Estimating load profile for off-grid power system design : model improvement and applications

The problem of access to energy, in recent years, has become increasingly important in the eyes of the international community. The link between access to energy, particularly electricity, and human development is clear, but the problem is far to be solved. This is especially true for the poorest countries, where the lack of access to electricity is often one of the main obstacles to development. The rate of electrification in developing countries is even lower when looking at rural areas: in sub-Saharan Africa, for example, only 14.1% of the rural population have access to electricity. For this reason, the electrification of rural areas in developing countries is an actual issue for NGOs. There are two main possible solutions to provide access to electric energy in rural areas: (i) the traditional approach is to extend the national electricity grid to the rural areas, nevertheless large parts of these areas have low accessibility, low values of load demand and load factor. For these reasons, grid extension often results to be economically unfeasible; (ii) the alternative solution is to rely on decentralized and distributed generation, which often results to be the most appropriate technology option since power plants are installed close to the load, they can be sized in order to best fit with local load demand, and they can be fuelled by local resources (i.e. renewables sources). In recent years, for a variety of reasons, the second solution has been often preferred for rural electrification. In order to dimension these off-grid systems, there are many advanced software based on numerical and analytical methods; however, all require as input the electrical load to be met, in the form of load profile (usually daily load profiles). A research on articles about projects on system sizing for off-grid electrification of rural areas has shown that often it is not given enough importance to the estimation phase of the load, and that there is not a clear and definite procedure to be followed for this phase. At the light of the issue about lack of appropriate methods to estimate load profiles for supporting the off-grid system design process, in my thesis I worked for the improvement and application of an existing model, coded in MATLAB, for the estimation of load profiles. The aim of this model is to provide an appropriate method of estimation of the load to support the optimization and sizing process of off-grid systems for rural electrification. The algorithm is designed to work with few input data commonly required by even the simplest approaches for the estimation of energy requirements in rural areas currently used (installed equipment, times of use, etc.). The main features of the model are: (i) the bottom-up approach; (ii) stochastic sampling of switching-on instants of electrical appliances; (iii) the implementation of parameters related to the load profiles, and of empirical correlations between these parameters; (iv) the possibility of considering the uncertainty of the input data by introducing randomization parameters. The model has been finally applied in two cases. In the first application, it has been used to estimate load profiles of a un-electrified peripheral-urban area of Uganda; the estimated load profiles has been used as input data for a specific software which carried out the sizing of a photovoltaic system associated with batteries. In the second application, it has been possible to test the model, comparing the metered load profiles of an electrical load of a college in Bali, Cameroon, and the load profiles estimated by the algorithm for the same context.

Il problema dell'accesso all'energia, negli ultimi anni, è diventato sempre più importante agli occhi della comunità internazionale. Il nesso tra accesso all'energia, in particolare energia elettrica, e sviluppo umano è chiaro, ma il problema è lungi dall'essere risolto. Questo è vero soprattutto per i paesi più poveri, dove la mancanza di accesso all'energia elettrica è spesso uno dei principali ostacoli allo sviluppo. Il tasso di elettrificazione nei paesi in via di sviluppo è ancor più basso se si guarda alle zone rurali lontane dai grandi centri abitati: nell'area dell'Africa Sub-Sahariana, per fare un esempio, solo il 14,1% delle popolazioni rurali hanno accesso all'elettricità. Per questo motivo, l’elettrificazione delle zone rurali dei paesi in via di sviluppo è un tema di grande attualità per le ONG. Le possibili soluzioni per fornire accesso all’energia elettrica a zone rurali sono due: (i) l’approccio tradizionale è quello di estendere la rete elettrica nazionale fino alle aree rurali, tuttavia molte di queste aree sono molto distanti dai centri urbani e hanno scarsa accessibilità, oltre che richieste energetiche modeste. Per queste ragioni, questa soluzione risulta raramente percorribile. (ii) La soluzione alternativa è quella di affidarsi alla generazione decentralizzata e distribuita, che spesso risulta essere l’opzione installando impianti locali non collegati alla rete elettrica principale. Negli ultimi anni, per una serie di motivi, questa seconda alternativa sta guadagnando consensi rispetto al passato, soprattutto con l’installazione di impianti off-main-grid basati totalmente o parzialmente su fonti rinnovabili disponibili localmente (fotovoltaico, eolico, idroelettrico, biocombustibili). Al fine di dimensionare questi impianti off-grid, esistono molti software avanzati basati su metodi numerici e analitici, tuttavia tutti richiedono come dato di input il carico elettrico da soddisfare, sotto forma di curva di carico (solitamente giornaliera). Una ricerca tra gli articoli riguardanti progetti di dimensionamento di sistemi off-grid per l'elettrificazione di aree rurali, ha evidenziato che spesso non viene data sufficiente importanza alla fase di stima del carico, e che non esiste una procedura chiara e definita da seguire in questo ambito. Per questo, nella mia tesi, mi sono occupato del miglioramento e della applicazione di un modello (preesistente), codificato in MATLAB, per la stima di curve di carico. L'obiettivo di tale modello è quello di fornire un metodo appropriato di stima del carico per supportare il processo di ottimizzazione e dimensionamento di impianti off-grid per l'elettrificazione di aree rurali. L'algoritmo è progettato per funzionare con dati di input comunemente richiesti anche dai più semplici approcci per la stima dei fabbisogni energetici nelle aree rurali attualmente utilizzati (apparecchi installati, orari di utilizzo, ecc.). Le principali caratteristiche del modello sono: (i) l'approccio bottom-up; (ii) il campionamento stocastico degli istanti di accensione degli apparecchi; (iii) l'implementazione di parametri relativi alla teoria delle curve di carico, tramite correlazioni empiriche tra di essi; (iv) la possibilità di considerare l'incertezza dei dati di input tramite l'introduzione di parametri di randomizzazione. Il modello è stato infine applicato in due casi. Nel primo caso, è stato utilizzato per fornire curve di carico relative all'utenza di una zona periferica di un contesto urbano in Uganda, sulle quali basarsi per effettuare il dimensionamento di un impianto fotovoltaico associato a batterie per l'accumulo. Nel secondo caso, è stato possibile testare il modello, comparando le misurazioni effettuate sul carico elettrico di un college a Bali, in Camerun, e le curve costruite con l'algoritmo per lo stesso contesto.