Актуальність застосування динамічної тарифікації для генеруючих систем MicroGrid

Електроенергетика України є технологічно складною, територіально розгалуженою системою, що поєднує електрогенеруючі станції, Об'єднану електроенергетичну систему (ОЕС) та розподільчі електричні мережі країни. Рівень розвитку електроенергетичного комплексу має визначальний вплив на стан економіки в державі, на вирішення проблем соціальної сфери і рівень життя людей. І не випадково енергетичну незалежність завжди пов'язують з національною безпекою держави. Електроенергетичний комплекс України був сформований як складова частина електроенергетичного комплексу СРСР і тому не в повній мірі відповідає вимогам до енергокомплексу незалежної держави. Потребує суттєвої зміни структура генеруючих потужностей. Стратегічною метою розвитку електроенергетичного комплексу є його докорінна перебудова на засадах новітніх технологій із забезпеченням маневреності, енергетичної та економічної ефективності, екологічної прийнятності, зовнішньої конкурентоспроможності та ринкових умов функціонування, що забезпечить стале, надійне, безпечне, якісне постачання електричної енергії галузям економіки і соціальної сфери країни. Регулювання ціни на енергоринку наразі відбувається в статиці, що не дозволяє здійснювати оцінку динамічної зміни тарифної ціни електроенергії у локальних ізольованих системах. При стрибкоподібній зміні потужності ізольованої енергогенеруючої системи відбувається зміна тарифної ціни електроенергії, яка не може бути врахована при використанні статичних моделей. Для вищенаведеного прикладу постає питання необхідності застосування моделей динамічної тарифікації, що включатимуть наявність перехідних процесів при зміні режимів роботи генератора та їх вплив на відхилення реальних значень економічних параметрів системи. Динамічний вплив електротехнічних параметрів генеруючої системи на економічні є визначним фактором для відмови від загальноприйнятої погодинної тарифікації у енергомережах України через її збитковість. Актуальним є використання моделі гнучкої динамічної тарифікації, що дозволить забезпечити адекватну тарифну ціну електроенергії.The electric power industry of Ukraine is a technologically sophisticated, territorially ramified system combining power generating stations, the United Electric Power System (UES) and distribution electric networks of the country. The level of development of the electric power complex has a decisive influence on the condition of the economy in the state, on solving the problems of the social sphere and people's living standards. And it is no accident that energy independence is always associated with the national security of the state. The electric power complex of Ukraine was formed as an integral part of the electric power complex of the USSR and therefore does not fully comply with the requirements for the energy complex of an independent state. The structure of generating capacities requires a significant change. The strategic goal of the development of the electric power complex is its fundamental restructuring based on the latest technologies, ensuring maneuverability, energy and economic efficiency, environmental acceptability, external competitiveness and market operating conditions, ensuring a stable, reliable, safe, high-quality supply of electric energy to the country's economic and social sectors. Price regulation in the energy market now takes place in statics, which does not allow assessing the dynamic changes in the tariff price of electricity in local isolated systems. With a sudden change in the power of an isolated energy generating system, a change in the tariff price of electricity occurs, which cannot be taken into account when using static models. For the above example, the question arises of the need to use dynamic charging models, including the presence of transients when the generator operating modes change and their influence on the deviation of the real values of the economic parameters of the system. The dynamic impact of the electrical parameters of the generating system on the economic ones is a determining factor for rejecting the generally accepted hourly billing in Ukraine’s energy networks due to its unprofitability. It is relevant to use a model of flexible dynamic pricing, which will ensure an adequate tariff price for electricity

Оцінка фінансових та технічних показників ефективності роботи Microgrid в динамічних режимах

Проведений аналіз показав значне поширення та успішне функціонування сучасних локальних систем Microgrid, які розглядаються як група взаємопов’язаних навантажень і розосереджених енергетичних ресурсів у чітко визначених територіальних межах і діють як єдиний керований об’єкт щодо мережі вищого рівня та можуть підключатися або відключатися від цієї мережі, щоб мати можливість працювати як у підключеному, так і в острівному режимі. Наведена оцінка фінансових та технічних показників ефективності роботи Microgrid в динамічних режимах, зокрема, розглянуто розвиток Microgrid для забезпечення оптимальних режимів генерації та споживання з точки зору їх роботи на локальних ринках. Визначено, що Microgrid може покращити стабільність, надійність, якість та безпеку звичайних систем розподілу, завдяки чому є надійною та більш корисною технікою для виробництва електроенергії та зменшення обсягів використання невідновлюваного джерела енергії. Показано, що на локальному рівні найбільш повно проявляються переваги динамічної тарифікації, а сучасна взаємодія учасників на ринку допоміжних послуг передбачає підвищення ролі агрегаторів розосередженої генерації та агрегаторів розосередженого споживання, а також актуальним постає дослідження сегментації ринку електроенергії щодо вибору стратегії кращої реалізації динамічних цін, розвитку бізнес-моделей з поєднанням фізичного, комунікаційного, інформаційного та бізнесового рівнів. Тариф на динамічне ціноутворення має розглядатися як одна з найефективніших та найекономічніших програм, при якій ціна на електроенергію змінюється протягом визначеного інтервалу часу. При цьому тарифікація обов'язково повинна базуватись на динамічних моделях, які мають включати принципово динамічний характер регулювання потужності системи і стимулювання відповідних бажаних дій зі сторони споживача. Запропоновано застосування при динамічній тарифікації розрахунку тарифу не за інтервалом часу, а за станом; підведення реального балансу складових енергії (миттєвих та інтегральних значень); формування для подальшого контролю оптимальності рівнів генерації і споживання електроенергії, зокрема, у вигляді еталонного тарифу та еталонних профілів генерації і споживання електроенергії. Визначено вплив динамічного ціноутворення на функції Microgrid з врахуванням факторів, які впливають на попит на електроенергію та залежать від режимів роботи генератора та навантаження, зокрема, з виділенням «еталонного тарифу». Обґрунтовано, що ефективне динамічне ціноутворення можливе за умови використання Smart-лічильників з мінімальними вимогами, що дозволяють надійно відслідковувати витрати первинного палива на генерацію та споживання електроенергії в конкретні часові інтервали. Розроблений алгоритм розрахунку ціни первинного палива в залежності від нерівномірності споживання активної потужності протягом певного періоду часу дозволяє використовувати динамічну тарифікацію при зміні режимів роботи генераторів Microgrid, забезпечуючи при цьому адекватну ціну для споживачів і виробників як первинного палива, так і відпущеної та спожитої електроенергії. З використанням модифікації потужності Фризе в розробленому алгоритмі передбачено розрахунок оптимального значення активної потужності, яке відповідає рівномірному споживанню електроенергії та характеризується мінімальним використанням первинного палива. Обґрунтовано необхідність здійснити поєднання технічних та економічних (фінансових, цінових) показників в бізнес-моделях та технічних засобах на рівні Microgrid, що дозволить суттєво покращити процес керування попитом на електроенергію в умовах функціонування локального ринку електричної енергії. Запропонований алгоритм дозволяє досліджувати вплив достатньо швидкої зміни рівня потужності генератора та потужності споживання електроенергії на зміну вартісних показників системи, впровадження механізмів керування попитом та заходів з підвищення енергоефективності.The analysis showed the significant spread and successful operation of modern local Microgrid systems, which are considered as a group of interconnected loads and dispersed energy resources within clearly defined territorial boundaries and act as a single managed object for a higher level network and can connect or disconnect from this network to be able to work in both connected and island mode. An assessment of the financial and technical performance of Microgrid in dynamic modes, in particular, the development of Microgrid to ensure optimal generation and consumption regimes in terms of their performance in local markets. The Microgrid has been identified as being able to improve the stability, reliability, quality, and safety of conventional distribution systems, making it a more reliable and useful technique for generating electricity and reducing the use of nonrenewable energy sources. It is shown that the advantages of dynamic charging are most fully manifested at the local level, and modern interaction of participants in the market of ancillary services involves increasing the role of aggregates of aggregate and aggregates of dispersed consumption. -models with a combination of physical, communication, information, and business levels. The tariff for dynamic pricing should be considered as one of the most efficient and economical programs, in which the price of electricity changes over a period. At the same time, charging must be based on dynamic models, which should include the fundamentally dynamic nature of regulating the capacity of the system and stimulating the relevant desired actions by the consumer. The application of tariff calculation in dynamic tariffing is proposed not by time interval, but by state; summing up the real balance of energy components (instantaneous and integral values); formation for further control of optimality of levels of generation and consumption of the electric power, in particular, in the form of the reference tariff and reference profiles of generation and consumption of the electric power. The influence of dynamic pricing on Microgrid functions is determined taking into account the factors that affect electricity demand and depend on the modes of operation of the generator and load, in particular, with the allocation of the "reference tariff". It is substantiated that efficient dynamic pricing is possible with the use of Smart meters with minimum requirements that allow you to reliably monitor the cost of primary fuel for generation and electricity consumption in specific time intervals. The developed algorithm for calculating the price of primary fuel depending on the uneven consumption of active power over a period allows you to use dynamic charging when changing modes of operation of Microgrid generators, while providing an adequate price for consumers and producers of primary fuel and electricity supplied and consumed. Using the Frieze power modification, the developed algorithm provides for the calculation of the optimal value of active power, which corresponds to a uniform power consumption and is characterized by minimal use of primary fuel. The need to combine technical and economic (financial, price) indicators in business models and technical means at the Microgrid level is substantiated, which will significantly improve the process of managing electricity demand in the local electricity market. The proposed algorithm allows studying the impact of a rapid change in the level of generator power and power consumption on changes in cost indicators of the system, the introduction of demand management mechanisms and measures to improve energy efficiency

Computational intelligence techniques for energy storage management

Ph. D. ThesisThe proliferation of stochastic renewable energy sources (RES) such as photovoltaic and wind power in the power system has made the balancing of generation and demand challenging for the grid operators. This is further compounded with the liberalization of electricity market and the introduction of real-time electricity pricing (RTP) to reflect the dynamics in generation and demand. Energy storage sources (ESS) are widely seen as one of the keys enabling technology to mitigate this problem. Since ESS is a costly and energy-limited resource, it is economical to provide multiple services using a single ESS. This thesis aims to investigate the operation of a single ESS in a grid-connected microgrid with RES under RTP to provide multiple services. First, artificial neural network is proposed for day-ahead forecasting of the RES, demand and RTP. After the day-ahead forecast is obtained, the day-ahead schedule of energy storage is formulated into a mixed-integer linear programming and implemented in AMPL and solved using CPLEX. This method considers the impact of forecasting errors in the day-ahead scheduling. Empirical evidence shows that the proposed nearoptimal day-ahead scheduling of ESS can achieve a lower operating cost and peak demand. Second, a fuzzy logic-based energy management system (FEMS) for a grid-connected microgrid with RES and ESS is proposed. The objectives of the FEMS are energy arbitrage and peak shaving for the microgrid. These objectives are achieved by controlling the charge and discharge rate of the ESS based on the state-of-charge (SoC) of ESS, the power difference between RES and demand, and RTP. Instead of using a forecasting-based approach, the proposed FEMS is designed with the historical data of the microgrid. It determines the charge and discharge rate of the ESS in a rolling horizon. A comparison with other controllers with the same objectives shows that the proposed controller can operate at a lower cost and reduce the peak demand of the microgrid. Finally, the effectiveness of the FEMS greatly depends on the membership functions. The fuzzy membership functions of the FEMS are optimized offline using a Pareto based multi-objective evolutionary algorithm, nondominated sorting genetic algorithm- II (NSGA-II). The best compromise solution is selected as the final solution and implemented in the fuzzy logic controller. A comparison was made against other control strategies with similar objectives are carried out at a simulation level. Empirical evidence shows that the proposed methodology can find more solutions on the Pareto front in a single run. The proposed FEMS is experimentally validated on a real microgrid in the energy storage test bed at Newcastle University, UK. Furthermore, reserve service is added on top of energy arbitrage and peak shaving to the energy management system (EMS). As such multi-service of a single ESS which benefit the grid operator and consumer is achieved

Динамічна тарифікація у системі електроживлення

Дисертаційна робота присвячена розробці динамічної тарифікації на основі рівняння економічного балансу та рівнянь, що описують динамічну зміну електротехнічних параметрів системи. Створена динамічна модель поєднує, з одного боку, енергетичні показники енергогенеруючої системи, а з іншого – економічні показники замкненої макроекономічної системи. За допомогою моделі досліджено вплив перехідних процесів генератора на зміну вартісних показників економічної системи, а також виконано прогнозування тарифної ціни для виробників та споживачів електроенергії. За допомогою лінеаризації диференційних рівнянь шляхом розкладання у ряд Тейлора в околі певної обраної точки була створена альтернативна динамічна електро-вартісна модель. Досліджено використання акумулятора при аварійному зменшенні рівня генерованої електроенергії. Запропоновано технічну реалізацію прототипу пристрою розрахунку динамічної вартості одиниці електроенергії на базі мікропроцесора ATmega328p для щосекундного розрахунку вартості базової частини електроенергії

Deep Reinforcement Learning for the Optimization of Building Energy Control and Management

Most of the current game-theoretic demand-side management methods focus primarily on the scheduling of home appliances, and the related numerical experiments are analyzed under various scenarios to achieve the corresponding Nash-equilibrium (NE) and optimal results. However, not much work is conducted for academic or commercial buildings. The methods for optimizing academic-buildings are distinct from the optimal methods for home appliances. In my study, we address a novel methodology to control the operation of heating, ventilation, and air conditioning system (HVAC). We assume that each building in our campus is equipped with smart meter and communication system which is envisioned in the future smart grid. For academic and commercial buildings, HVAC systems consume considerable electrical energy and impact the personnels in the buildings which is interpreted as monetary value in this article. Therefore, we define social cost as the combination of energy expense and cost of human working productivity reduction. We implement game theory and formulate a controlling and scheduling game for HVAC system, where the players are the building managers and their strategies are the indoor temperature settings for the corresponding building. We use the University of Denver campus power system as the demonstration smart grid and it is assumed that the utility company can adopt the real-time pricing mechanism, which is demonstrated in this paper, to reflect the energy usage and power system condition in real time. For general scenarios, the global optimal results in terms of minimizing social costs can be reached at the Nash equilibrium of the formulated objective function. The proposed distributed HVAC controlling system requires each manager set the indoor temperature to the best response strategy to optimize their overall management. The building managers will be willing to participate in the proposed game to save energy cost while maintaining the indoor in comfortable zone. With the development of Artificial Intelligence and computer technologies, reinforcement learning (RL) can be implemented in multiple realistic scenarios and help people to solve thousands of real-world problems. Reinforcement Learning, which is considered as the art of future AI, builds the bridge between agents and environments through Markov Decision Chain or Neural Network and has seldom been used in power system. The art of RL is that once the simulator for a specific environment is built, the algorithm can keep learning from the environment. Therefore, RL is capable of dealing with constantly changing simulator inputs such as power demand, the condition of power system and outdoor temperature, etc. Compared with the existing distribution power system planning mechanisms and the related game theoretical methodologies, our proposed algorithm can plan and optimize the hourly energy usage, and have the ability to corporate with even shorter time window if needed. The combination of deep neural network and reinforcement learning rockets up the research of deep reinforcement learning, and this manuscript contributes to the research of power energy management by developing and implementing the deep reinforcement learning to control the HVAC systems in distribution power system. Simulation results prove that the proposed methodology can set the indoor temperature with respect to real-time pricing and the number of inside occupants, maintain indoor comfort, reduce individual building energy cost and the overall campus electricity charges. Compared with the traditional game theoretical methodology, the RL based gaming methodology can achieve the optiaml resutls much more quicker