Evaluation and implementation of OPF algorithms with the aim of active distribution grid management

Abstract: Today, electrical energy, as an integral part of human life, plays the most significant role in the global industrial cycle. In fact, it is worth noticing that today the electricity industry is considered as one of the important indicators of economic, social, and cultural development. Invariably, the advantages of electrical energy over other energies include relatively easy transfer, ease of conversion to other forms of energy, a wide range of applications as well as less pollution in the environment. A key point, however, to bear in mind is that the electricity network is divided into three main parts, namely generation, transmission, and distribution, which provide the consumers with the required electricity. The aim of this master thesis is mainly to review some optimization methods which have previously been used in literature to solve the optimal power flow problem and summarize and evaluate OPF algorithms based on literature. The present study, moreover, seeks to choose suitable algorithms for active distribution grid management, which are implemented for the use in the OPF function of the power systems analysis software pandapower. These algorithms are tested within a low voltage grid model and are further compared with the pre implemented OPF algorithm of pandapower. From the implementation and test of the algorithms, some improvements are concluded, and their impacts are verified. While getting familiar with pandapower and python programming in general, a literature search about OPF algorithms is mandatory. There is a broad spectrum of OPF literature, which must be handpicked for the subtopics: power flow equations and solving algorithms. The findings are gathered in an overview displaying the commonly used strategies to compute OPF (problem definition, constraints, optimization goal). Based on this information one promising algorithm is implemented. The pandapower OPF function is adapted for the new algorithms to be used alternatively. Subsequently, the algorithms are tested with a given low voltage grid model and the given constraints in order, to compare the algorithms regarding their convergence time, the error and the usability of the computed information. Account of the testing, the algorithms are evaluated. Thereafter, the potency of the improvements is verified and, if possible, adapted in the implementation.

Astratto: Oggi l'energia elettrica, come parte integrante della vita umana, gioca il ruolo più significativo nel ciclo industriale globale. Vale infatti la pena notare che oggi l'industria elettrica è considerata uno degli indicatori importanti dello sviluppo economico, sociale e culturale. Infatti, i vantaggi dell'energia elettrica rispetto ad altre energie includono un trasferimento relativamente facile, facilità di conversione ad altre forme di energia, un'ampia gamma di applicazioni e un minore inquinamento ambientale. Tuttavia, un punto chiave da tenere a mente è che la rete elettrica è divisa in tre parti principali, vale a dire generazione, trasmissione e distribuzione, che forniscono ai consumatori l'elettricità richiesta. Lo scopo di questa tesi di laurea è principalmente quello di rivedere alcuni metodi di ottimizzazione che sono stati precedentemente utilizzati in letteratura per risolvere il problema del flusso di potenza ottimale, e riassumere e valutare algoritmi OPF basati sulla letteratura. Inoltre, il presente studio si propone di scegliere opportuni algoritmi per la gestione attiva della rete di distribuzione, implementati per l'utilizzo in funzione OPF del software di analisi dei sistemi di potenza pandapower. Questi algoritmi vengono testati all'interno di un modello di rete a bassa tensione e vengono ulteriormente confrontati con l'algoritmo OPF pre implementato di pandapower. Dall'implementazione e dal test degli algoritmi si concludono alcuni miglioramenti e si verifica il loro impatto. Pur acquisendo familiarità con pandapower e la programmazione python in generale, è obbligatoria una ricerca nella letteratura sugli algoritmi OPF. Esiste un ampio spettro di letteratura OPF, che deve essere selezionata con cura per i sottoargomenti: equazioni del flusso di potenza e algoritmi di risoluzione. I risultati sono raccolti in una panoramica che mostra le strategie comunemente utilizzate per calcolare l'OPF (definizione del problema, vincoli, obiettivo di ottimizzazione). Sulla base di queste informazioni viene implementato un promettente algoritmo. La funzione pandapower OPF è adattata per i nuovi algoritmi da utilizzare in alternativa. Successivamente, gli algoritmi vengono testati con un dato modello di rete a bassa tensione e con i vincoli dati in modo da confrontare gli algoritmi riguardo al loro tempo di convergenza, l'errore e l'usabilità delle informazioni calcolate. Come conseguenze dei test, gli algoritmi vengono valutati. Successivamente, la potenza dei miglioramenti viene verificata e, se possibile, adattata nell'implementazione.