Resilience enhancement of integrated energy systems exposed to natural hazards : an optimization-based framework

With the increasing integration of natural gas system (NGS) and electric power systems (EPS) due to their operational flexibilities and environmental benefits, the energy systems have become more integrated and thus failure in one system might cause malfunctions in other systems and lead to cascading failure. Hence, identification of vulnerable components and is essential to prevent the collapse of the integrated power and gas systems (IPGS). In this work, a robust optimization-based mathemathical framework is proposed to enhance the resilience of the IPGS against windstorms by identifying the most critical components. The proposed model is comporised of a bilevel optimization which takes the form of an attacker-defender (AD) interdiction game. In the lower level, the operational constraints of both EPS and NGS and their couplings are present and it solves the multiperiod economic dispatch problem for the integrated energy system (IES), optimizing operation cost and load shedding. The upper level is consisted of a multi-regional uncertainty set for determining the worst attack scenarios imposed on IES by the windstorm. The mathematical framework, after reformulating, finally shapes a mixed-integer linear programming (MILP) form which due to presence of binary decision variables is challenging to solve. For its solution, a duality-based column and constraint generation (C&CG) algorithm is proposed which is a decomposition method used for breaking the big problem into solvable chunks. Numerical results on the test system demonstrates the effectiveness of the model and provides a helpful tool for decisionmakers in making more educated pre-hazard investments.

Con la crescente integrazione del sistema del gas naturale (NGS) e dei sistemi di alimentazione elettrica (EPS) a causa delle loro flessibilità operative e benefici ambientali, i sistemi energetici sono diventati più integrati e quindi il guasto in un sistema potrebbe causare malfunzionamenti in altri sistemi e portare a cascata fallimento. Quindi, l'identificazione delle componenti vulnerabili ed è essenziale per prevenire il collasso dei sistemi integrati di alimentazione e gas (IPGS). In questo lavoro, viene proposto un solido framework matematico basato sull'ottimizzazione per migliorare la resilienza dell'IPGS contro le tempeste identificando i componenti più critici. Il modello proposto è composto da un'ottimizzazione bilivello che assume la forma di un gioco di interdizione attaccante-difensore (AD). Nel livello inferiore, sono presenti i vincoli operativi di EPS e NGS e dei loro accoppiamenti e risolve il problema del dispacciamento economico multiperiodale per il sistema energetico integrato (IES), ottimizzando i costi di esercizio e la riduzione del carico. Il livello superiore è costituito da un'incertezza multiregionale impostata per determinare i peggiori scenari di attacco imposti a IES dalla tempesta di vento. Il quadro matematico, dopo aver riformulato, modella finalmente una forma di programmazione lineare mista intera (MILP) che a causa della presenza di variabili decisionali binarie è difficile da risolvere. Per la sua soluzione, viene proposto un algoritmo di generazione di colonne e vincoli (C&CG) basato sulla dualità che è un metodo di scomposizione utilizzato per suddividere il grande problema in blocchi risolvibili. I risultati numerici sul sistema di test dimostrano l'efficacia del modello e forniscono uno strumento utile per i decisori nel fare investimenti pre-pericolo più istruiti.