Optimization of the design of an off-grid microgrid for an aquaculture plant located in Norway

Microgrids (MG) represents an adequate aggregation concept to address the planning, design and operation of power systems, particularly Hybrid Renewable Energy Systems in the energy sector having in mind targets like environmental sustainability, energy affordability, reliability and security. Their modeling and further optimization is intended to enhance their performance in the light of several indicators; for this reason, this work aims to assess the effectiveness of a bilevel Black-Box optimization approach for the design and operational strategy of a MG, having as objective function minimizing its Total Annual Cost (TAC). The case study is a MG intended for supplying the annual energy demand of a Recirculating Aquaculture System (RAS) in Norway. The optimization problem was addressed with a bilevel Black-Box approach where the effectiveness of two evolutionary population-based algorithms (Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimizer) to solve the design optimization was evaluated. Also, the operational optimization problem was addressed as a Mixed Integer Linear Program. During the screening phase (sub-problems optimization) the PSO proved to have better ability to solve the problem and for this reason, it was choose as the algorithm to be used for the entire optimization problem. Finally, a sensitivity analysis was done over the best solution found by the PSO algorithm to confirm that it is likely a local optimal solution for the problem.

Le Microgrids (MG) rappresentano un concetto di aggregazione adeguato per affrontare la pianificazione, la progettazione e il funzionamento dei sistemi elettrici, in particolare dei Sistemi Ibridi di Energia Rinnovabile nel settore energetico, tenendo conto di obiettivi come la sostenibilità ambientale, l'accessibilità economica dell'energia, l'affidabilità e la sicurezza. La loro modellazione e successiva ottimizzazione mirano a migliorarne le prestazioni alla luce di diversi indicatori; per questo motivo, questo lavoro si propone di valutare l'efficacia di un approccio di ottimizzazione Black-Box a due livelli per la progettazione e la strategia operativa di una MG, avendo come funzione obiettivo la minimizzazione del suo Costo Annuale Totale (TAC). Il caso di studio riguarda una MG destinata a soddisfare il fabbisogno energetico annuale di un Sistema di Acquacoltura a Ricircolo (RAS) in Norvegia. Il problema di ottimizzazione è stato affrontato con un approccio Black-Box a due livelli, in cui è stata valutata l'efficacia di due algoritmi evolutivi basati su popolazione (Algoritmo Genetico e Ottimizzatore ad Sciame di Particelle) per risolvere l'ottimizzazione del design. Inoltre, il problema di ottimizzazione operativa è stato affrontato come un Programma Lineare a Numeri Interi Misti (MILP). Durante la fase di screening (ottimizzazione dei sottoproblemi), il PSO ha dimostrato una maggiore capacità di risolvere il problema e, per questo motivo, è stato scelto come algoritmo da utilizzare per l'intero problema di ottimizzazione. Infine, è stata eseguita un'analisi di sensibilità sulla migliore soluzione trovata dall'algoritmo PSO per confermare che si tratta probabilmente di una soluzione ottimale locale per il problema.