Výroba elektřiny z obnovitelných zdrojů jako jsou solární panely či větrné turbíny hraje v současné době stále významnější roli. Jelikož solární ani větrná výroba nejsou řiditelné, udržení rovnováhy mezi výrobou a spotřebou vyžaduje nové přístupy. Vztah mezi aktuální výrobou elektřiny a poptávkou po ní se odráží v proměnných cenách krátkodobých trhů s elektřinou. To motivuje myšlenku, že pro celek elektrizační soustavy by bylo prospěšné, pokud by se odpovídajícím způsobem měnily v reálném čase i spotřebitelské ceny elektřiny. Spotřebitelé pak pomohou zachovat rovnováhu celé elektrizační soustavy tím, že si budou lokálně minimalizovat své vlastní náklady na spotřebovanou elektřinu a posunou spotřebu do doby, kdy je k dispozici velké množství levné elektřiny z obnovitelných zdrojů. Tato práce je zaměřena na spotřebitelskou stranu tohoto řízení pomocí ceny. Jejím cílem je vyvinout systém založený na ekonomickém prediktivním řízení, který minimalizuje cenu provozu mikrosítě s decentralizovanými generátory elektřiny. K tomuto účelu je nejprve v první části práce vytvořen simulační model rezidenční mikrosítě s decentralizovanou výrobou elektřiny. Ve druhé části je tento model využit jako platforma pro testování. V této druhé části je vyvinut ekonomický prediktivní řídicí systém používající smíšenou celočíselnou optimalizaci. Tento systém v reálném čase koordinuje a optimalizuje provoz celé mikrosítě. Obsahuje také blok pro predikci spotřeby elektřiny a výroby z obnovitelných zdrojů založený na ARIMA modelech. Byl testován v prostředí Matlab/Simulink. S využitím možností Matlabu pro automatické generování kódu může být snadno přenesen na průmyslový hardware.
Anotace v angličtině
An increasingly important role in the electricity system is now played by renewable generation such as solar panels, wind turbines etc. Since solar and wind generation is not controllable, new approaches are necessary to keep the production consumption balance. The relationship between current electricity generation and demand for electricity is reflected in the varying prices of the short term electricity markets. This motivates an idea that the whole electricity system can benefit if the consumer prices also become variable in the real time accordingly. Then the consumers can help to maintain the grid balance by performing their own local electricity cost minimization and shifting consumption to the times where electricity from renewables is abundant and its price is low. This thesis is focused on the consumer side of this price based control. Its objective is to develop an economic model predictive controller that minimizes the cost of operation of a microgrid with distributed electricity generation. For this purpose, a simulation model of residential community microgrid with distributed electricity generators is developed in the first part of the thesis and used as a testbed for the second part. In the second part, an economic model predictive controller based on mixed integer optimization is developed. It performs real time coordination and optimization of the microgrid operation. It includes also a prediction block for the electricity consumption and renewable generation based on ARIMA models. It was tested in Matlab/Simulink environment. Using the Matlab support for automatic code generation it can easily be ported to industrial hardware.
Klíčová slova
Inteligentní elektrizační sítě, Ekonomické MPC, ARIMA modely, ceny elektřiny proměnné v reálném čase.
Klíčová slova v angličtině
Smart grid, Economic MPC, ARIMA models, Real time pricing.
Rozsah průvodní práce
91
Jazyk
AN
Anotace
Výroba elektřiny z obnovitelných zdrojů jako jsou solární panely či větrné turbíny hraje v současné době stále významnější roli. Jelikož solární ani větrná výroba nejsou řiditelné, udržení rovnováhy mezi výrobou a spotřebou vyžaduje nové přístupy. Vztah mezi aktuální výrobou elektřiny a poptávkou po ní se odráží v proměnných cenách krátkodobých trhů s elektřinou. To motivuje myšlenku, že pro celek elektrizační soustavy by bylo prospěšné, pokud by se odpovídajícím způsobem měnily v reálném čase i spotřebitelské ceny elektřiny. Spotřebitelé pak pomohou zachovat rovnováhu celé elektrizační soustavy tím, že si budou lokálně minimalizovat své vlastní náklady na spotřebovanou elektřinu a posunou spotřebu do doby, kdy je k dispozici velké množství levné elektřiny z obnovitelných zdrojů. Tato práce je zaměřena na spotřebitelskou stranu tohoto řízení pomocí ceny. Jejím cílem je vyvinout systém založený na ekonomickém prediktivním řízení, který minimalizuje cenu provozu mikrosítě s decentralizovanými generátory elektřiny. K tomuto účelu je nejprve v první části práce vytvořen simulační model rezidenční mikrosítě s decentralizovanou výrobou elektřiny. Ve druhé části je tento model využit jako platforma pro testování. V této druhé části je vyvinut ekonomický prediktivní řídicí systém používající smíšenou celočíselnou optimalizaci. Tento systém v reálném čase koordinuje a optimalizuje provoz celé mikrosítě. Obsahuje také blok pro predikci spotřeby elektřiny a výroby z obnovitelných zdrojů založený na ARIMA modelech. Byl testován v prostředí Matlab/Simulink. S využitím možností Matlabu pro automatické generování kódu může být snadno přenesen na průmyslový hardware.
Anotace v angličtině
An increasingly important role in the electricity system is now played by renewable generation such as solar panels, wind turbines etc. Since solar and wind generation is not controllable, new approaches are necessary to keep the production consumption balance. The relationship between current electricity generation and demand for electricity is reflected in the varying prices of the short term electricity markets. This motivates an idea that the whole electricity system can benefit if the consumer prices also become variable in the real time accordingly. Then the consumers can help to maintain the grid balance by performing their own local electricity cost minimization and shifting consumption to the times where electricity from renewables is abundant and its price is low. This thesis is focused on the consumer side of this price based control. Its objective is to develop an economic model predictive controller that minimizes the cost of operation of a microgrid with distributed electricity generation. For this purpose, a simulation model of residential community microgrid with distributed electricity generators is developed in the first part of the thesis and used as a testbed for the second part. In the second part, an economic model predictive controller based on mixed integer optimization is developed. It performs real time coordination and optimization of the microgrid operation. It includes also a prediction block for the electricity consumption and renewable generation based on ARIMA models. It was tested in Matlab/Simulink environment. Using the Matlab support for automatic code generation it can easily be ported to industrial hardware.
Klíčová slova
Inteligentní elektrizační sítě, Ekonomické MPC, ARIMA modely, ceny elektřiny proměnné v reálném čase.
Klíčová slova v angličtině
Smart grid, Economic MPC, ARIMA models, Real time pricing.
Zásady pro vypracování
Conduct a literature review in the field of microgrid modelling and optimization with main focus on real time economic optimization using economic model predictive control.
Using Matlab/Simulink/Simscape modelling environment create a simulation model of a microgrid including both controllable (e.g. generators using IC engines or gas turbines) and uncontrollable electricity generation (e.g. solar panels. wind generation) and partly controllable/shiftable electricity consumption. This microgrid is not islanded but connected to the main grid. Prices of the electricity that is sold to or bought from the main grid vary with time (real time pricing).
Develop a real time optimizing control that will minimize the cost of operation of this microgrid. It is recommended to use economic model predictive control for this purpose.
Test the operation of this real time optimizer in Matlab in connection with the simulation model built in the previous step. If the performance is satisfactory consider implementing this optimizer in an appropriate industrial programming environment like LabView.
Zásady pro vypracování
Conduct a literature review in the field of microgrid modelling and optimization with main focus on real time economic optimization using economic model predictive control.
Using Matlab/Simulink/Simscape modelling environment create a simulation model of a microgrid including both controllable (e.g. generators using IC engines or gas turbines) and uncontrollable electricity generation (e.g. solar panels. wind generation) and partly controllable/shiftable electricity consumption. This microgrid is not islanded but connected to the main grid. Prices of the electricity that is sold to or bought from the main grid vary with time (real time pricing).
Develop a real time optimizing control that will minimize the cost of operation of this microgrid. It is recommended to use economic model predictive control for this purpose.
Test the operation of this real time optimizer in Matlab in connection with the simulation model built in the previous step. If the performance is satisfactory consider implementing this optimizer in an appropriate industrial programming environment like LabView.
Seznam doporučené literatury
\renewcommand{\labelenumi}{[\arabic{enumi}]}
Stefano Bracco, Federico Delfino, Fabio Pampararo, Michela Robba, Mansueto Rossi, A mathematical model for the optimal operation of the University of Genoa Smart Polygeneration Microgrid: Evaluation of technical, economic and environmental performance indicators, Energy, Volume 64, 2014, pp. 912-922, ISSN 0360-5442.
Seyyed Mostafa Nosratabadi, Rahmat-Allah Hooshmand, Eskandar Gholipour, A comprehensive review on microgrid and virtual power plant concepts employed for distributed energy resources scheduling in power systems, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 67, 2017, pp. 341-363, ISSN 1364-0321.
Maria Lorena Tuballa, Michael Lochinvar Abundo, A review of the development of Smart Grid technologies, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 59, 2016, pp. 710-725, ISSN 1364-0321.
S. Bracco, F. Delfino, R. Procopio, M. Rossi and M. Robba, "A model predictive control approach for the optimization of polygeneration microgrids and demand response strategies," 2016 IEEE 16th International Conference on Environment and Electrical Engineering (EEEIC), Florence, 2016, pp. 1-6.
Seznam doporučené literatury
\renewcommand{\labelenumi}{[\arabic{enumi}]}
Stefano Bracco, Federico Delfino, Fabio Pampararo, Michela Robba, Mansueto Rossi, A mathematical model for the optimal operation of the University of Genoa Smart Polygeneration Microgrid: Evaluation of technical, economic and environmental performance indicators, Energy, Volume 64, 2014, pp. 912-922, ISSN 0360-5442.
Seyyed Mostafa Nosratabadi, Rahmat-Allah Hooshmand, Eskandar Gholipour, A comprehensive review on microgrid and virtual power plant concepts employed for distributed energy resources scheduling in power systems, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 67, 2017, pp. 341-363, ISSN 1364-0321.
Maria Lorena Tuballa, Michael Lochinvar Abundo, A review of the development of Smart Grid technologies, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 59, 2016, pp. 710-725, ISSN 1364-0321.
S. Bracco, F. Delfino, R. Procopio, M. Rossi and M. Robba, "A model predictive control approach for the optimization of polygeneration microgrids and demand response strategies," 2016 IEEE 16th International Conference on Environment and Electrical Engineering (EEEIC), Florence, 2016, pp. 1-6.
Přílohy volně vložené
5 tables, 1 model, 1 external view, 8 support scripts
Přílohy vázané v práci
plány, schémata, tabulky
Převzato z knihovny
Ano
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Průběh obhajoby je zveřejněn pouze přihlášenému uživateli.