Optimal planning of hybrid microgrid

Microgrids stand as the best approach for integration of Distributed Energy Resources (DERs), Energy Storage Systems (ESSs) and conventional generators in order to electrify rural or remote areas in least developed countries (LDCs). Statistics show that 97% of population without access to electricity live in LDCs in sub-Saharan Africa and developing Asia. Studies have also shown that by 2030 only 30% of these un-electrified areas can be reached by grid extensions. In most cases grid extensions are infeasible due to large distances from the main grids, difficult terrains, and low population with highly dispersed settlements patterns. However, most of un-electrified regions, such as sub-Saharan Africa, are rich of fossil fuels, natural gas, and important renewable resources such as solar, wind, hydro, geothermal. The remaining challenge is on the planning of rural off-grid electrification systems. Proper planning is of paramount importance in order to realise all technical, economical, and environmental benefits of various types of DERs and ESSs applied for off-grid electrification. In particular, this thesis addresses the problem of optimal planning of hybrid microgrids with solar Photovoltaic (PV) arrays, Wind Turbines (WTs), Storage Battery Banks (SBBs), and conventional Diesel Generators (DGs). Microgrid planning requires joint optimization of operation and selection of capacities, quantities, and combination of components of different types and technologies. Integration of renewable energy based generation technologies, storage systems, and conventional generators present technical and economic challenges that must be considered in the planning of hybrid microgrids. Economically, conventional generators such as DGs have lower investment costs but higher operation costs; whereas renewable energy based generators such as solar PVs and WTs have higher investment costs but lower operation costs. Technically, generation from PVs and WTs, are subject to uncertainties and variations of weather conditions, and thus they are not fully dispatchable. These uncertainties and high variations in microgrid demand make Battery Energy Storage System (BESS) necessary, particularly for stand-alone microgrids. One of the main challenges in microgrid planning is to ensure that the components to be installed will offer minimum life cycle operational cost while fulfilling all required technical constraints. Consequently, hourly dispatching of DGs, BESS and other sources, which determine the overall life cycle operational cost, must be considered in the planning of hybrid microgrids. This thesis applies mathematical programming and optimization approach in planning of hybrid microgrid considering long term operational constraints. The aim is to obtain the optimum capacities, combination, and number of components to install in a microgrid in order to ensure reliable and continuous supply of its demand at minimum cost. A novel Mixed Integer Linear Programming (MILP) deterministic model for microgrid planning is proposed. The overall microgrid long term operation is integrated in this planning model. A technique called Clustered Unit Commitment (CUC) is applied in order to reduce the number of discrete variables required to model DGs operation. In additional, in order to make the model computationally tractable, K-medoids clustering algorithm is applied to select typical representative days with profiles of renewable resources and demand data. Piecewise Linear Approximation (PWLA) of components nonlinear characteristics is carried out to enable the use of CPLEX and GUROBI solvers in General Algebraic Modeling System (GAMS) The deterministic planning model is extended to include uncertainties in renewable resources and electric demand in microgrid planning, based on Two Stage Stochastic Integer Programming (2SSIP) and Robust Optimization (RO) frameworks. Applicability of the proposed models are demonstrated by using microgrid planning case studies.

Le Micro-reti rappresentano l’approccio ottimale all’integrazione di risorse energetiche distribuite (Distributed Energy Resources: DER), sistemi di accumulo elettrici (Energy Storage Systems: ESS) e generazione convenzionale, al fine di elettrificare zone rurali o remote nei paesi meno avanzati (Least Developed Countries: LDC). Le statistiche mostrano che il 97% della popolazione priva di accesso all’elettricità vive in LDC nell’Africa Subsahariana e in paesi in via di sviluppo dell’Asia. Gli studi hanno anche dimostrato che entro il 2030 solo il 30% di queste aree non elettrificate potrà essere raggiunto mediante sviluppi della rete elettrica. Nella maggior parte dei casi, l’interconnessione alla rete è impraticabile a causa delle grandi distanze che separano i siti da collegare dal sistema elettrico principale, della difficile conformazione del terreno, e dei modelli abitativi, altamente dispersi, impiegati per gli insediamenti. Tuttavia, la maggior parte delle regioni non elettrificate, come l’Africa Subsahariana, sono ricche di risorse fossili e di importanti risorse rinnovabili, quali l’energia solare, eolica, idroelettrica, geotermica. La sfida che ad oggi si prospetta è incentrata sulla pianificazione dei sistemi di elettrificazione rurali in isola rispetto al sistema elettrico principale (reti off-grid). Una corretta pianificazione è di fondamentale importanza al fine di conseguire la totalità dei benefici tecnici, economici, ambientali offerti dalle diverse tipologie di DER e ESS impiegabili per l’elettrificazione di queste aree. In particolare, il presente lavoro di tesi affronta il problema della pianificazione ottimale delle Micro-reti ibride dotate di pannelli fotovoltaici (PhotoVoltaic: PV), turbine eoliche (Wind Turbine: WT), banchi di accumulatori elettrochimici e generatori diesel convenzionali (Diesel Generator: DG). La pianificazione delle Micro-reti richiede congiuntamente il coordinamento e l’ottimizzazione del funzionamento di componenti di differenti tipologie e tecnologie. L’integrazione di tecnologie di generazione basate su energie rinnovabili, sistemi di accumulo e generatori convenzionali presenta sfide tecniche ed economiche che devono essere tenute debitamente in considerazione nella pianificazione delle Micro-reti ibride. Dal punto di vista economico, i generatori convenzionali, quali i DG, hanno costi di investimento più ridotti, ma maggiori costi operativi; mentre i generatori basati su fonti di energia rinnovabili, quali impianti PV e WT hanno costi di investimento più elevati, ma costi operativi più bassi. Tecnicamente, la generazione attraverso PV e WT è soggetta all’incertezza ed alla variabilità proprie delle condizioni atmosferiche, e dunque non risulta pienamente dispacciabile. Questa incertezza della generazione, e l’elevata variabilità della domanda, rende l’impiego di sistemi di accumulo elettrochimico (Battery Energy Storage System: BESS) strettamente necessario, specie per Micro-reti isolate. Una delle principali sfide nell’ambito della pianificazione delle Micro-reti è assicurare che i componenti oggetto di installazione garantiscano costi operativi minimi, pur soddisfacendo tutti i vincoli tecnici necessari durante l’esercizio. Di conseguenza, il dispacciamento orario dei DG, dei BESS e delle altre fonti di generazione, che incide sul costo operativo complessivo delle Micro-reti ibride, deve essere opportunamente ottimizzato nella pianificazione di tali sistemi. Questa tesi applica strumenti di programmazione matematica e approcci di ottimizzazione alla pianificazione di Micro-reti ibride, considerandone i vincoli operativi a lungo termine. L’obiettivo è quello di conseguire un impiego ottimale dei componenti da installare all’interno di una Micro-rete, al fine di garantire una fornitura di energia elettrica affidabile e continua al minimo costo. Un innovativo modello deterministico Mixed Integer Linear Programming (MILP) è proposto per la pianificazione delle Micro-reti, integrandone anche l’esercizio a lungo termine. Una tecnica denominata Clustered Unit Commitment (CUC) è applicata allo scopo di ridurre il numero di variabili discrete necessarie per modellare il funzionamento dei DG. In aggiunta, al fine di rendere il modello gestibile in termini di onere computazionale, un algoritmo di clustering K-medoids è impiegato per selezionare profili giornalieri tipici rappresentativi di risorse rinnovabili e domanda elettrica. L’approssimazione lineare a tratti (PieceWise Linear Approximation: PWLA) di componenti con caratteristiche non lineari è inoltre effettuata per consentire l’utilizzo dei risolutori CPLEX e GUROBI all’interno del software General Algebraic Modeling System (GAMS). Il modello di pianificazione deterministico è esteso per ricomprendere le incertezze tipiche delle risorse rinnovabili e della domanda elettrica nella pianificazione delle Micro-reti, sulla base di strumenti quali il Two Stage Stochastic Integer Programming (2SSIP) e Robust Optimization (RO). L’applicabilità dei modelli proposti è dimostrata mediante casi di studio di pianificazione delle Micro-reti opportunamente individuati.