Model predictive control for microgrid management

In recent years, generation of energy using renewable resources such as wind or sun radiation has become popular due to pollution reduction policies and economic benefits involved. In the case of solar generation, initially large fields containing several photovoltaic panels were needed to produce energy at large scale; typically these systems were owned by energy generation companies. However, production of energy at small scale using panels on condominiums is also gaining popularity because of bill reduction for the residents. Due to the natural uncertainty of renewable generation and electrical demand, these systems are used together with a storage system to make use of the energy stored when the solar irradiation is not enough to satisfy the demand and to store energy when the energy generation is greater than the demand. The operation of the storage impacts in the performance of the microgrid, hence in this thesis a control strategy to manage the storage of a microgrid is proposed. The proposed control strategy is based on Model Predictive Control (MPC) which aims to control the system optimally according to certain objectives and subjected to operational restrictions. MPC is based on solving an optimization problem at each time instant and in this thesis the optimization problem is formulated as a mixed integer linear programming (MILP). The control strategy is evaluated through simulations and two different microgrids are considered which differ in the type of storage system, but equivalent storage capacity is considered. One of them is based on regeneration of hydrogen through electrolysis whereas the other storage system is based on batteries. Additionally, for each microgrid two objectives are considered in the optimization problems: minimization of energy exchange with the grid and minimization of energy costs. Then, a simpler heuristic algorithm based on logical rules is presented with the sole purpose to compare the performance of both control systems. The results of the simulations show the effectiveness of the proposed control strategy and that each type of storage system is suitable for a certain objective.

Negli ultimi anni, la produzione di energia usando risorse rinnovabili come il vento o la radiazione solare è diventata piuttosto comune grazie alle politiche di riduzione dell’inquinamento e anche dei benefici economici. Nel caso della produzione solare, inizialmente erano necessari per la produzione di energia in larga scala ampi spazi che contenessero una moltitudine di pannelli fotovoltaici; tipicamente questi sistemi erano di proprietà delle compagnie di produzione energetica. Tuttavia, oggigiorno, la produzione di energia in piccola scala mediante pannelli all’interno di condomini sta diventando sempre più comune grazie alla riduzione dei costi in bolletta per i residenti. A causa della naturale incertezza della produzione rinnovabile e della domanda di corrente elettrica, questi sistemi vengono usati insieme a un apparato di immagazzinamento per poter fare uso di tale energia ogni qual volta la radiazione solare non sia sufficiente per soddisfare la richiesta e per poterla immagazzinare nei casi in cui la produzione energetica sia maggiore della domanda. L’operazione di stoccaggio influisce sulla performance della microgrid: è per questo che in questa tesi si propone una strategia di controllo per gestire l’immagazzinamento di energia di tale sistema. La strategia di controllo proposta è basata sul Model Predictive Control (MPC) che ambisce a controllare in modo ottimale il sistema secondo diversi obiettivi e sottostando ad altre restrizioni operative. L’MPC si basa sulla risoluzione e sull’ottimizzazione del problema in ogni istante di tempo, e in questa tesi il problema dell’ottimizzazione è formulato come un Mixed Integer Linear Programming (MILP). La strategia di controllo è valutata tramite simulazioni, e sono considerate due diverse microgrid che differiscono per tipologia del sistema di stoccaggio, ma sono equivalenti se viene considerata la capacità di stoccaggio. Una di esse è basata sulla rigenerazione dell’idrogeno mediante elettrolisi, mentre l’altro sistema di immagazzinamento è fondato su batterie. In più, per ogni microgrid, nei problemi di ottimizzazione, si considera due obiettivi: la minimizzazione dello scambio di energia con la rete e la minimizzazione dei costi dell’energia. Viene presentato, inoltre, un più semplice algoritmo euristico basato su regole logiche con il solo proposito di comparare la performance dei due sistemi di controllo. I risultati delle simulazioni mostrano l’efficacia della strategia di controllo proposta e che ogni tipo di sistema di stoccaggio è più adatto a un obiettivo diverso.