Optimal hierarchical management and control of battery energy storage systems in the Smart Grid

Climate change is driving an immense effort to radically alter all aspects of society, one of which is the transformation of the energy and electricity sector, and in particular the power grid. In order to increase the reliability and efficiency of the grid, the latter is being transformed from a centralized complex system to a hierarchical system composed of multiple interconnected microgrids. This paradigm shift requires new methods for network management. This thesis focuses on presenting an innovative method for designing energy management systems of grid-connected microgrids with particular focus on optimizing the operations of a battery storage system used to help improve the overall optimization of the microgrid. The algorithm presented is a hierarchical management and control algorithm that exploits two levels: The higher level is an economic MPC responsible for economic optimization of the microgrid during the day and optimization of BESS operations, and supervise the lower layer during real-time operations. The lower level runs at a faster sampling time and deals with uncertainties typical of renewable energy production and load demand; the uncertainty is handled using the scenario approach, which is gaining popularity in the field of uncertain optimization. The lower level approximates chance-constraint program through scenario optimization, which guarantees limits on the probability of violating operational constraints. The main advance in the work is the combination of a hierarchical structure with scenario optimization, which solves the dimensionality problems that the latter presents, allowing optimization under uncertainty while overseeing economic revenue.

Il cambiamento climatico sta guidando un immenso sforzo per modificare radicalmente tutti gli aspetti della società, uno dei quali è la trasformazione del settore dell'energia e dell'elettricità, e in particolare della rete elettrica. Per aumentare l'affidabilità e l'efficienza della rete, quest'ultima si sta trasformando da un sistema complesso centralizzato a un sistema gerarchico, composto da più microgriglie interconnesse. Questo cambiamento di paradigma richiede nuovi metodi per la gestione della rete. Questa tesi si concentra sulla presentazione di un metodo innovativo per la progettazione di sistemi di gestione dell'energia di microgrid connesse alla rete. Lo studio si concentra sull'ottimizzazione delle operazioni di un sistema di accumulo a batteria, utilizzato per contribuire a migliorare l'ottimizzazione complessiva della microgrid. L'algoritmo presentato è un algoritmo gerarchico che sfrutta due livelli: Il livello superiore è un economic MPC responsabile dell'ottimizzazione economica della microgrid durante il giorno e dell'ottimizzazione delle operazioni dei BESS. Il livello inferiore viene eseguito a un tempo di campionamento più veloce e compensa le incertezze tipiche della produzione di energia rinnovabile e della domanda elettrica; l'incertezza viene gestita utilizzando l'approccio a scenari, che sta guadagnando popolarità nel campo dell'ottimizzazione incerta. Il livello inferiore approssima una programmazione a vincoli di casualità attraverso l'ottimizzazione degli scenari, che garantisce limiti alla probabilità di violare i vincoli operativi. Il principale progresso del lavoro è la combinazione di una struttura gerarchica con l'ottimizzazione basata su scenari, che risolve i problemi di dimensionalità che quest'ultima presenta, consentendo l'ottimizzazione in condizioni di incertezza e supervisionando al contempo le entrate economiche.