DERs system with renewables : a steady-state optimal coordination strategy with guaranteed probabilistic performance

The world energy demand has drastically increased in recent years and satisfying the additional energy request using fossil fuels is not a sustainable option. This jointly calls for an increase in energy production from renewable sources and for innovative energy management strategies to increase efficiency in energy usage. Distributed Energy Resources (DERs) are deemed a viable solution, as they generate electricity close to the point of usage, reducing transmission losses, and they can integrate renewable sources (e.g., rooftop solar panels). Unfortunately, such an increase in renewables would introduce uncertainty in energy supply. Even though the uncertainty can be partly mitigated equipping DERs with energy storage devices, each DER can hardly guarantee a predictable energy production. In this thesis we consider an aggregation of many DERs, each one with solar panels and a battery, and we propose a strategy to coordinate their batteries to minimize the variability of the energy produced by the aggregate, with respect to a reference daily profile (also to be optimized). The devised one-day strategy is based on a disturbance compensation scheme, which sets the energy to store/retrieve from each battery based on the actual solar energy production experienced during the day. The compensator parameters are computed only once, but are designed to be optimal in the long run when applied day after day. The compensator design is formalized as a chance-constrained steady-state optimal control problem. Since chance-constrained problems are hard to solve in general, we opt for an approximate solution strategy based on the Scenario Approach, which provides probabilistic guarantees about the feasibility of the solution for the original probabilistic constraint. The application of the resulting optimal compensator thus produces an energy exchange profile with the grid with minimal (guaranteed in probability) variability. Since the optimization problem to be solved can be large-scale if many DERs are considered, we also explore the possibility to employ distributed schemes for its resolution. The theoretical findings are supported by numerical simulations on a case-study.

Il fabbisogno mondiale di energia è aumentato drasticamente negli ultimi anni e soddisfare questa maggiore richiesta di energia utilizzando combustibili fossili non è un'opzione sostenibile. Ciò richiede sia un aumento della produzione di energia da fonti rinnovabili che l'utilizzo di strategie innovative di gestione dell'energia per efficientarne l'utilizzo. Le risorse energetiche distribuite (DER) sono considerate una soluzione praticabile, in quanto generano elettricità vicino al punto di utilizzo, riducendo le perdite di trasmissione, e possono integrare fonti rinnovabili (ad esempio, pannelli solari sui tetti). Purtroppo, l'auspicabile aumento delle fonti rinnovabili introdurrebbe molta incertezza nell'approvvigionamento energetico. Anche se l'incertezza può essere in parte mitigata dotando le DER di dispositivi di accumulo (come le batterie), ogni singolo DER difficilmente potrebbe fornire alla rete previsioni di produzione energetica affidabili. In questa tesi consideriamo un aggregato di più DER, ciascuno con pannelli solari e una batteria, e proponiamo una strategia per coordinare le loro batterie per ridurre al minimo la variabilità dell'energia prodotta dall'aggregato, rispetto ad un profilo giornaliero di riferimento (anch'esso da ottimizzare). La strategia ideata si basa su uno schema di compensazione del disturbo, che imposta l'energia da immagazzinare/prelevare da ciascuna batteria in base all'effettiva produzione di energia solare assorbita durante il giorno. I parametri del compensatore vengono calcolati una sola volta, ma sono progettati per essere ottimi sul lungo periodo se usati giorno dopo giorno. Il progetto del compensatore è formalizzato come un problema di controllo ottimo in condizioni stazionarie con vincoli in probabilità. Poiché generalmente i problemi con vincoli probabilistici sono difficilmente trattabili, optiamo per una soluzione approssimata basata sulla teoria dell'Approccio a Scenario, che fornisce garanzie probabilistiche sull'ammissibilità della soluzione approssimata per il vincolo probabilistico originale. L'utilizzo del compensatore ottimo risultante produce così un profilo di scambio energetico con la rete con variabilità minima (garantita in probabilità). Poiché il problema di ottimizzazione può essere su larga scala se si considerano molti DER, viene anche studiata la possibilità di utilizzare schemi distribuiti per la sua risoluzione. I risultati teorici sono supportati da simulazioni numeriche su un caso di studio.