Integration of Flywheel Energy Storage Systems in Low Voltage Distribution Grids

Mit dem Ziel, den Stromsektor zu dekarbonisieren und dem Klimawandel zu begegnen, steigt der Anteil erneuerbarer Energieressourcen in den Energiesystemen rund um den Globus kontinuierlich an. Aufgrund des intermittierenden Charakters dieser Ressourcen kann die Aufrechterhaltung des momentanen Gleichgewichts zwischen Erzeugung und Verbrauch und damit der Netzfrequenz ohne angemessene Maßnahmen jedoch eine Herausforderung darstellen. Da erneuerbare Energiequellen mit Umrichterschnittstellen dem System selbst keine Trägheit verleihen, nimmt gleichzeitig die kumulative Systemträgheit ab, was zu schnelleren Änderungen der Netzfrequenz und Bedenken hinsichtlich der Netzstabilität führt. Ein Schwungrad-Energiespeichersystem (Flywheel Energy Storage System, FESS) kann schnell große Leistungsmengen einspeisen oder aufnehmen, um das Netz nach einer abrupten Änderung der Erzeugung oder des Verbrauchs zu unterstützen. Neben der schnellen Reaktionszeit hat ein FESS den Vorteil einer hohen Leistungsdichte und einer großen Anzahl von Lade- und Entladezyklen ohne Kapazitätsverlust während seiner gesamten Lebensdauer. Diese Eigenschaften machen das FESS zu einem gut geeigneten Kandidaten für die Frequenzstabilisierung des Netzes oder die Glättung kurzfristiger Leistungsschwankungen auf lokaler Ebene. In dieser Dissertation wird die Netzintegration eines Hochgeschwindigkeits-FESS auf der Niederspannungsebene aus mehreren Perspektiven untersucht. Zunächst wird das Problem der Platzierung und Dimensionierung eines FESS in Niederspannungsverteilnetzen für Leistungsglättungsanwendungen behandelt. Um den am besten geeigneten Standort für ein FESS zu finden, wird eine datengetriebene Methode zur Abschätzung der relativen Spannungsempfindlichkeit vorgestellt, die auf dem Konzept der Transinformation basiert. Der Hauptvorteil der vorgeschlagenen Methode besteht darin, dass sie kein Netzmodell erfordert und nur Messwerte an den interessierenden Punkten verwendet. Messergebnisse aus einem realen Netz in Süddeutschland zeigen, dass mit dem vorgeschlagenen Ansatz die Netzanschlusspunkte mit einer höheren Spannungsempfindlichkeit gegenüber Wirkleistungsänderungen, welche am meisten von einem durch FESS ermöglichten, glatteren Leistungsprofil profitieren können, erfolgreich zugeordnet werden können. Darüber hinaus wird eine neue Methode zur Dimensionierung von Energiespeichersystemen unter Verwendung von Messdaten eingeführt. Der vorgeschlagene Ansatz erkennt wiederkehrende Verbrauchsmuster in aufgezeichneten Leistungsprofilen mit Hilfe des "Motif Discovery"-Algorithmus, die dann zur Dimensionierung verschiedener Speichertechnologien, einschließlich eines FESS, verwendet werden. Anhand von gesammelten Messdaten aus mehreren Niederspannungsnetzen in Deutschland wird gezeigt, dass die Speichersysteme mit den aus den detektierten Mustern abgeleiteten Charakteristika während der gesamten Messperiode effektiv für ihre Anwendungen genutzt werden können. Als nächstes wurde ein dynamisches Modell eines Hochgeschwindigkeits-FESS entwickelt und mit experimentellen Ergebnissen in mehreren Szenarien, unter Berücksichtigung der Verluste und des Hilfsenergiebedarfs des Systems, validiert. In den untersuchten Szenarien wurde eine maximale Differenz von nur 0,8 % zwischen dem Ladezustand des Modells und dem realen FESS beobachtet, was die Genauigkeit des entwickelten Modells beschreibt. Nach Festlegung des erforderlichen Aufbaus wurde die Leistungsfähigkeit eines 60 kW Hochgeschwindigkeits-FESS während mehrerer Frequenzabweichungsszenarien mit Hilfe von Power Hardware-in-the-Loop-Tests beurteilt. Die Ergebnisse der PHIL-Tests zeigen, dass das Hochgeschwindigkeits-FESS sehr schnell nach einer plötzlichen Frequenzabweichung reagiert und in knapp 60 ms die erforderliche Leistung erreicht, wobei die neuesten Anforderungen der Anwendungsregeln für die Frequenzunterstützung auf der Niederspannungsebene erfüllt werden. Um schließlich die Vorteile des schnellen Verhaltens des FESS für Energiesysteme mit geringer Trägheit zu demonstrieren, wurde ein neuartiger adaptiver Trägheits-Emulationsregler für das Hochgeschwindigkeits-FESS eingeführt und seine Leistung in einem Microgrid mit geringer Trägheit durch Simulationen und Experimente validiert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die Verwendung des FESS mit dem vorgeschlagenen Trägheits-Emulationsregler die maximale Änderungsrate der Frequenz um 28 % und die maximale Frequenzabweichung um 44 % während der Inselbildung des untersuchten Microgrid reduzieren kann und mehrere zuvor vorgestellte adaptive Regelungskonzepte übertrifft. Der vorgeschlagene Regler wurde auch auf einem realen 60 kW FESS mit dem Konzept des Rapid Control Prototyping implementiert, und die Leistungsfähigkeit des FESS mit dem neuen Regelungsentwurf wurde mit Hilfe von PHIL-Tests des FESS validiert. Die PHIL-Ergebnisse, die die allererste experimentelle Validierung der Trägheitsemulation mit einem FESS darstellen, bestätigen die Simulationsergebnisse und zeigen die Vorteile des vorgeschlagenen Reglers

Integration of Flywheel Energy Storage Systems in Low Voltage Distribution Grids

A Flywheel Energy Storage System (FESS) can rapidly inject or absorb high amounts of active power in order to support the grid, following abrupt changes in the generation or in the demand, with no concern over its lifetime. The work presented in this book studies the grid integration of a high-speed FESS in low voltage distribution grids from several perspectives, including optimal allocation, sizing, modeling, real-time simulation, and Power Hardware-in-the-Loop testing

Integration of Flywheel Energy Storage Systems in Low Voltage Distribution Grids

A Flywheel Energy Storage System (FESS) can rapidly inject or absorb high amounts of active power in order to support the grid, following abrupt changes in the generation or in the demand, with no concern over its lifetime. The work presented in this book studies the grid integration of a high-speed FESS in low voltage distribution grids from several perspectives, including optimal allocation, sizing, modeling, real-time simulation, and Power Hardware-in-the-Loop testing

Adaptive droop control strategy for Flywheel Energy Storage Systems: A Power Hardware-in-the-Loop validation

Low-inertia power systems can suffer from high rates of change of frequency during imbalances between the generation and the demand. Fast-reacting storage systems such as a Flywheel Energy Storage System (FESS) can help maintain the frequency by quickly reacting to frequency disturbances, with no concern over its lifetime. While a modern high-speed FESS has a significantly higher energy density than the conventional low-speed ones, the capacity of this storage technology is still limited. Therefore, this paper proposes a new adaptive droop controller for a FESS, considering the practical advantages and also limitations of this storage technology. The proposed controller increases the contribution of the FESS for frequency support during the first instances of a disturbance, while it reduces its output when the frequency is recovering. To verify the advantages of the proposed control strategy, the controller is implemented on a real 60 kW high-speed FESS using the concept of rapid control prototyping. Next, the performance of the FESS with the new controller is tested using Power Hardware-in-the-Loop simulations in a low-voltage microgrid. The PHIL simulation results show that the proposed adaptive controller improves the performance of the FESS in terms of limiting the frequency deviations, while preserving more energy in the FESS

Sizing of Hybrid Energy Storage Systems using Recurring Daily Patterns

A hybrid Energy Storage Systems (ESS) consists of two or more energy storage technologies, with different power and energy characteristics. Using a hybrid ESS, both high-frequency and low-frequency power variations can be addressed at the same time. For an accurate sizing of a hybrid ESS, the use of high-resolution data is required. However, high-resolution data over long periods leads to large data sets, which are difficult to handle. In this paper, an improved motif discovery algorithm is introduced to find the most recurring daily consumption patterns within the time series of interest. The most recurring pattern is selected as the representative of the time series for sizing the hybrid ESS. Next, a simple optimization framework is proposed for selecting the cut-off frequency of a low-pass filter, used for allocating the power to different storage technologies. Finally, the proposed sizing approach is applied for sizing a hybrid battery-flywheel ESS at four different low voltage distribution grids in southern Germany using real measurement data. It is demonstrated that a hybrid ESS, with the characteristics derived from the most recurring patterns only, can effectively provide their intended grid services for most of the days during the whole period of the time series

Sizing of Hybrid Energy Storage Systems using Recurring Daily Patterns

A hybrid Energy Storage Systems (ESS) consists of two or more energy storage technologies, with different power and energy characteristics. Using a hybrid ESS, both high-frequency and low-frequency power variations can be addressed at the same time. For an accurate sizing of a hybrid ESS, the use of high-resolution data is required. However, high-resolution data over long periods leads to large data sets, which are difficult to handle. In this paper, an improved motif discovery algorithm is introduced to find the most recurring daily consumption patterns within the time series of interest. The most recurring pattern is selected as the representative of the time series for sizing the hybrid ESS. Next, a simple optimization framework is proposed for selecting the cut-off frequency of a low-pass filter, used for allocating the power to different storage technologies. Finally, the proposed sizing approach is applied for sizing a hybrid battery-flywheel ESS at four different low voltage distribution grids in southern Germany using real measurement data. It is demonstrated that a hybrid ESS, with the characteristics derived from the most recurring patterns only, can effectively provide their intended grid services for most of the days during the whole period of the time series

Adaptive inertia emulation control for high-speed flywheel energy storage systems

Low-inertia power systems suffer from a high rate of change of frequency (ROCOF) during a sudden imbalance in supply and demand. Inertia emulation techniques using storage systems, such as flywheel energy storage systems (FESSs), can elp to reduce the ROCOF by rapidly providing the needed power to balance the grid. In this work, a new adaptive ontroller for inertia emulation using high-speed FESS is proposed. The controller inertia and damping coefficients vary using a combination of bang–bang control approaches and self-adaptive ones, to simultaneously improve both the ROCOF and the frequency nadir. The performance of the proposed adaptive controller has been initially validated and compared with several existing adaptive controllers by means of offline simulations, and then validated with experimental results. The proposed controller has been implemented on a real 60 kW high-speed FESS, and its performance has been evaluated by means of power hardware-in-the-loop (PHIL) testing of the FESS in realistic grid conditions. Both Simulations and PHIL testing results confirm that the proposed inertia emulation control for the FESS outperforms several previously reported controllers, in terms of reducing the maximum ROCOF and improving the frequency nadir during large disturbances

A Data-driven Approach for Estimating Relative Voltage Sensitivity

Voltage sensitivity expresses analytically the dependency between voltage and active or reactive power. Knowing the voltage sensitivity is necessary in many power system applications, such as the Distributed Energy Resources (DER) optimal placement and control. The majority of voltage sensitivity estimation methods assume having an accurate model of the grid and only consider a balanced grid operation at the nominal point, which is not realistic. In this paper, a method based on Mutual Information (MI) is proposed, which is able to evaluate the nonlinear dependencies between two variables, in order to estimate the relative voltage sensitivity. Contrary to the existing methods, the proposed MI-based approach only requires measurements at the point of interest and does not require any grid model nor measurements from other nodes in the grid. As a use case, the optimal allocation for an Energy Storage System (ESS) in a real medium voltage network in Germany has been presented. Measurement results confirm the effectiveness of the new approach for estimating relative voltage sensitivity

On Modeling Depths of Power Electronic Circuits for Real-Time Simulation – A Comparative Analysis for Power Systems

Investigations of the dynamic behaviour of power electronic components integrated into electric networks require suitable and established simulation methodologies. Real-time simulation represents a frequently applied methodology for analyzing the steady-state and transient behavior of electric power systems. This work introduces a guideline on how to model power electronics converters in digital real time simulators, taking into account the trade-off between model accuracy and the required computation time. Based on this concept, possible execution approaches with respect to the usage of central processing unit and field-programmable gate array components are highlighted. Simulation test scenario, such as primary frequency regulation and low voltage ride through, have been performed and accuracy indices are discussed for each implemented real-time model and each test scenario, respectively. Finally, a run-time analysis of presented real-time setups is given and real-time simulation results are compared. This manuscript demonstrates important differences in real-time simulation modelling, providing useful guidelines for the decision making of power engineers