Balancing service provision via aggregation of flexible prosumers

The worldwide carbon neutral goal for 2050 calls for a substantial increase in the share of electrical energy generation from renewables. In turn, the high penetration of non-dispatchable and uncertain renewable energy sources like solar and wind power poses challenges to the grid operator in maintaining the balance between power generation and consumption. This thesis addresses such an issue by introducing a framework for balancing services provision to the electrical grid by a pool of prosumers equipped with flexible energy resources, i.e., units whose power exchange profile can be modified to a certain extent upon request by the grid. The proposed approach optimizes the balancing capacity while pre-computing the disaggregation policy that distributes the balancing power request by the grid to the flexible energy resources, also accounting for network congestion constraints and limits on their availability. The disaggregation policy can be greedy, reactive, or proactive. In the greedy case, the power provided by each unit in each time slot is a function of the balancing power demand in that same time slot only, while in the reactive and proactive cases, it is a function also of the request in the past (reactive) and even in the future (proactive) time slots, which however requires that the whole power request is communicated to the aggregator before the service window starts. Notably, the availability of a pre-computed disaggregation policy makes the balancing service more efficient and better aligned with the markets' trend towards real-time operations. Additionally, the proposed framework gives the possibility to optimize the baseline profile of the distributed energy resources and is amenable for a decentralized implementation, which enhances scalability while allowing preservation of the privacy of local information. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated on some numerical case studies via extensive simulations and a comparative analysis.

L'obiettivo perseguito a livello mondiale di raggiungere la neutralità carbonica entro il 2050 richiede un aumento significativo della percentuale di energia elettrica prodotta da fonti rinnovabili. D'altro canto, la natura non controllabile e incerta della produzione da rinnovabili come solare ed eolico crea difficoltà all'operatore della rete elettrica nel mantenimento del bilancio tra produzione e consumo di energia elettrica. Questa tesi affronta il problema proponendo un approccio per la partecipazione ai servizi di bilanciamento alla rete di un insieme di prosumer dotati di risorse energetiche flessibili, cioè di apparati il cui profilo di scambio con la rete può essere modulato entro certi limiti a fronte di una richiesta. Il metodo introdotto consente di ottimizzare la capacità di bilanciamento offerta e di calcolare al contempo la politica di disaggregazione per un aggregato di risorse energetiche distribuite, tenendo in considerazione vincoli di congestione sulla rete e vincoli sulla disponibilità temporale delle risorse. La politica di disaggregazione può essere "greedy", reattiva o proattiva a seconda che la potenza in ogni intervallo temporale sia calcolata sulla base della richiesta solo in quello stesso intervallo, o anche nel passato o nel futuro, nel caso in cui l'intera richiesta da parte della rete sia comunicata prima della finestra in cui viene offerto il servizio di bilanciamento. La disponibilità di una politica precalcolata rende l'intero processo di disaggregazione più efficiente e meglio allineato alla tendenza dei mercati verso operazioni in tempo reale. Un'ulteriore caratteristica offerta dal metodo proposto è la possibilità di ottimizzare i profili di scambio nominale delle risorse distribuite e di un'implementazione decentralizzata che lo rende scalabile e permette di preservare la riservatezza delle informazioni locali. L'efficacia dell'approccio viene dimostrata nella tesi con un’analisi per simulazione su alcuni casi di studio numerici.