Nowadays, in order to achieve environmental and economic benefits, renewable energy sources, such as wind and photovoltaic solar, are widely used. The integration of renewable resources into power systems is one of the major challenges in planning and operations of modern power systems. The integration has introduced additional uncertainty into various study areas of power system, together with the conventional sources of uncertainty such as the loads and the availability of resources and transmission assets; this makes clear the limitations of the conventional deterministic analysis and security assessment approaches, in which sources of uncertainty and stochastic factors affecting power system are not considered. To solve such problems, probabilistic approaches need to be used. They have been introduced and are gaining wider application in power systems with increasing levels of renewable energy sources. The research firstly aims at developing probabilistic power flow tools which are capable of managing the wide spectrum of all possible values of the input and state variables so as to provide a complete spectrum of all possible values of outputs of interest such as nodal voltages, line power flows, etc., in terms of probability distributions which are useful for power system analysis and security assessment by probabilistic approaches. To be taken into account in computations for power system security assessment by a probabilistic approach, modeling of various stochastic factors in power system, such as stochastic behaviour of load, wind power generation, random outages of generating units and branches, is required. Their probabilistic models are also considered in the thesis. Among renewable resources, wind power generation is one of the most important and the most challenging ones because of its variability so that that will be focused on to stress the methodology in the research. Building a model of multi-site wind power production for power system planning and operations with large integration of wind power resources is a critical need. However, this work is very challenging, because of the stochastic features of wind speed and wind power at multiple wind farm locations. The thesis also aims at building a model for wind speed and wind power capturing all of their stochastic characteristics. Such a model would be a very useful tool to deal with many problems in power systems involving multi-site wind power production. In general, the analytic characterization of the random and time-varying wind power output is not available, because it is considerably more complicated than that of wind speed due to the highly non-linear mapping of wind speed into wind power output. Moreover, the spatial and temporal correlations among the wind speed and therefore the wind power output at the multi-site wind farm locations bring additional layer of complexity. In addition, when wind power data are not available due to, for example, commercial reasons or in case of new wind farms, the model for wind speed is firstly built and then wind power data are derived. For mapping wind speed to wind power for an entire wind farm or location to be used in power system studies, an approach to construct an aggregate power curve is also developed in the thesis. The procedure can be done automatically, so reducing cost and time consumption.

Nei moderni sistemi elettrici, per ottenere significativi benefici ambientali ed economici, le fonti rinnovabili come il vento e il fotovoltaico, sono sempre più sfruttate. La loro integrazione nei sistemi elettrici è una delle sfide più difficili nella pianificazione e nell’esercizio dei sistemi elettrici, in quanto esse introducono incertezze ulteriori rispetto a quelle tipicamente prese in considerazione, come le incertezze sui valori e sulla localizzazione dei carichi e sulla disponibilità di risorse di generazione e di trasmissione; questo spiega come mai gli approcci deterministici si rivelino oggi sempre più inadeguati per la valutazione della sicurezza e come non sia più possibile trascurare gli aspetti stocastici e le sorgenti di incertezza con metodi adeguati. Tutto questo chiama sempre più in causa approcci probabilistici, che stanno infatti acquisendo una importanza sempre maggiore, man mano che aumenta la penetrazione delle fonti rinnovabili. La ricerca descritta nella tesi ha come obbiettivo di sviluppare tecniche probabilistiche per il calcolo dei flussi di potenza e dello stato di un sistema elettrico, per studiare un ampio spettro di fenomeni e avere come uscita le curve di probabilità delle grandezze elettriche di maggior interesse (tensioni nodali, flussi di Potenza, ecc.) per poter effettuare le valutazioni conseguenti in termini di analisi della sicurezza. A tal fine, si è provveduto a modellizzare i fattori più importanti dal punto di vista delle incertezze, da prendere in considerazione: il comportamento stocastico del vento, del carico, i guasti ai generatori e alle linee elettriche; la modellazione, necessaria per la valutazione probabilistica della sicurezza, è stata implementata nei calcoli di power flow probabilistico, che include anche la valutazione del rispetto delle curve di capability dei generatori. Tra le diverse fonti rinnovabili, il vento è sicuramente al fonte quantitativamente e qualitativamente più importante e più difficile da caratterizzare; per questo l’attenzione è stata rivolta soprattutto a questa fonte, per valutare la metodologia in grado di rispondere meglio alle esigenze di un moderno sistema elettrico. In particolare, c’è la sempre più sentita necessità di mettere a punto un modello multi-sito per la pianificazione e l’esercizio dei sistemi elettrici, tenendo in conto le caratteristiche stocastiche della velocità del vento e della potenza da fonte eolica iniettata nella rete presso parchi eolici dispersi su una superficie anche ampia. Soltanto in questo modo si possono tenere correttamente in conto le correlazioni spazio-temporali tra le grandezze in gioco. In generale, la caratterizzazione analitica delle variabili stocastiche e tempo varianti come la potenza eolica non sono dati disponibili, a causa del legame non lineare con le velocità del vento. Inoltre, la correlazione spazio-temporale tra le produzioni eoliche di più parchi eolici aggiunge addizionale complessità. Inoltre, in molti casi i dati non sono direttamente disponibili per analisi statistiche, vuoi per ragioni commerciali o perché effettivamente non esistono le misure. Nella tesi si presenta un metodo per costruire le curve di potenza di aggregati di turbine eoliche dal punto di vista della potenza prodotta, il che consente di ridurre il tempo di calcolo, pur mantenedo elevata l’accuratezza della valutazione.

Impact of wind power on power system security by a probabilistic approach

LE, DINH DUONG

Abstract

Nowadays, in order to achieve environmental and economic benefits, renewable energy sources, such as wind and photovoltaic solar, are widely used. The integration of renewable resources into power systems is one of the major challenges in planning and operations of modern power systems. The integration has introduced additional uncertainty into various study areas of power system, together with the conventional sources of uncertainty such as the loads and the availability of resources and transmission assets; this makes clear the limitations of the conventional deterministic analysis and security assessment approaches, in which sources of uncertainty and stochastic factors affecting power system are not considered. To solve such problems, probabilistic approaches need to be used. They have been introduced and are gaining wider application in power systems with increasing levels of renewable energy sources. The research firstly aims at developing probabilistic power flow tools which are capable of managing the wide spectrum of all possible values of the input and state variables so as to provide a complete spectrum of all possible values of outputs of interest such as nodal voltages, line power flows, etc., in terms of probability distributions which are useful for power system analysis and security assessment by probabilistic approaches. To be taken into account in computations for power system security assessment by a probabilistic approach, modeling of various stochastic factors in power system, such as stochastic behaviour of load, wind power generation, random outages of generating units and branches, is required. Their probabilistic models are also considered in the thesis. Among renewable resources, wind power generation is one of the most important and the most challenging ones because of its variability so that that will be focused on to stress the methodology in the research. Building a model of multi-site wind power production for power system planning and operations with large integration of wind power resources is a critical need. However, this work is very challenging, because of the stochastic features of wind speed and wind power at multiple wind farm locations. The thesis also aims at building a model for wind speed and wind power capturing all of their stochastic characteristics. Such a model would be a very useful tool to deal with many problems in power systems involving multi-site wind power production. In general, the analytic characterization of the random and time-varying wind power output is not available, because it is considerably more complicated than that of wind speed due to the highly non-linear mapping of wind speed into wind power output. Moreover, the spatial and temporal correlations among the wind speed and therefore the wind power output at the multi-site wind farm locations bring additional layer of complexity. In addition, when wind power data are not available due to, for example, commercial reasons or in case of new wind farms, the model for wind speed is firstly built and then wind power data are derived. For mapping wind speed to wind power for an entire wind farm or location to be used in power system studies, an approach to construct an aggregate power curve is also developed in the thesis. The procedure can be done automatically, so reducing cost and time consumption.
BERIZZI, ALBERTO
BERIZZI, ALBERTO
13-gen-2014
Nei moderni sistemi elettrici, per ottenere significativi benefici ambientali ed economici, le fonti rinnovabili come il vento e il fotovoltaico, sono sempre più sfruttate. La loro integrazione nei sistemi elettrici è una delle sfide più difficili nella pianificazione e nell’esercizio dei sistemi elettrici, in quanto esse introducono incertezze ulteriori rispetto a quelle tipicamente prese in considerazione, come le incertezze sui valori e sulla localizzazione dei carichi e sulla disponibilità di risorse di generazione e di trasmissione; questo spiega come mai gli approcci deterministici si rivelino oggi sempre più inadeguati per la valutazione della sicurezza e come non sia più possibile trascurare gli aspetti stocastici e le sorgenti di incertezza con metodi adeguati. Tutto questo chiama sempre più in causa approcci probabilistici, che stanno infatti acquisendo una importanza sempre maggiore, man mano che aumenta la penetrazione delle fonti rinnovabili. La ricerca descritta nella tesi ha come obbiettivo di sviluppare tecniche probabilistiche per il calcolo dei flussi di potenza e dello stato di un sistema elettrico, per studiare un ampio spettro di fenomeni e avere come uscita le curve di probabilità delle grandezze elettriche di maggior interesse (tensioni nodali, flussi di Potenza, ecc.) per poter effettuare le valutazioni conseguenti in termini di analisi della sicurezza. A tal fine, si è provveduto a modellizzare i fattori più importanti dal punto di vista delle incertezze, da prendere in considerazione: il comportamento stocastico del vento, del carico, i guasti ai generatori e alle linee elettriche; la modellazione, necessaria per la valutazione probabilistica della sicurezza, è stata implementata nei calcoli di power flow probabilistico, che include anche la valutazione del rispetto delle curve di capability dei generatori. Tra le diverse fonti rinnovabili, il vento è sicuramente al fonte quantitativamente e qualitativamente più importante e più difficile da caratterizzare; per questo l’attenzione è stata rivolta soprattutto a questa fonte, per valutare la metodologia in grado di rispondere meglio alle esigenze di un moderno sistema elettrico. In particolare, c’è la sempre più sentita necessità di mettere a punto un modello multi-sito per la pianificazione e l’esercizio dei sistemi elettrici, tenendo in conto le caratteristiche stocastiche della velocità del vento e della potenza da fonte eolica iniettata nella rete presso parchi eolici dispersi su una superficie anche ampia. Soltanto in questo modo si possono tenere correttamente in conto le correlazioni spazio-temporali tra le grandezze in gioco. In generale, la caratterizzazione analitica delle variabili stocastiche e tempo varianti come la potenza eolica non sono dati disponibili, a causa del legame non lineare con le velocità del vento. Inoltre, la correlazione spazio-temporale tra le produzioni eoliche di più parchi eolici aggiunge addizionale complessità. Inoltre, in molti casi i dati non sono direttamente disponibili per analisi statistiche, vuoi per ragioni commerciali o perché effettivamente non esistono le misure. Nella tesi si presenta un metodo per costruire le curve di potenza di aggregati di turbine eoliche dal punto di vista della potenza prodotta, il che consente di ridurre il tempo di calcolo, pur mantenedo elevata l’accuratezza della valutazione.
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