Uncertainty-aware computational tools for power distribution networks including electrical vehicle charging and load profiles

As new services and business models are being associated with the power distribution network, it becomes of great importance to include load uncertainty in predictive computational tools. In this paper, an efficient uncertainty-aware load flow analysis is described which relies on generalized polynomial chaos and stochastic testing methods. It is described how the method can be implemented in order to account for real data-based load profiles due to two different usage models: residential loads and electrical vehicle charging profiles. Hence, it is shown how some relevant information affecting the quality of service can be deduced by means of non-elementary post-processing computations. The proposed technique is tested by using a benchmark scenario for typical European low voltage networks, considering the variation of both residential loads and EV charging profiles. The results are compared with the same simulation done by means of the Monte Carlo methodology. The consideration done during the analysis will be useful to clarify the application of the methodology but also to understand the effect of load variations on the grid characteristic quantities

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

Open-Source, Open-Architecture SoftwarePlatform for Plug-InElectric Vehicle SmartCharging in California

This interdisciplinary eXtensible Building Operating System–Vehicles project focuses on controlling plug-in electric vehicle charging at residential and small commercial settings using a novel and flexible open-source, open-architecture charge communication and control platform. The platform provides smart charging functionalities and benefits to the utility, homes, and businesses.This project investigates four important areas of vehicle-grid integration research, integrating technical as well as social and behavioral dimensions: smart charging user needs assessment, advanced load control platform development and testing, smart charging impacts, benefits to the power grid, and smart charging ratepayer benefits

Electric Vehicle (EV)-Assisted Demand-Side Management in Smart Grid

While relieving the dependency on diminishing fossil fuels, Electric Vehicles (EVs) provide a promising opportunity to realise an eco-friendly and cost-effective means of transportation. However, the enormous electricity demand imposed by the wide-scale deployment of EVs can put power infrastructure under critical strain, potentially impacting the efficiency, resilience, and safety of the electric power supply. Interestingly, EVs are deferrable loads with flexible charging requirements, making them an ideal prospect for the optimisation of consumer demand for energy, referred to as demand-side management. Furthermore, with the recent introduction of Vehicle-to-Grid (V2G) technology, EVs are now able to act as residential battery systems, enabling EV customers to store energy and use them as backup power for homes or deliver back to the grid when required. Hence, this thesis studies Electric Vehicle (EV)-assisted demand-side management strategies to manage peak electricity demand, with the long-term objective of transforming to a fully EV-based transportation system without requiring major upgrades in existing grid infrastructure. Specifically, we look at ways to optimise residential EV charging and discharging for smart grid, while addressing numerous requirements from EV customer's perspective and power system's perspective. First, we develop an EV charge scheduling algorithm with the objective of tracking an arbitrary power profile. The design of the algorithm is inspired by water-filling theory in communication systems design, and the algorithm is applied to schedule EV charging following a day-ahead renewable power generation profile. Then we extend that algorithm by incorporating V2G operation to shape the load curve in residential communities via valley-filling and peak-shaving. In the proposed EV charge-discharge algorithm, EVs are distributedly coordinated by implementing a non-cooperative game. Our numerical simulation results demonstrate that the proposed algorithm is effective in flattening the load curve while satisfying all heterogeneous charge requirements across EVs. Next, we propose an algorithm for network-aware EV charging and discharging, with an emphasis on both EV customer economics and distribution network aspects. The core of the algorithm is a Quadratic Program (QP) that is formulated to minimise the operational costs accrued to EV customers while maintaining distribution feeder nodal voltage magnitudes within prescribed thresholds. By means of a receding horizon control approach, the algorithm implements the respective QP-based EV charge-discharge control sequences in near-real-time. Our simulation results demonstrate that the proposed algorithm offers significant reductions in operational costs associated with EV charging and discharging, while also mitigating under-voltage and over-voltage conditions arising from peak power flows and reverse power flows in the distribution network. Moreover, the proposed algorithm is shown to be robust to non-deterministic EV arrivals and departures. While the previous algorithm ensures a stable voltage profile across the entire distribution feeder, it is limited to balanced power distribution networks. Therefore, we next extend that algorithm to facilitate EV charging and discharging in unbalanced distribution networks. The proposed algorithm also supports distributed EV charging and discharging coordination, where EVs determine their charge-discharge profiles in parallel, using an Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)-based approach driven by peer-to-peer EV communication. Our simulation results confirm that the proposed distributed algorithm is computationally efficient when compared to its centralised counterpart. Moreover, the proposed algorithm is shown to be successful in terms of correcting any voltage violations stemming from non-EV load, as well as, satisfying all EV charge requirements without causing any voltage violations

Smart operation of transformers for sustainable electric vehicles integration and model predictive control for energy monitoring and management

The energy transmission and distribution systems existing today are stillsignificantly dependent on transformers,despite beingmore efficient and sustainable than those of decadesago. However, a large numberof power transformers alongwith other infrastructures have been in service for decades and are considered to be in their final ageing stage. Anymalfunction in the transformerscouldaffect the reliability of the entire electric network and alsohave greateconomic impact on the system.Concernsregardingurban air pollution, climate change, and the dependence on unstable and expensive supplies of fossil fuels have lead policy makers and researchers to explore alternatives to conventional fossil-fuelled internal combustion engine vehicles. One such alternative is the introduction of electric vehicles. A broad implementation of such mean of transportation could signify a drastic reduction in greenhouse gases emissions and could consequently form a compelling argument for the global efforts of meeting the emission reduction targets. In this thesis the topic of a high penetration of electric vehicles and their possible integration in insular networksis discussed. Subsequently, smart grid solutions with enabling technologies such as energy management systems and smart meters promote the vision of smart households, which also allows for active demand side in the residential sector.However, shifting loads simultaneously to lower price periods is likely to put extra stress on distribution system assets such as distribution transformers. Especially, additional new types of loads/appliances such as electric vehicles can introduce even more uncertaintyon the operation of these assets, which is an issue that needs special attention. Additionally, in order to improve the energy consumption efficiencyin a household, home energy management systems are alsoaddressed. A considerable number ofmethodologies developed are tested in severalcasestudies in order to answer the risen questions.Os sistemas de transmissão e distribuição de energia existentes hoje em dia sãosignificativamente dependentes dos transformadores, pese embora sejammais eficientes e sustentáveis do que os das décadas passadas. No entanto, uma grande parte dos transformadores ao nível dadistribuição, juntamente com outras infraestruturassubjacentes, estão em serviço há décadas e encontram-se nafasefinal do ciclo devida. Qualquer defeito no funcionamento dos transformadorespode afetara fiabilidadede toda a redeelétrica, para além de terum grande impactoeconómico no sistema.Os efeitos nefastos associadosàpoluição do arem centro urbanos, asmudançasclimáticasea dependência de fontes de energiafósseis têm levado os decisores políticos e os investigadores aexplorar alternativas para os veículos convencionais de combustão interna. Uma alternativa é a introdução de veículos elétricos. Umaampla implementação de tal meio de transporte poderia significar uma redução drástica dos gases de efeito de estufa e poderiareforçar os esforços globais para ocumprimento das metas de redução de emissõesde poluentes na atmosfera.Nesta tese é abordado o tema da elevada penetração dos veículos elétricose a sua eventual integração numarede elétricainsular. Posteriormente, são abordadas soluções de redeselétricasinteligentes com tecnologias específicas, tais como sistemas de gestão de energia e contadores inteligentes que promovamo paradigmadas casas inteligentes, que também permitem a gestão da procura ativano sector residencial.No entanto, deslastrando significativamente as cargaspara beneficiar de preçosmais reduzidosé suscetíveldecolocarconstrangimentosadicionaissobre os sistemas de distribuição, especialmentesobre ostransformadores.Osnovos tipos de cargas tais como os veículos elétricospodem introduzir ainda mais incertezassobre a operação desses ativos, sendo uma questão que suscitaespecial importância. Além disso, com ointuitode melhorar a eficiência do consumo de energia numa habitação, a gestão inteligente daenergia é um assunto que também éabordadonesta tese. Uma pletora de metodologias é desenvolvida e testadaemvários casos de estudos, a fim de responder às questões anteriormente levantadas