ejemplo de usuario final). A continuación, se define el sistema de gestión de la energía en el hogar (HEMS por sus siglas en ingles) para modelar el comportamiento flexible de los usuarios finales residenciales y su incertidumbre basándose en diferentes métodos de optimización (por ejemplo, intervalo, estocástico e intervalo-estocástico). Además, presentamos un método basado en escenarios probabilísticos para la gestión de la energía residencial y el comercio de energía con el mercado local de electricidad basado en una estrategia de licitación óptima. De acuerdo con nuestro modelo de oferta óptimo, el HEMS es capaz de realizar transacciones de energía con otros actores en su vecindario como un agente de fijación de precios basado en los enfoques de intercambio de energía entre pares o enfoques basados en la comunidad. Conforme al enfoque ascendente propuesto en nuestro trabajo de doctorado, las decisiones de los agentes en la capa inferior tienen prioridad en comparación con las decisiones de los agentes en las capas superiores. De esta manera, la estrategia propuesta gestiona la energía localmente para lograr una optimización social global. Además, en la red de distribución se pueden comercializar localmente diferentes tipos de productos básicos de electricidad, como la energía y la flexibilidad. A continuación, hemos propuesto varios enfoques (por ejemplo, descentralizado, monopolístico y basado en juegos) para la gestión de la flexibilidad energética entre los agentes de la red de distribución de energía, teniendo en cuenta el comportamiento flexible de los usuarios finales y los agregadores. Por último, se ha estudiado el impacto de los futuros sistemas de transporte en las redes inteligentes. Así, la gestión de la flexibilidad energética de los usuarios finales y las operaciones de recarga de los vehículos eléctricos se modelan en la red de distribución. Se han presentado tres estrategias de gestión de la energía para abordar la flexibilidad energética y el funcionamiento de los vehículos eléctricos entre los actores de la capa inferior del sistema eléctrico. Además, la incertidumbre causada por la movilidad de los vehículos eléctricos se ha modelado mediante una programación estocástica. Aquí, el reto es modelar un problema multinivel basado en la función objetiva de los agentes considerando la incertidumbre de los parámetros estocásticos del sistema. De esta forma, cada agente puede participar en diferentes tipos de transacciones eléctricas según sus funciones objetivas correspondientes. Se evalúa el rendimiento del sistema propuesto de gestión de la energía en el hogar (HEMS) comparándolo con los métodos de optimización de intervalos estocásticos propuestos y de bandas estocásticas predichas medicadas. Evaluamos el impacto del modelo de flexibilidad energética y su exactitud de predicción. Además, evaluamos el programa de respuesta de demanda en términos de las ganancias esperadas, de la energía eléctrica tramitada y de la credibilidad de los resultados. Para ello, proponemos un modelo de oferta óptima para el sistema de gestión de la energía en el hogar. Así, el sistema puede participar en el comercio local de electricidad. El rendimiento del modelo de oferta _optima propuesto se evalúa en dos casos diferentes. El Caso 1 evalúa el impacto de los coeficientes de optimismo y flexibilidad en el HEMS, considerando la estrategia de licitación óptima. En el caso 2, sin embargo, el rendimiento de los dos métodos de optimización diferentes -llamados InterStoch e Hybrid- en el HEMS se evalúa sin considerar la estrategia de licitación _optima. Posteriormente, se evalúa el funcionamiento de nuestros enfoques descentralizados, monopolísticos y basados en juegos en términos de su impacto en la incertidumbre de la línea de distribución y el comportamiento flexible de los usuarios finales. Por último, modelamos la gestión de la flexibilidad energética de los usuarios finales y la operación de carga de los EV en la red de distribución. Se presentan tres estrategias de gestión de la energía para abordar la flexibilidad energética y el funcionamiento de los EV entre los actores de la capa inferior del sistema eléctrico

Optimization of Aggregators Energy Resources considering Local Markets and Electric Vehicle Penetration

O sector elétrico tem vindo a evoluir ao longo do tempo. Esta situação deve-se ao facto de surgirem novas metodologias para lidarem com a elevada penetração dos recursos energéticos distribuídos (RED), principalmente veículos elétricos (VEs). Neste caso, a gestão dos recursos energéticos tornou-se mais proeminente devido aos avanços tecnológicos que estão a ocorrer, principalmente no contexto das redes inteligentes. Este facto torna-se importante, devido à incerteza decorrente deste tipo de recursos. Para resolver problemas que envolvem variabilidade, os métodos baseados na inteligência computacional estão a se tornar os mais adequados devido à sua fácil implementação e baixo esforço computacional, mais precisamente para o caso tratado na tese, algoritmos de computação evolucionária (CE). Este tipo de algoritmo tenta imitar o comportamento observado na natureza. Ao contrário dos métodos determinísticos, a CEé tolerante à incerteza; ou seja, é adequado para resolver problemas relacionados com os sistemas energéticos. Estes sistemas são geralmente de grandes dimensões, com um número crescente de variáveis e restrições. Aqui a IC permite obter uma solução quase ótima em tempo computacional aceitável com baixos requisitos de memória. O principal objetivo deste trabalho foi propor um modelo para a programação dos recursos energéticos dos recursos dedicados para o contexto intradiário, para a hora seguinte, partindo inicialmente da programação feita para o dia seguinte, ou seja, 24 horas para o dia seguinte. Esta programação é feita por cada agregador (no total cinco) através de meta-heurísticas, com o objetivo de minimizar os custos ou maximizar os lucros. Estes agregadores estão inseridos numa cidade inteligente com uma rede de distribuição de 13 barramentos com elevada penetração de RED, principalmente energia renovável e VEs (2000 VEs são considerados nas simulações). Para modelar a incerteza associada ao RED e aos preços de mercado, vários cenários são gerados através da simulação de Monte Carlo usando as funções de distribuição de probabilidade de erros de previsão, neste caso a função de distribuição normal para o dia seguinte. No que toca à incerteza no modelo para a hora seguinte, múltiplos cenários são gerados a partir do cenário com maior probabilidade do dia seguinte. Neste trabalho, os mercados locais de eletricidade são também utilizados como estratégia para satisfazer a equação do balanço energético onde os agregadores vão para vender o excesso de energia ou comprar para satisfazer o consumo. Múltiplas metaheurísticas de última geração são usadas para fazer este escalonamento, nomeadamente Differential Evolution (DE), Hybrid-Adaptive DE with Decay function (HyDE-DF), DE with Estimation of Distribution Algorithm (DEEDA), Cellular Univariate Marginal Distribution Algorithm with Normal-Cauchy Distribution (CUMDANCauchy++), Hill Climbing to Ring Cellular Encode-Decode UMDA (HC2RCEDUMDA). Os resultados mostram que o modelo proposto é eficaz para os múltiplos agregadores com variações de custo na sua maioria abaixo dos 5% em relação ao dia seguinte, exceto para o agregador e de VEs. É também aplicado um teste Wilcoxon para comparar o desempenho do algoritmo CUMDANCauchy++ com as restantes meta-heurísticas. O CUMDANCauchy++ mostra resultados competitivos tendo melhor performance que todos os algoritmos para todos os agregadores exceto o DEEDA que apresenta resultados semelhantes. Uma estratégia de aversão ao risco é implementada para um agregador no contexto do dia seguinte para se obter uma solução mais segura e robusta. Os resultados mostram um aumento de quase 4% no investimento, mas uma redução de até 14% para o custo dos piores cenários.The electrical sector has been evolving. This situation is because new methodologies emerge to deal with the high penetration of distributed energy resources (DER), mainly electric vehicles (EVs). In this case, energy resource management has become increasingly prominent due to the technological advances that are taking place, mainly in the context of smart grids. This factor becomes essential due to the uncertainty of this type of resource. To solve problems involving variability, methods based on computational intelligence (CI) are becoming the most suitable because of their easy implementation and low computational effort, more precisely for the case treated in this thesis, evolutionary computation (EC) algorithms. This type of algorithm tries to mimic behavior observed in nature. Unlike deterministic methods, the EC is tolerant of uncertainty, and thus it is suitable for solving problems related to energy systems. These systems are usually of high dimensions, with an increased number of variables and restrictions. Here the CI allows obtaining a near-optimal solution in good computational time with low memory requirements. This work's main objective is to propose a model for the energy resource scheduling of the dedicated resources for the intraday context, for the our-ahead, starting initially from the scheduling done for the day ahead, that is, 24 hours for the next day. This scheduling is done by each aggregator (in total five) through metaheuristics to minimize the costs or maximize the profits. These aggregators are inserted in a smart city with a distribution network of 13 buses with a high penetration of DER, mainly renewable energy and EVs (2000 EVs are considered in the simulations). Several scenarios are generated through Monte Carlo Simulation using the forecast errors' probability distribution functions, the normal distribution function for the day-ahead to model the uncertainty associated with DER and market prices. Multiple scenarios are developed through the highest probability scenario from the day-ahead when it comes to intraday uncertainty. In this work, local electricity markets are used as a mechanism to satisfy the energy balance equation where each aggregator can sell the excess of energy or buy more to meet the demand. Several recent and modern metaheuristics are used to solve the proposed problems in the thesis, namely Differential Evolution (DE), Hybrid-Adaptive DE with Decay function (HyDE-DF), DE with Estimation of Distribution Algorithm (DEEDA), Cellular Univariate Marginal Distribution Algorithm with NormalCauchy Distribution (CUMDANCauchy++), Hill Climbing to Ring Cellular Encode-Decode UMDA (HC2RCEDUMDA). Results show that the proposed model is effective for the multiple aggregators. The metaheuristics present satisfactory results and mostly less than 5% variation in costs from the day-ahead except for the EV aggregator. A Wilcoxon test is also applied to compare the performance of the CUMDANCauchy++ algorithm with the remaining metaheuristics. CUMDANCauchy++ shows competitive results beating all algorithms in all aggregators except for DEEDA, which presents similar results. A risk aversion strategy is implemented for an aggregator in the day-ahead context to get a safer and more robust solution. Results show an increase of nearly 4% in day-ahead cost but a reduction of up to 14% of worst scenario cost

Impact of vehicle to grid in the power system dynamic behaviour

This work was supported in part by FCT-Fundação para a Ciência e a Tecnologia de Portugal, under the grant SFRH/BD/47973/2008 and within the framework of the Project "Green Island" with the Reference MIT-PT/SES-GI/0008/2008, by the European Commission within the framework of the European Project MERGE - Mobile Energy Resources in Grids of Electricity, contract nr. 241399 (FP7) and by INESC Porto - Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores do PortoTese de doutoramento. Sistemas Sustentáveis de Energia. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 201

V2G Services for Renewable Integration

With the proliferation of renewable energy sources (RES) and the growing consumer demand for plug-in hybrid (PHEV) and total electric vehicles (EV), the limitations of the aging electrical grid distribution infrastructure is becoming more and more apparent. The development of better infrastructure, therefore, is at the forefront of research. The development of a smart grid, a bidirectional distribution infrastructure, will allow for two-way “communication” of power distributors and aggregators with multiple smart platforms, such as smart buildings, homes, and vehicles. The focus of this chapter is to outline the means of (electrical) vehicle to (smart) grid (V2G) interactions and how attaining a synergistic relationship is vital to improving the way power is distributed. The ability of fleets of EVs to act as a unit for excess power storage allows for the increased integration of RES into existing grid infrastructure and smart grids in the future through the bidirectional communication; providing support, giving back stored power into the grid to lessen the load felt by generation utilities, augment stochastic RES when generation is not meeting demands, lowering costs for both sellers and buyers, and above all, working toward the betterment of Earth