Recent Developments and Challenges on AC Microgrids Fault Detection and Protection Systems–A Review

The protection of AC microgrids (MGs) is an issue of paramount importance to ensure their reliable and safe operation. Designing reliable protection mechanism, however, is not a trivial task, as many practical issues need to be considered. The operation mode of MGs, which can be grid-connected or islanded, employed control strategy and practical limitations of the power electronic converters that are utilized to interface renewable energy sources and the grid, are some of the practical constraints that make fault detection, classification, and coordination in MGs different from legacy grid protection. This article aims to present the state-of-the-art of the latest research and developments, including the challenges and issues in the field of AC MG protection. A broad overview of the available fault detection, fault classification, and fault location techniques for AC MG protection and coordination are presented. Moreover, the available methods are classified, and their advantages and disadvantages are discussed

Data Mining in Smart Grids

Effective smart grid operation requires rapid decisions in a data-rich, but information-limited, environment. In this context, grid sensor data-streaming cannot provide the system operators with the necessary information to act on in the time frames necessary to minimize the impact of the disturbances. Even if there are fast models that can convert the data into information, the smart grid operator must deal with the challenge of not having a full understanding of the context of the information, and, therefore, the information content cannot be used with any high degree of confidence. To address this issue, data mining has been recognized as the most promising enabling technology for improving decision-making processes, providing the right information at the right moment to the right decision-maker. This Special Issue is focused on emerging methodologies for data mining in smart grids. In this area, it addresses many relevant topics, ranging from methods for uncertainty management, to advanced dispatching. This Special Issue not only focuses on methodological breakthroughs and roadmaps in implementing the methodology, but also presents the much-needed sharing of the best practices. Topics include, but are not limited to, the following: Fuzziness in smart grids computing Emerging techniques for renewable energy forecasting Robust and proactive solution of optimal smart grids operation Fuzzy-based smart grids monitoring and control frameworks Granular computing for uncertainty management in smart grids Self-organizing and decentralized paradigms for information processin

Control and management of energy storage systems in microgrids

The rate of integration of the renewable energy sources in modern grids have significantly increased in the last decade. These intermittent, non-dispatchable renewable sources, though environment friendly tend to be grid unfriendly. This is precisely due to the issues pertaining to grid congestion, voltage regulation and stability of grids being reported as a result of the incorporation of renewable sources. In this scenario, the use of energy storage systems (ESS ) in electric grids is being widely proposed to overcome these issues. However, integrating energy storage systems alone will not compensate for the issue created by renewable generation. The control and management of the ESS should be done optimally so that their full capabilities are exploited to overcome the issues in the power grids and to ensure their lower cost of investment by prolonging ESS lifetime through minimising degradation. Motivated by this aspect this Ph.D work focusses on developing an efficient, optimal control and management strategy for ESS in a microgrid, especially hybrid ESS. The Ph.D work addresses this issue by proposing a hierarchical control scheme comprising of a lower power management and higher energy management stage with contributions in each stage. In the power management stage this work focusses on improving aspects of real time control of power converters interfacing ESS to grid and the microgrid system as whole. The work proposes control systems with improved dynamic behaviour for power converters based on the reset control framework. In the microgrid control the work presents a primary+secondary control scheme with improved voltage regulation performance under disturbances, using an observer. The real time power splitting strategies among hybrid ESS accounting for the ESS operating efficiencies and degradation mechanisms will also be addressed in the primary+secondary control of power management stage. The design criteria, stability and robustness analysis will be carried out, along with simulation or experimental verifications. In the higher level energy management stage, the contribution of this work involves application of an economic MPC framework for the management of ESS in microgrids. The work specifically addresses the problems of mitigating grid congestion from renewable power feed-in, minimising ESS degradation and maximising self consumption of generated renewable energy using the MPC based energy management system. A survey of the forecasting methods that can be used for MPC will be carried out and a neural network based forecasting unit for time series prediction will be developed. The practical issue of accounting for forecasting error in the decision making of MPC will be addressed and impact of the resulting conservative decision making on the system performance will be analysed. The improvement in performance with the proposed energy management scheme will be demonstrated and quantified.La integración de las fuentes de energía renovables en las redes modernas ha aumentado significativamente en la última década. Estas fuentes renovables, aunque muy convenientes para el medio ambiente son de naturaleza intermitente, y son no panificables, cosa que genera problemas en la red de distribución. Esto se debe precisamente a los problemas relacionados con la congestión de la red y la regulación del voltaje. En este escenario, el uso de sistemas de almacenamiento de energía (ESS) en redes eléctricas está siendo ampliamente propuesto para superar estos problemas. Sin embargo, la integración de sistemas de almacenamiento de energía por sí solos no compensará el problema creado por la generación renovable. El control y la gestión del ESS deben realizarse de manera óptima, de modo que se aprovechen al máximo sus capacidades para superar los problemas en las redes eléctricas, garantizar un coste de inversión razonable y prolongar la vida útil del ESS minimizando su degradación. Motivado por esta problemática, esta tesis doctoral se centra en desarrollar una estrategia de control y gestión eficiente para los ESS integrados en una microrred, especialmente cuando se trata de ESS de naturaleza. El trabajo de doctorado propone un esquema de control jerárquico compuesto por un control de bajo nivel y una parte de gestión de energía operando a más alto nivel. El trabajo realiza aportaciones en los dos campos. En el control de bajo nivel, este trabajo se centra en mejorar aspectos del control en tiempo real de los convertidores que interconectan el ESS con la red y el sistema de micro red en su conjunto. El trabajo propone sistemas de control con comportamiento dinámico mejorado para convertidores de potencia desarrollados en el marco del control de tipo reset. En el control de microrred, el trabajo presenta un esquema de control primario y uno secundario con un rendimiento de regulación de voltaje mejorado bajo perturbaciones, utilizando un observador. Además, el trabajo plantea estrategias de reparto del flujo de potencia entre los diferentes ESS. Durante el diseño de estos algoritmos de control se tienen en cuenta los mecanismos de degradación de los diferentes ESS. Los algoritmos diseñados se validarán mediante simulaciones y trabajos experimentales. En el apartado de gestión de energía, la contribución de este trabajo se centra en la aplicación del un control predictivo económico basado en modelo (EMPC) para la gestión de ESS en microrredes. El trabajo aborda específicamente los problemas de mitigar la congestión de la red a partir de la alimentación de energía renovable, minimizando la degradación de ESS y maximizando el autoconsumo de energía renovable generada. Se ha realizado una revisión de los métodos de predicción del consumo/generación que pueden usarse en el marco del EMPC y se ha desarrollado un mecanismo de predicción basado en el uso de las redes neuronales. Se ha abordado el análisis del efecto del error de predicción sobre el EMPC y el impacto que la toma de decisiones conservadoras produce en el rendimiento del sistema. La mejora en el rendimiento del esquema de gestión energética propuesto se ha cuantificado.La integració de les fonts d'energia renovables a les xarxes modernes ha augmentat significativament en l’última dècada. Aquestes fonts renovables, encara que molt convenients per al medi ambient són de naturalesa intermitent, i són no panificables, cosa que genera problemes a la xarxa de distribució. Això es deu precisament als problemes relacionats amb la congestió de la xarxa i la regulació de la tensió. En aquest escenari, l’ús de sistemes d'emmagatzematge d'energia (ESS) en xarxes elèctriques està sent àmpliament proposat per superar aquests problemes. No obstant això, la integració de sistemes d'emmagatzematge d'energia per si sols no compensarà el problema creat per la generació renovable. El control i la gestió de l'ESS s'han de fer de manera _optima, de manera que s'aprofitin al màxim les seves capacitats per superar els problemes en les xarxes elèctriques, garantir un cost d’inversió raonable i allargar la vida útil de l'ESS minimitzant la seva degradació. Motivat per aquesta problemàtica, aquesta tesi doctoral es centra a desenvolupar una estratègia de control i gestió eficient per als ESS integrats en una microxarxa, especialment quan es tracta d'ESS de natura híbrida. El treball de doctorat proposa un esquema de control jeràrquic compost per un control de baix nivell i una part de gestió d'energia operant a més alt nivell. El treball realitza aportacions en els dos camps. En el control de baix nivell, aquest treball es centra a millorar aspectes del control en temps real dels convertidors que interconnecten el ESS amb la xarxa i el sistema de microxarxa en el seu conjunt. El treball proposa sistemes de control amb comportament dinàmic millorat per a convertidors de potència desenvolupats en el marc del control de tipus reset. En el control de micro-xarxa, el treball presenta un esquema de control primari i un de secundari de regulació de voltatge millorat sota pertorbacions, utilitzant un observador. A més, el treball planteja estratègies de repartiment de el flux de potència entre els diferents ESS. Durant el disseny d'aquests algoritmes de control es tenen en compte els mecanismes de degradació dels diferents ESS. Els algoritmes dissenyats es validaran mitjanant simulacions i treballs experimentals. En l'apartat de gestió d'energia, la contribució d'aquest treball se centra en l’aplicació de l'un control predictiu econòmic basat en model (EMPC) per a la gestió d'ESS en microxarxes. El treball aborda específicament els problemes de mitigar la congestió de la xarxa a partir de l’alimentació d'energia renovable, minimitzant la degradació d'ESS i maximitzant l'autoconsum d'energia renovable generada. S'ha realitzat una revisió dels mètodes de predicció del consum/generació que poden usar-se en el marc de l'EMPC i s'ha desenvolupat un mecanisme de predicció basat en l’ús de les xarxes neuronals. S'ha abordat l’anàlisi de l'efecte de l'error de predicció sobre el EMPC i l'impacte que la presa de decisions conservadores produeix en el rendiment de el sistema. La millora en el rendiment de l'esquema de gestió energètica proposat s'ha quantificat

A novel soft computing approach based on FIR to model and predict energy dynamic systems

Tesi en modalitat compendi de publicacionsWe are facing a global climate crisis that is demanding a change in the status quo of how we produce, distribute and consume energy. In the last decades, this is being redefined through Smart Grids(SG), an intelligent electrical network more observable, controllable, automated, fully integrated with energy services and the end-users. Most of the features and proposed SG scenarios are based on reliable, robust and fast energy predictions. For instance, for proper planning activities, such as generation, purchasing, maintenance and investment; for demand side management, like demand response programs; for energy trading, especially at local level, where productions and consumptions are more stochastics and dynamic; better forecasts also increase grid stability and thus supply security. A large variety of Artificial Intelligence(AI) techniques have been applied in the field of Short-term electricity Load Forecasting(SLF) at consumer level in low-voltage system, showing a better performance than classical techniques. Inaccuracy or failure in the SLF process may be translated not just in a non-optimal (low prediction accuracy) solution but also in frustration of end-users, especially in new services and functionalities that empower citizens. In this regard, some limitations have been observed in energy forecasting models based on AI such as robustness, reliability, accuracy and computation in the edge. This research proposes and develops a new version of Fuzzy Inductive Reasoning(FIR), called Flexible FIR, to model and predict the electricity consumption of an entity in the low-voltage grid with high uncertainties, and information missing, as well as the capacity to be deployed either in the cloud or locally in a new version of Smart Meters(SMs) based on Edge Computing(EC). FIR has been proved to be a powerful approach for model identification and system ’s prediction over dynamic and complex processes in different real world domains but not yet in the energy domain. Thus, the main goal of this thesis is to demonstrate that a new version of FIR, more robust, reliable and accurate can be a referent Soft Computing(SC) methodology to model and predict dynamic systems in the energy domain and that it is scalable to an EC integration. The core developments of Flexible FIR have been an algorithm that can cope with missing information in the input values, as well as learn from instances with Missing Values(MVs) in the knowledge-based, without compromising significantly the accuracy of the predictions. Moreover, Flexible FIR comes with new forecasting strategies that can cope better with loss of causality of a variable and dispersion of output classes than classical k nearest neighbours, making the FIR forecasting process more reliable and robust. Furthermore, Flexible FIR addresses another major challenge modelling with SC techniques, which is to select best model parameters. One of the most important parameters in FIR is the number k of nearest neighbours to be used in the forecast process. The challenge to select the optimal k, dynamically, is addressed through an algorithm, called KOS(K nearest neighbour Optimal Selection), which has been developed and tested also with real world data. It computes a membership aggregation function of all the neighbours with respect their belonging to the output classes.While with KOS the optimal parameter k is found online, with other approaches such as genetic algorithms or reinforcement learning is not, which increases the computational time.Ens trobem davant una crisis climàtica global que exigeix un canvi al status quo de la manera que produïm, distribuïm i consumim energia. En les darreres dècades, està sent redefinit gràcies a les xarxa elèctriques intel·ligents(SG: Smart Grid) amb millor observabilitat, control, automatització, integrades amb nous serveis energètics i usuaris finals. La majoria de les funcionalitats i escenaris de les SG es basen en prediccions de la càrrega elèctrica confiables, robustes i ràpides. Per les prediccions de càrregues elèctriques a curt termini(SLF: Short-term electricity Load Forecasting), a nivell de consumidors al baix voltatge, s’han aplicat una gran varietat de tècniques intel·ligència Artificial(IA) mostrant millor rendiment que tècniques estadístiques tradicionals. Un baix rendiment en SLF, pot traduir-se no només en una solució no-òptima (baixa precisió de predicció) sinó també en la frustració dels usuaris finals, especialment en nous serveis i funcionalitats que empoderarien als ciutadans. En el marc d’aquesta investigació es proposa i desenvolupa una nova versió de la metodologia del Raonament Inductiu Difús(FIR: Fuzzy Inductive Reasoning), anomenat Flexible FIR, capaç de modelar i predir el consum d’electricitat d’una entitat amb un grau d’incertesa molt elevat, inclús amb importants carències d’informació (missing values). A més, Flexible FIR té la capacitat de desplegar-se al núvol, així como localment, en el que podria ser una nova versió de Smart Meters (SM) basada en tecnologia d’Edge Computing (EC). FIR ja ha demostrat ser una metodologia molt potent per la generació de models i prediccions en processos dinàmics en diferents àmbits, però encara no en el de l’energia. Per tant, l’objectiu principal d’aquesta tesis és demostrar que una versió millorada de FIR, més robusta, fiable i precisa pot consolidar-se com una metodologia Soft Computing SC) de referencia per modelar i predir sistemes dinàmics en aplicacions per al sector de l’energia i que és escalable a una integració d’EC. Les principals millores de Flexible FIR han estat, en primer lloc, el desenvolupament i test d’un algorisme capaç de processar els valors d’entrada d’un model FIR tot i que continguin Missing Values (MV). Addicionalment, aquest algorisme també permet aprendre d’instàncies amb MV en la matriu de coneixement d’un model FIR, sense comprometre de manera significativa la precisió de les prediccions. En segon lloc, s’han desenvolupat i testat noves estratègies per a la fase de predicció, comportant-se millor que els clàssics k veïns més propers quan ens trobem amb pèrdua de causalitat d’una variable i dispersió en les classes de sortida, aconseguint un procés d’aprenentatge i predicció més confiable i robust. En tercer lloc, Flexible FIR aborda un repte molt comú en tècniques de SC: l’òptima parametrització del model. En FIR, un dels paràmetres més determinants és el número k de veïns més propers que s’utilitzaran durant la fase de predicció. La selecció del millor valor de k es planteja de manera dinàmica a través de l’algorisme KOS (K nearest neighbour Optimal Selection) que s’ha desenvolupat i testat també amb dades reals. Mentre que amb KOS el paràmetre òptim de k es calcula online, altres enfocaments mitjançant algoritmes genètics o aprenentatge per reforç el càlcul és offline, incrementant significativament el temps de resposta, sent a més a més difícil la implantació en escenaris d’EC. Aquestes millores fan que Flexible FIR es pugui adaptar molt bé en aplicacions d’EC. En aquest sentit es proposa el concepte d’un SM de segona generació basat en EC, que integra Flexible FIR com mòdul de predicció d’electricitat executant-se en el propi dispositiu i un agent EC amb capacitat per el trading d'energia produïda localment. Aquest agent executa un innovador mecanisme basat en incentius, anomenat NRG-X-Change que utilitza una nova moneda digital descentralitzada per l’intercanvi d’energia, que s’anomena NRGcoin.Estamos ante una crisis climática global que exige un cambio del status quo de la manera que producimos, distribuimos y consumimos energía. En las últimas décadas, este status quo está siendo redefinido debido a: la penetración de las energías renovables y la generación distribuida; nuevas tecnologías como baterías y paneles solares con altos rendimientos; y la forma en que se consume la energía, por ejemplo, a través de vehículos eléctricos o con la electrificación de los hogares. Estas palancas requieren una red eléctrica inteligente (SG: Smart Grid) con mayor observabilidad, control, automatización y que esté totalmente integrada con nuevos servicios energéticos, así como con sus usuarios finales. La mayoría de las funcionalidades y escenarios de las redes eléctricas inteligentes se basan en predicciones de la energía confiables, robustas y rápidas. Por ejemplo, para actividades de planificación como la generación, compra, mantenimiento e inversión; para la gestión de la demanda, como los programas de demand response; en el trading de electricidad, especialmente a nivel local, donde las producciones y los consumos son más estocásticos y dinámicos; una mejor predicción eléctrica también aumenta la estabilidad de la red y, por lo tanto, mejora la seguridad. Para las predicciones eléctricas a corto plazo (SLF: Short-term electricity Load Forecasting), a nivel de consumidores en el bajo voltaje, se han aplicado una gran variedad de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) mostrando mejor rendimiento que técnicas estadísticas convencionales. Un bajo rendimiento en los modelos predictivos, puede traducirse no solamente en una solución no-óptima (baja precisión de predicción) sino también en frustración de los usuarios finales, especialmente en nuevos servicios y funcionalidades que empoderan a los ciudadanos. En este sentido, se han identificado limitaciones en modelos de predicción de energía basados en IA, como la robustez, fiabilidad, precisión i computación en el borde. En el marco de esta investigación se propone y desarrolla una nueva versión de la metodología de Razonamiento Inductivo Difuso (FIR: Fuzzy Inductive Reasoning), que hemos llamado Flexible FIR, capaz de modelar y predecir el consumo de electricidad de una entidad con altos grados de incertidumbre e incluso con importantes carencias de información (missing values). Además, Flexible FIR tiene la capacidad de desplegarse en la nube, así como localmente, en lo que podría ser una nueva versión de Smart Meters (SM) basada en tecnología de Edge Computing (EC). En el pasado, ya se ha demostrado que FIR es una metodología muy potente para la generación de modelos y predicciones en procesos dinámicos, sin embargo, todavía no ha sido demostrado en el campo de la energía. Por tanto, el objetivo principal de esta tesis es demostrar que una versión mejorada de FIR, más robusta, fiable y precisa puede consolidarse como metodología Soft Computing (SC) de referencia para modelar y predecir sistemas dinámicos en aplicaciones para el sector de la energía y que es escalable hacia una integración de EC. Las principales mejoras en Flexible FIR han sido, en primer lugar, el desarrollo y testeo de un algoritmo capaz de procesar los valores de entrada en un modelo FIR a pesar de que contengan Missing Values (MV). Además, dicho algoritmo también permite aprender de instancias con MV en la matriz de conocimiento de un modelo FIR, sin comprometer de manera significativa la precisión de las predicciones. En segundo lugar, se han desarrollado y testeado nuevas estrategias para la fase de predicción de un modelo FIR, comportándose mejor que los clásicos k vecinos más cercanos ante la pérdida de causalidad de una variable y dispersión de clases de salida, consiguiendo un proceso de aprendizaje y predicción más confiable y robusto. En tercer lugar, Flexible FIR aborda un desafío muy común en técnicas de SC: la óptima parametrización del modelo. En FIR, uno de los parámetros más determinantes es el número k de vecinos más cercanos que se utilizarán en la fase de predicción. La selección del mejor valor de k se plantea de manera dinámica a través del algoritmo KOS (K nearest neighbour Optimal Selection) que se ha desarrollado y probado también con datos reales. Dicho algoritmo calcula una función de membresía agregada, de todos los vecinos, con respecto a su pertenencia a las clases de salida. Mientras que con KOS el parámetro óptimo de k se calcula online, otros enfoques mediante algoritmos genéticos o aprendizaje por refuerzo, el cálculo es offline incrementando significativamente el tiempo de respuesta, siendo además difícil su implantación en escenarios de EC. Estas mejoras hacen que Flexible FIR se adapte muy bien en aplicaciones de EC, en las que la analítica de datos en streaming debe ser fiable, robusta y con un modelo suficientemente ligero para ser ejecutado en un IoT Gateway o dispositivos más pequeños. También, en escenarios con poca conectividad donde el uso de la computación en la nube es limitado y los parámetros del modelo se calculan localmente. Con estas premisas, en esta tesis, se propone el concepto de un SM de segunda generación basado en EC, que integra Flexible FIR como módulo de predicción de electricidad ejecutándose en el dispositivo y un agente EC con capacidad para el trading de energía producida localmente. Dicho agente ejecuta un novedoso mecanismo basado en incentivos, llamado NRG-X-Change que utiliza una nueva moneda digital descentralizada para el intercambio de energía, llamada NRGcoin.Postprint (published version

Applications of Probabilistic Forecasting in Smart Grids : A Review

This paper reviews the recent studies and works dealing with probabilistic forecasting models and their applications in smart grids. According to these studies, this paper tries to introduce a roadmap towards decision-making under uncertainty in a smart grid environment. In this way, it firstly discusses the common methods employed to predict the distribution of variables. Then, it reviews how the recent literature used these forecasting methods and for which uncertain parameters they wanted to obtain distributions. Unlike the existing reviews, this paper assesses several uncertain parameters for which probabilistic forecasting models have been developed. In the next stage, this paper provides an overview related to scenario generation of uncertain parameters using their distributions and how these scenarios are adopted for optimal decision-making. In this regard, this paper discusses three types of optimization problems aiming to capture uncertainties and reviews the related papers. Finally, we propose some future applications of probabilistic forecasting based on the flexibility challenges of power systems in the near future.© 2022 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).fi=vertaisarvioitu|en=peerReviewed

AI Applications to Power Systems

Today, the flow of electricity is bidirectional, and not all electricity is centrally produced in large power plants. With the growing emergence of prosumers and microgrids, the amount of electricity produced by sources other than large, traditional power plants is ever-increasing. These alternative sources include photovoltaic (PV), wind turbine (WT), geothermal, and biomass renewable generation plants. Some renewable energy resources (solar PV and wind turbine generation) are highly dependent on natural processes and parameters (wind speed, wind direction, temperature, solar irradiation, humidity, etc.). Thus, the outputs are so stochastic in nature. New data-science-inspired real-time solutions are needed in order to co-develop digital twins of large intermittent renewable plants whose services can be globally delivered

Application of Power Electronics Converters in Smart Grids and Renewable Energy Systems

This book focuses on the applications of Power Electronics Converters in smart grids and renewable energy systems. The topics covered include methods to CO2 emission control, schemes for electric vehicle charging, reliable renewable energy forecasting methods, and various power electronics converters. The converters include the quasi neutral point clamped inverter, MPPT algorithms, the bidirectional DC-DC converter, and the push–pull converter with a fuzzy logic controller

The use of artificial neural network for low latency of fault detection and localisation in transmission line

One of the most critical concerns in power system reliability is the timely and accurate detection of transmission line faults. Therefore, accurate detection and localisation of these faults are necessary to avert system collapse. This paper focuses on using Artificial Neural Networks in faults detection and localisation to attain accuracy, precision and speed of execution. A 330 kV, 500 km three-phase transmission line was modelled to extract faulty current and voltage data from the line. The Artificial Neural Network technique was used to train this data, and an accuracy of 100% was attained for fault detection and about 99.5% for fault localisation at different distances with 0.0017 μs of detection and an average error of 0%–0.5%. This model performs better than Support Vector Machine and Principal Component Analysis with a higher fault detection time. This proposed model serves as the basis for transmission line fault protection and management system