Distributed transactive control in distribution systems with microgrids

Microgrids are considered as a cornerstone in the evolution to a smarter grid. However, this evolution brings some critical challenges for the control in a real-time implementation. We present two control algorithms to operate a power system with microgrids and other two to operate microgrids in order to reach the optimal social welfare. We consider three types of agents: photovoltaic generators, conventional generators and smart loads. These agents can be aggregated into a microgrid or interact directly in the power system depending on their power. To optimize the microgrids, we use two strategies. First one is based on projected consensus algorithm, where each agent iteratively optimizes its local utility function based on local information obtained from its neighbors and global information obtained through a distributed finite-time average algorithm. The second one is based on populations game theory; specifically we use a centralized replicator dynamics where a central agent iteratively optimizes the system status. To optimize the whole power system we use two strategies, first an asynchronous algorithm based on primal-dual optimization is proposed, where we consider that agents update the primal variables and a "virtual agent" updates the dual variables. Our last algorithm is a distributed transactive control algorithm based on populations games to dynamically manage the distributed generators and smart loads in the system to reach the optimum social welfare. Agents are considered non-cooperative, and they are individually incentive-driven. The proposed algorithm preserve stability while guarantee optimality conditions considering several constraints in the system on the real-time operation. We show numerical results of the proposed control strategies.Resumen: Las microrredes están consideradas como la piedra angular de la evolución hacia una red más inteligente. Sin embargo, esta evolución trae consigo algunos retos importantes para el control en la implementación en tiempo real. Presentamos dos algoritmos de control para operar un sistema de energía con microrredes y otros dos para operar microrredes con el fin de alcanzar el bienestar social óptimo. Consideramos dos tipos de agentes: generadores convencionales y cargas inteligentes. Estos agentes pueden ser agregados en una microred o interactuar directamente en el sistema de energía dependiendo de su potencia. Para optimizar las microrredes utilizamos dos estrategias, la primera se basa en un algoritmo de consenso proyectado, donde cada una de ellas optimiza iterativamente su función de utilidad local a partir de la información local obtenida de sus vecinos y la información global obtenida a través de un algoritmo distribuido de tiempo finito promedio. El segundo se basa en la teoría de juegos de poblaciones, específicamente usamos una dinámica de replicador centralizada donde un agente central optimiza iterativamente el estado del sistema. Para optimizar todo el sistema de potencia utilizamos dos estrategias, la primera es proponer un algoritmo asíncrono basado en la optimización prima-dual, donde consideramos que los agentes actualizan las variables primarias y un ”agente virtual” actualiza las variables duales. Nuestro último algoritmo es un algoritmo de control transaccional distribuido basado en juegos de poblaciones para gestionar dinámicamente los generadores distribuidos y las cargas inteligentes en el sistema para alcanzar el bienestar social óptimo. Se considera que los agentes no cooperan y se basan en incentivos individuales. El algoritmo propuesto preserva la estabilidad a la vez que garantiza condiciones óptimas considerando varias restricciones en el sistema sobre la operación en tiempo real. Se muestran los resultados numéricos de las estrategias de control propuestas.Maestrí

Optimized hierarchical control for an AC Microgrid under attack

Context: An inverter-based microgrid working in islanded mode can suffer cyber- attacks, these can be done against either the local controller or the communication links among the inverters. Secondary control is able to reject those attacks, however, a tertiary control action is necessary in order to stabilize the power flow among the microgrid. Method: Confidence factor technique allows to reject attacks in a microgrid acting directly over the secondary control, however, this technique omits other factor related to the power available. In this case, secondary control was complemented with a tertiary control that includes optimization criteria. Results: An inverter-based microgrid is simulated in Matlab for different scenarios and under cyberattack, this allows checking the correct response of the controller under attacks and the effective powersharing among inverters. Conclusions: The tertiary control allows stabilizing the active power of the system after the rejection of a cyber-attack by the secondary control. Each inverter supplies active power according to its máximum power rating without affecting the stability of the whole system.Contexto: Una microrred de CA (corriente alterna) basada en inversores y que funciona en modo isla puede ser víctima de ciberataques, estos pueden ir contra el controlador o contra el sistema de comunicaciones entre los nodos. El control secundario puede rechazar el ataque, sin embargo la acción de un controlador terciario es necesario para estabilizar el flujo de potencia en la microrred. Método: La técnica basada en factores de confianza permite repeler ataques a la microrred actuando directamente sobre el controlador secundario, sin embargo, esta técnica omite factores de optimización. En este caso, las señales de control generadas a partir de los factores de confianza fueron complementadas en un controlador terciario para incluir criterios de optimización. Resultados: Se simula una microrred en Matlab para diferentes escenarios y ataques, permitiendo verificar la acertada respuesta del controlador ante ataques cibernéticos. Conclusiones: El control terciario permite estabilizar la potencia del sistema ante el rechazo de un ciberataque por parte del control secundario. Cada inversor entrega potencia de acuerdo con su rango máximo de potencia sin afectar la estabilidad de todo el sistema