Classifying and modelling demand response in power systems

Demand response (DR) is expected to play a major role in integrating large shares of variable renewable energy (VRE) sources in power systems. For example, DR can increase or decrease consumption depending on the VRE availability, and use generating and network assets more efficiently. Detailed DR models are usually very complex, hence, unsuitable for large-scale energy models, where simplicity and linearity are key elements to keep a reasonable computational performance. In contrast, aggregated DR models are usually too simplistic and therefore conclusions derived from them may be misleading. This paper focuses on classifying and modelling DR in large-scale models. The first part of the paper classifies different DR services, and provides an overview of benefits and challenges. The second part presents mathematical formulations for different types of DR ranging from curtailment and ideal shifting, to shifting including saturation and immediate load recovery. Here, we suggest a collection of linear constraints that are appropriate for large-scale power systems and integrated energy system models, but sufficiently sophisticated to capture the key effects of DR in the energy system. We also propose a mixed-integer programming formulation for load shifting that guarantees immediate load recovery, and its linear relaxation better approximates the exact solution compared with previous models

Benefits of an integrated power and hydrogen offshore grid in a net-zero North Sea energy system

The North Sea Offshore Grid concept has been envisioned as a promising alternative to: 1) ease the integration of offshore wind and onshore energy systems, and 2) increase the cross-border capacity between the North Sea region countries at low cost. In this paper we explore the techno-economic benefits of the North Sea Offshore Grid using two case studies: a power-based offshore grid, where only investments in power assets are allowed (i.e. offshore wind, HVDC/HVAC interconnectors); and a power-and-hydrogen offshore grid, where investments in offshore hydrogen assets are also permitted (i.e. offshore electrolysers, new hydrogen pipelines and retrofitted natural gas pipelines). In this paper we present a novel methodology, in which extensive offshore spatial data is analysed to define meaningful regions via data clustering. These regions are incorporated to the Integrated Energy System Analysis for the North Sea region (IESA-NS) model. In this optimization model, the scenarios are run without any specific technology ban and under open optimization. The scenario results show that the deployment of an offshore grid provides relevant cost savings, ranging from 1% to 4.1% of relative cost decrease (2.3 bn € to 8.7 bn €) in the power-based, and ranging from 2.8% to 7% of relative cost decrease (6 bn € to 14.9 bn €) in the power-and-hydrogen based. In the most extreme scenario an offshore grid permits to integrate 283 GW of HVDC connected offshore wind and 196 GW of HVDC meshed interconnectors. Even in the most conservative scenario the offshore grid integrates 59 GW of HVDC connected offshore wind capacity and 92 GW of HVDC meshed interconnectors. When allowed, the deployment of offshore electrolysis is considerable, ranging from 61 GW to 96 GW, with capacity factors of around 30%

Método de localización de fallas en sistemas de distribución basado en gráficas de reactancia

La localización de fallas, es un tema que está estrechamente relacionado con la continuidad del servicio, y esta tarea es más complicada en sistemas de distribución que en transmisión. La complejidad está asociada a la presencia de conductores no homogéneos, laterales, desconocimiento del tipo de carga en cada barra, desbalance del sistema y de la carga, entre otros en los sistemas de distribución. Adicionalmente, en estos sistemas solo se cuenta con medidas en la subestación. En este artículo se propone un nuevo método de localización de fallas para sistemas de distribución. A partir del análisis gráfico de la impedancia de falla. La validez de la propuesta se muestra mediante un ejemplo de aplicación a un sistema real, en el cual los errores en la estimación de la distancia, en función de la distancia y el tipo de falla son inferiores al 2,5%

Modelling a highly decarbonised North Sea energy system in 2050:A multinational approach

The North Sea region, located in the Northwest of Europe, is expected to be a frontrunner in the European energy transition. This paper aims to analyse different optimal system configurations in order to meet net-zero emission targets in 2050. Overall, the paper presents two main contributions: first, we develop and introduce the IESA-NS model. The IESA-NS model is an optimization integrated energy system model written as a linear problem. The IESA-NS model optimizes the long-term investment planning and short-term operation of seven North Sea region countries (Belgium, Denmark, Germany, the Netherlands, Norway, Sweden and the United Kingdom). The model can optimize multiple years simultaneously, accounts for all the national GHG emissions and includes a thorough representation of all the sectors of the energy system. Second, we run several decarbonisation scenarios with net-zero emission targets in 2050. Relevant parameters varied to produce the scenarios include biomass availability, VRE potentials, low social acceptance of onshore VRE, ban of CCUS or mitigation targets in international transport and industry feedstock. Results show a large use of hydrogen when international transport emissions are considered in the targets (5.6 EJ to 7.3 EJ). Electrolysis is the preferred pathway for hydrogen production (up to 6.4 EJ), far ahead of natural gas reforming (up to 2.2 EJ). Allowing offshore interconnectors (e.g. meshed offshore grid between the Netherlands, Germany and the United Kingdom) permits to integrate larger amounts of offshore wind (122 GW to 191 GW of additional capacity compared to reference scenarios), while substantially increasing the cross-border interconnection capacities (up to 120 GW). All the biomass available is used in the scenarios across multiple end uses, including biofuel production (up to 3.5 EJ), high temperature heat (up to 2.5 EJ), feedstock for industry (up to 2 EJ), residential heat (up to 600 PJ) and power generation (up to 900 PJ). In general, most of the results justify the development of multinational energy system models, in which the spatial coverage lays between national and continental models

Análisis del desempeño de localizador de fallas basado en svm ante la variación de carga en el sistema de distribución

La localización de fallas en sistemas de distribución no es un problema de fácil solución, debido a que éstos incluyen cargas intermedias, ramales laterales trifásicos, bifásicos y monofásicos, múltiples calibres de conductor, entre otros. Una de las mejores alternativas de solución, son los métodos basados en el análisis de la información obtenida de las medidas. Estos métodos estiman una zona del sistema dentro de la cual se encuentra el sitio de falla. En este artículo se presenta un análisis del desempeño de un método de localización de fallas, ante las variaciones de la carga en el sistema de potencia. Esta alternativa de solución se presenta debido a que normalmente no se conoce el estado exacto de la carga en el instante de ocurrencia de la falla, por tanto hay que validar el método con un rango de incertidumbre. Como método de localización basado en la información obtenida de las medidas de tensión y corriente, se utilizan las máquinas de soporte vectorial (SVM). Los resultados obtenidos con el método entrenado en condiciones de carga nominal, y los resultados de prueba ante variaciones de la carga en el sistema del 60 %, 80%, 125% y 140 % de la carga nominal, muestran el buen desempeño del localizador, el cual responde adecuadamente a nuevas situaciones de carga del sistema

Evaluación comparativa de tres métodos de clasificación aplicados al problema de la localización de fallas de cortocircuito en sistemas de distribución de energía eléctrica

En este artículo se analiza y compara el desempeño de las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), el Algoritmo de Aprendizaje para Análisis de Datos Multivariable (LAMDA) y las Mezclas Finitas (MF), técnicas del campo de la computación suave, aplicadas al problema de la localización de fallas en sistemas de distribución. Metodológicamente, el sistema de distribución es subdividido en varias zonas, y mediante la aplicación de cada una de las técnicas propuestas, se identifica la zona en falla. Como resultado, se obtienen los índices de precisión para cada técnica, alcanzando valores superiores a 90% en el caso de las SVM

Evaluación comparativa de tres métodos de clasificación aplicados al problema de la localización de fallas de cortocircuito en sistemas de distribución de energía eléctrica

En este artículo se analiza y compara el desempeño de las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), el Algoritmo de Aprendizaje para Análisis de Datos Multivariable (LAMDA) y las Mezclas Finitas (MF), técnicas del campo de la computación suave, aplicadas al problema de la localización de fallas en sistemas de distribución. Metodológicamente, el sistema de distribución es subdividido en varias zonas, y mediante la aplicación de cada una de las técnicas propuestas, se identifica la zona en falla. Como resultado, se obtienen los índices de precisión para cada técnica, alcanzando valores superiores a 90% en el caso de las SVM