POLITESI Politecnico di Milano Servizi Bibliotecari di Ateneo Servizi Bibliotecari di Ateneo
 
   ALL THESES       POST GRADUATE THESES       DOCTORAL THESES   
My POLITesi
authorized users
italiano
Please use this identifier to cite or link to this thesis: http://hdl.handle.net/10589/144267

Author: DAO, LE ANH
Supervisor: FERRARINI, LUCA
Coordinator: PERNICI, BARBARA
Tutor: BASCETTA, LUCA
Department : DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA, INFORMAZIONE E BIOINGEGNERIA
PhD course: INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE / INFORMATION TECHNOLOGY
PhD course and area: Systems and Control
Cycle: 30
Scientific Disciplinary Sector: ING-INF/04 AUTOMATICA
Date: 23-Jan-2019
Title: Microgrids energy management with a hierarchical distributed model predictive control approach
Italian abstract: La tesi affronta il problema della gestione e del coordinamento delle risorse energetiche in una tipica microgrid, compresi edifici intelligenti come carichi flessibili, depositi di energia e fonti rinnovabili. L'obiettivo generale è quello di fornire un quadro completo e innovativo per massimizzare il beneficio complessivo, tenendo conto delle possibili richieste di modificare il profilo di carico proveniente dalla rete e lasciando ogni singolo edificio o utente a bilanciare tra la manutenzione di tali richieste e il soddisfacimento del proprio comfort livelli. Il coinvolgimento dell'utente nel processo decisionale è garantito da una soluzione di gestione e controllo che sfrutta un approccio di controllo predittivo basato su un modello innovativo basato sul consenso e coordinato. Inoltre, si propone una struttura gerarchica per integrare il lato utente MPC distribuito con il controllo microgrid, implementato anche con una tecnica MPC. L'approccio globale proposto è stato implementato e testato in numerosi esperimenti nel laboratorio di impianti per sistemi energetici distribuiti (Smart RUE) presso l'Università Tecnica Nazionale di Atene - NTUA, Atene, Grecia. Analisi di simulazione e risultati completano il test, mostrando l'accuratezza e il potenziale del metodo, anche dal punto di vista dell'implementazione. D'altra parte, un'attenzione particolare è stata anche dedicata al lavoro di stima della produzione di risorse energetiche rinnovabili (RES) in generale o fotovoltaico in questa tesi. In particolare, sono interessate le previsioni a breve e medio termine della potenza generata dal giorno prima (GP) di un impianto fotovoltaico utilizzando la radiazione solare regionale (SR) prevista. In questo lavoro, vengono sviluppati diversi predittori, che vengono poi combinati con il servizio di previsioni del tempo utilizzando metodi di insieme. Successivamente, in una struttura simile, viene valutato l'impatto dell'accuratezza nella previsione delle variabili meteorologiche sulla qualità della previsione GP. La validazione dell'approccio viene eseguita utilizzando un impianto fotovoltaico pilota e diverse stazioni meteorologiche situate nel Nord Italia.
English abstract: The dissertation addresses the problem of management and coordination of energy resources in a typical microgrid, including smart buildings as flexible loads, energy storages and renewables. The overall goal is to provide a comprehensive and innovative framework to maximize the overall benefit, while still accounting for possible requests to change the load profile coming from the grid and leaving every single building or user to balance between servicing those requests and satisfying his own comfort levels. The user involvement in the decision-making process is granted by a management and control solution exploiting an innovative consensus-based distributed model predictive control approach with coordination. In addition, a hierarchical structure is proposed to integrate the distributed MPC user-side with the microgrid control, also implemented with an MPC technique. The proposed overall approach has been implemented and tested in several experiments in the laboratory facility for distributed energy systems (Smart RUE) at National Technical University of Athens - NTUA, Athens, Greece. Simulation analysis and results complement the testing, showing the accuracy and the potential of the method, also from the perspective of implementation. On the other hand, special attention was also put into the work of estimating the production of Renewable Energy Resources (RESs) in general or photovoltaic in this dissertation. Specifically, short-term and medium-term predictions of the day-ahead generated power (GP) of a photovoltaic plant using predicted regional solar radiation (SR) are concerned. In this work, different predictors are developed, which are then combined with the weather forecast service using ensemble methods. Afterwards, under a similar ensemble framework, the impact of the accuracy in the prediction of meteorological variables on the quality of the GP prediction is evaluated. The validation of the approach is performed by using a pilot PV plant and several meteorological stations situated in Northern Italy.
Italian keywords: gestione energetica; controllo distribuito; modello di controllo predittivo; microgrid; controllo gerarchico; energia rinnovabile; previsioni di energia rinnovabile; ottimalità
English keywords: energy management; distributed control; model predictive control; microgrid; hierarchical control; renewable energy; renewable energy forecast; optimality
Language: eng
Publisher: Politecnico di Milano
Type of document: Tesi di dottorato
Appears in Collections:POLITesi >Tesi di Dottorato

Files in This Item:

File Description SizeFormatVisibility
LeAnhDAO_thesis_Final.pdfThesis text Le Anh Dao8.52 MBAdobe PDFNot accessible View/Open





 

  Support, maintenance and development by SURplus team @ CINECA- Powered by DSpace Software