Towards the prediction of renewable energy unbalance in smart grids

The production of renewable energy is increasing worldwide. To integrate renewable sources in electrical smart grids able to adapt to changes in power usage in heterogeneous local zones, it is necessary to accurately predict the power production that can be achieved from renewable energy sources. By using such predictions, it is possible to plan the power production from non-renewable energy plants to properly allocate the produced power and compensate possible unbalances. In particular, it is important to predict the unbalance between the power produced and the actual power intake at a local level (zones). In this paper, we propose a novel method for predicting the sign of the unbalance between the power produced by renewable sources and the power intake at the local level, considering zones composed of multiple power plants and with heterogeneous characteristics. The method uses a set of historical features and is based on Computational Intelligence techniques able to learn the relationship between historical data and the power unbalance in heterogeneous geographical regions. As a case study, we evaluated the proposed method using data collected by a player in the energy market over a period of seven months. In this preliminary study, we evaluated different configurations of the proposed method, achieving results considered as satisfactory by a player in the energy market

Virtual power plant models and electricity markets - A review

In recent years, the integration of distributed generation in power systems has been accompanied by new facility operations strategies. Thus, it has become increasingly important to enhance management capabilities regarding the aggregation of distributed electricity production and demand through different types of virtual power plants (VPPs). It is also important to exploit their ability to participate in electricity markets to maximize operating profits. This review article focuses on the classification and in-depth analysis of recent studies that propose VPP models including interactions with different types of energy markets. This classification is formulated according to the most important aspects to be considered for these VPPs. These include the formulation of the model, techniques for solving mathematical problems, participation in different types of markets, and the applicability of the proposed models to real case studies. From the analysis of the studies, it is concluded that the most recent models tend to be more complete and realistic in addition to featuring greater diversity in the types of electricity markets in which VPPs participate. The aim of this review is to identify the most profitable VPP scheme to be applied in each regulatory environment. It also highlights the challenges remaining in this field of study

Holistic planning of a virtual power plant with a nonconvex operational model: A risk-constrained stochastic approach

This paper presents a novel approach for the investment planning of a virtual power plant trading energy in an electricity market. The virtual power plant comprises conventional generating units, renewable generating units, storage units, and a set of flexible demands. In order to maximize its expected profit, the virtual power plant has the possibility of installing new conventional, renewable, and storage units. Such investment decisions are made under the long-term uncertainty associated with future production costs of the conventional generating units, future consumption levels of the flexible demands, and future energy market prices, as well as the short-term variability of market prices and renewable production levels. In addition, the effect of generation and storage operation on investment decisions is precisely characterized by a detailed nonconvex formulation. The resulting model is cast as a scenario-based two-stage stochastic programming problem wherein the conditional value-at-risk is used to represent the risk aversion of the owner of the virtual power plant. Numerical results from several case studies show that the virtual power plant can significantly increase its expected profit by expanding its generation and storage assets. Moreover, neglecting nonconvex operational constraints generally results in over-investment in conventional generating units. The moderate computational effort required to solve instances with up to 45 candidate assets backs the practical applicability of the proposed approach.Este artículo presenta un enfoque novedoso para la planificación de inversiones de una central eléctrica virtual que comercializa energía en un mercado eléctrico. La central eléctrica virtual comprende unidades generadoras convencionales, unidades generadoras renovables, unidades de almacenamiento y un conjunto de demandas flexibles. Para maximizar su beneficio esperado, la central eléctrica virtual tiene la posibilidad de instalar nuevas unidades convencionales, renovables y de almacenamiento. Dichas decisiones de inversión se toman bajo la incertidumbre a largo plazo asociada con los costos de producción futuros de las unidades generadoras convencionales, los niveles futuros de consumo de las demandas flexibles y los precios futuros del mercado de energía, así como la variabilidad a corto plazo de los precios de mercado y la producción renovable. niveles Además, el efecto de la operación de generación y almacenamiento en las decisiones de inversión se caracteriza precisamente por una formulación no convexa detallada. El modelo resultante se presenta como un problema de programación estocástica de dos etapas basado en escenarios en el que el valor en riesgo condicional se usa para representar la aversión al riesgo del propietario de la planta de energía virtual. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. El modelo resultante se presenta como un problema de programación estocástica de dos etapas basado en escenarios en el que el valor en riesgo condicional se usa para representar la aversión al riesgo del propietario de la planta de energía virtual. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. El modelo resultante se presenta como un problema de programación estocástica de dos etapas basado en escenarios en el que el valor en riesgo condicional se usa para representar la aversión al riesgo del propietario de la planta de energía virtual. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto. Los resultados numéricos de varios estudios de casos muestran que la planta de energía virtual puede aumentar significativamente su beneficio esperado mediante la expansión de sus activos de generación y almacenamiento. Además, ignorar las restricciones operativas no convexas generalmente da como resultado una inversión excesiva en unidades generadoras convencionales. El esfuerzo computacional moderado requerido para resolver instancias con hasta 45 activos candidatos respalda la aplicabilidad práctica del enfoque propuesto

A decision support system for wind power production

Renewable energy production is constantly growing worldwide, and some countries produce a relevant percentage of their daily electricity consumption through wind energy. Therefore, decision support systems that can make accurate predictions of wind-based power production are of paramount importance for the traders operating in the energy market and for the managers in charge of planning the nonrenewable energy production. In this paper, we present a decision support system that can predict electric power production, estimate a variability index for the prediction, and analyze the wind farm (WF) production characteristics. The main contribution of this paper is a novel system for long-term electric power prediction based solely on the weather forecasts; thus, it is suitable for the WFs that cannot collect or manage the real-time data acquired by the sensors. Our system is based on neural networks and on novel techniques for calibrating and thresholding the weather forecasts based on the distinctive characteristics of the WF orography. We tuned and evaluated the proposed system using the data collected from two WFs over a two-year period and achieved satisfactory results. We studied different feature sets, training strategies, and system configurations before implementing this system for a player in the energy market. This company evaluated the power production prediction performance and the impact of our system at ten different WFs under real-world conditions and achieved a significant improvement with respect to their previous approach

Virtual Power Plant Concepts for Ancillary Market - Demonstration, Development, and Validation

The increased penetration of distributed energy resources and renewables open up issues in power systems as a whole. Chapter 1 discusses these issues, and highlights the literature solutions. The concept of VPP is highlighted, different options are explored, and the use of VPP is motivated. The chapter further discusses different ancillary services, with both technical and market perspectives. It makes a clear demarcation amongst transmission and distribution level VPPs, and their economic and technical aspects. Different components within VPP are also highlighted in this chapter. The models of VPP, based on SGAM, are presented in Chapter 2, with detailed test cases. The models characterize VPP as an aggregator at TSO, VPP as DER-Aggregator/DERMS at DSO-DMS, and VPP as business case for flexibility to DSO-DMS. It includes the VPP actors, their characteristics, and a compact architecture based on SGAM. It further splits VPP participants in different software: MATLAB/Simulink, DIgSILENT, and LabVIEW for defined test cases. These are further elaborated in detail in the next chapters, and all are discussed w.r.t regulatory, technical, and economic aspects. Chapter 3 co-simulates VPP-DERMS (Distributed Energy Resource Management System as a Virtual Power Plant) based customers' DR through LabVIEW. It develops interface to customers' meters for reactive power visibility, and then develops a HMI and recording tool at VPP controller. The performance of the tool is analyzed in the chapter, which is in fact the modeling of Modbus based customers' interaction for reactive power. Chapter 4 co-simulates effects of DER on a distribution grid in DIgSILENT. A distribution grid is modelled in DIgSILENT, and then DERs are added to the network. Node voltages and line loading are analyzed in the absence and presence of unplanned DERs. Then the network is seen from two perspectives \u2013 flexibility that can be provided to TSO with STATCOM at transmission node, and flexibility that can be provided to DSO with planned DGs at distribution node. Chapter 5 co-simulates storage model in MATLAB/Simulink. It starts with the techno-economic analysis of potential storage systems, and then to realize the storage model for simulation. The model of selected storage system is implemented in MATLAB/Simulink, and then a explicit service test case is developed within VPP-aggregator to analyze the flexibility margin by storage. Next step is the integration of these co-simulators within different service platform levels. The objective of Chapter 6 is to develop an interface amongst co-simulators to simulate the VPP chain. At first step, the co-simulators are realized within tags: wind farm tags are created in DIgSILENT, customers' based tags are built in LabVIEW, and storage tags are located inside MATLAB/Simulink. Then communication amongst the co-interfaces is done by the development of Matrikon OPC server and explorer platform. The master platform is implemented in LabVIEW-RT tool. Then test cases are defined for the validation of platform, which is performed in Chapter 7. Chapter 7 is dedicated to the validation of the formulated VPPs \u2013 DERMS, business VPP, and aggregator. DERMS based model is validated within DIgSILENT, by using a portion of the Italian distribution grid. Aggregator based model is validated within DIgSILENT, by using the IEEE 9 bus transmission test model. Business VPP model is validated using IEC 61850 compliant feature of DIgSILENT for the same distribution grid in a translational manner. The validated VPP is used as an application for power system reliability, which is presented in Chapter 8. It describes the conventional schemes for power system protection, and the issues with DER penetration. It then models a VPP, and verifies its functionality for power system protection. Chapter 9 concludes the thesis

Plantas virtuales de energía para la integración de fuentes renovables de generación distribuida en sistemas de demanda de agua y energía.

Las instalaciones de bombeo de agua para riego son grandes consumidores de energía eléctrica además de ser un complejo sistema de gestión de agua. España es el país de la Unión Europea con mayor extensión para el regadío con casi 4 millones de hectáreas, destacando Aragón con una superficie de 415.998 hectáreas. No obstante, la agricultura se está enfrentando a serios problemas. Por un lado, como consecuencia del cambio climático, los periodos de sequía son cada vez más frecuentes y la disponibilidad de agua para el regadío agrícola se está reduciendo. Además, España se sitúa como uno de los países de la Unión Europea con el mayor coste de electricidad, debido entre otras razones por los costes regulados que afectan especialmente a los consumos estacionales, como es el caso de los sistemas de bombeo de agua para riego que concentra su consumo principalmente entre los meses de mayo a septiembre. La obligación de contratación de la potencia eléctrica para todo el año sin la posibilidad de modificarla durante el mismo perjudica seriamente a este sector. Para reducir el coste de suministro eléctrico, las comunidades de regantes están invirtiendo en instalaciones de generación renovable.La rápida penetración de estas fuentes de generación en el marco de un mercado eléctrico cada vez más competitivo requiere de nuevas tecnologías y sistemas de operación para hacer frente a los nuevos retos técnicos y económicos derivados de la integración óptima de los recursos disponibles. Las plantas virtuales de energía aparecen, así como ejes claves para hacer posible esta integración. Dada la tendencia actual de generar energía de forma distribuida es primordial el control conjunto de las unidades de producción para conseguir el mayor rendimiento del sistema.Esta tesis doctoral realizada por compendio de publicaciones pretende ofrecer soluciones a los problemas planteados anteriormente. El objetivo principal de esta investigación es el estudio, desarrollo y aplicación de nuevos modelos de operación óptima integrada de la generación y el consumo de energía eléctrica junto con las infraestructuras de agua de los sistemas generales de regadío, integrando los recursos de producción eléctrica, la demanda horaria de electricidad y la gestión del agua mediante el modelado matemático de una planta virtual de energía que participa en el mercado eléctrico mayorista para maximizar el beneficio de operación.En primer lugar, se realiza una clasificación y evaluación de los trabajos publicados en los últimos años sobre el modelado de plantas virtuales de energía con participación en distintos tipos de mercados eléctricos. La clasificación se basa en los criterios más relevantes para el modelado, tales como el objetivo del problema, el tipo de problema matemático y método de resolución, los tipos de mercados eléctricos y la aplicabilidad del modelo a casos reales de estudio. Además, se identifican los retos todavía pendientes en este campo de estudio, entre los que destaca la aplicación simultánea de varias estrategias de compra-venta de energía de la planta virtual de energía en los distintos mercados energéticos, además de la utilización de técnicas de inteligencia artificial con el fin de proporcionar al modelo de planta virtual de energía un método de aprendizaje capaz de garantizar un margen de anticipación en sus decisiones.Posteriormente, para analizar el alcance real de la gestión de energía de acuerdo al diseño y operación de una planta virtual de energía, se desarrolla y aplica un nuevo modelo matemático de despacho horario técnico-económico a un gran sistema energético real de bombeo de agua para riego agrícola con recursos de producción renovable que evacuan directamente su producción a la red de distribución (centrales hidroeléctricas y un parque eólico), plantas de autoconsumo fotovoltaico asociadas a cada estación de bombeo y demanda eléctrica para maximizar el beneficio de operación conjunto de la planta virtual de energía. El comportamiento del modelo se ilustra para un año entero.Como ampliación del modelo anterior y afrontar el complejo reto de gestión eficiente del binomio agua-energía en las instalaciones de bombeo de agua, se desarrolla y aplica un nuevo modelo de despacho horario con la integración de los recursos energéticos e hídricos para la optimización de los costes de energía y de los cargos por demanda máxima en un gran sistema de regadío para un año entero, convirtiéndose en un modelo de tipo no lineal mixto-entero. A partir de los resultados obtenidos, el modelo con integración de la gestión del binomio agua-energía consigue aumentar el autoconsumo de energía renovable y ahorrar costes de suministro eléctrico al reducir la potencia contratada anualmente en los periodos horarios con mayor coste energético.Por otra parte, la aplicación de fuentes de energía renovable debe considerar el acoplamiento de la producción de electricidad con la demanda de energía eléctrica de las estaciones de bombeo y contemplar las limitaciones técnicas de las instalaciones hidráulicas de bombeo, almacenamiento y distribución del agua. Por tanto, por último, se propone el desarrollo de un modelo matemático de despacho a corto plazo con gestión técnica y económica para obtener la programación horaria óptima de los equipos de bombeo, minimizando los costes de operación de una estación real de bombeo de agua con autoconsumo fotovoltaico, sujeto a las restricciones eléctricas e hidráulicas de los sistemas de bombeo, y garantizando la demanda de riego. A partir de los resultados obtenidos, se puede comprobar que gracias a la combinación de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo y variadores de velocidad se consigue maximizar el porcentaje de energía autoconsumida y así, reducir los costes energéticos de la estación de bombeo además de mejorar la gestión del agua.En definitiva, esta tesis doctoral pone de manifiesto la importancia de desarrollar estrategias de gestión óptima de fuentes de generación eléctrica renovable e infraestructuras de agua para minimizar los costes energéticos y mejorar la eficiencia energética.<br /