V současné době mají na trhu s energií rostoucí podíl obnovitelné zdroje energie, jako jsou solární panely, větrné turbíny, přílivové stanice atd. Protože činnost slunce a větru nemůže být ovládána lidmi, jsou nezbytné nové přístupy k udržení rovnováhy spotřeby produkce. Vztah mezi současnou výrobou elektřiny a poptávkou po elektřině se odráží v kolísání cen na krátkodobých trzích s elektřinou. To nás nutí přemýšlet o myšlence, že celý elektrický systém může vyhrát, pokud se spotřebitelské ceny změní také v reálném čase, resp. V tomto případě mohou spotřebitelé pomoci udržovat rovnováhu energetického systému tím, že minimalizují své náklady na energii na místní úrovni a přenášejí spotřebu v době, kdy je obnovitelná energie dostatečná a její cena je nízká. Tato práce je zaměřena na spotřebitelskou stránku této cenově orientované kontroly a také na inteligentní využití baterie v takových systémech. Jeho cílem je vyvinout prediktivní ekonomický model, který minimalizuje náklady na provozování mikrosítě. Z tohoto důvodu byla vytvořena simulace spotřebitele, byla vybrána baterie a model vybití této baterie. Je také vyvinut prediktivní ekonomický model založený na smíšené celočíselné optimalizaci. Provádí koordinaci v reálném čase a optimalizaci mikrogridní operace. Byl testován v prostředí Matlab.
Anotace v angličtině
Currently, renewable energy sources such as solar panels, wind turbines, tidal stations etc. occupy an increasing share in the energy market. Since the activity of the sun and wind cannot be controlled by humans, new approaches are necessary to keep the production consumption balance. The relationship between current electricity production and electricity demand is reflected in price fluctuations in short-term electricity markets. This makes us think about the idea that the entire electricity system can win if consumer prices also change in real time, respectively. In this case, consumers can help maintain the balance of the energy system by minimizing their energy costs locally and transferring consumption at a time when renewable energy is plentiful and its price is low. This thesis is focused on the consumer side of this price based control, and also on smart use of battery in such systems. Its goal is to develop an economic model predictive controller that minimizes the cost of operating a microgrid. For this reason was create simulation of consumer, was chosen battery and model of capacity fade of this battery. Also an economic model predictive controller based on mixed integer optimization is developed. It performs real time coordination and optimization of the microgrid operation. It was tested in Matlab environment.
Klíčová slova
Inteligentní mřížka, ekonomické MPC, stanoveníceny v reálném čase, životnost baterie
Klíčová slova v angličtině
Smart grid, Economic MPC, Real time pricing, battery lifetime
Rozsah průvodní práce
40
Jazyk
AN
Anotace
V současné době mají na trhu s energií rostoucí podíl obnovitelné zdroje energie, jako jsou solární panely, větrné turbíny, přílivové stanice atd. Protože činnost slunce a větru nemůže být ovládána lidmi, jsou nezbytné nové přístupy k udržení rovnováhy spotřeby produkce. Vztah mezi současnou výrobou elektřiny a poptávkou po elektřině se odráží v kolísání cen na krátkodobých trzích s elektřinou. To nás nutí přemýšlet o myšlence, že celý elektrický systém může vyhrát, pokud se spotřebitelské ceny změní také v reálném čase, resp. V tomto případě mohou spotřebitelé pomoci udržovat rovnováhu energetického systému tím, že minimalizují své náklady na energii na místní úrovni a přenášejí spotřebu v době, kdy je obnovitelná energie dostatečná a její cena je nízká. Tato práce je zaměřena na spotřebitelskou stránku této cenově orientované kontroly a také na inteligentní využití baterie v takových systémech. Jeho cílem je vyvinout prediktivní ekonomický model, který minimalizuje náklady na provozování mikrosítě. Z tohoto důvodu byla vytvořena simulace spotřebitele, byla vybrána baterie a model vybití této baterie. Je také vyvinut prediktivní ekonomický model založený na smíšené celočíselné optimalizaci. Provádí koordinaci v reálném čase a optimalizaci mikrogridní operace. Byl testován v prostředí Matlab.
Anotace v angličtině
Currently, renewable energy sources such as solar panels, wind turbines, tidal stations etc. occupy an increasing share in the energy market. Since the activity of the sun and wind cannot be controlled by humans, new approaches are necessary to keep the production consumption balance. The relationship between current electricity production and electricity demand is reflected in price fluctuations in short-term electricity markets. This makes us think about the idea that the entire electricity system can win if consumer prices also change in real time, respectively. In this case, consumers can help maintain the balance of the energy system by minimizing their energy costs locally and transferring consumption at a time when renewable energy is plentiful and its price is low. This thesis is focused on the consumer side of this price based control, and also on smart use of battery in such systems. Its goal is to develop an economic model predictive controller that minimizes the cost of operating a microgrid. For this reason was create simulation of consumer, was chosen battery and model of capacity fade of this battery. Also an economic model predictive controller based on mixed integer optimization is developed. It performs real time coordination and optimization of the microgrid operation. It was tested in Matlab environment.
Klíčová slova
Inteligentní mřížka, ekonomické MPC, stanoveníceny v reálném čase, životnost baterie
Klíčová slova v angličtině
Smart grid, Economic MPC, Real time pricing, battery lifetime
Zásady pro vypracování
Conduct a literature review in the field of modeling and operation optimization of microgrid with batteries energy storage. Focus on the relation between lifetime power capacity and type of operation (state of charge).
Using Matlab or Python modeling environment create a simulation model (or script) of a microgrid including an uncontrolled load as a consumer (end-user) and energy storage in the form of batteries. This microgrid is connected to the main grid where prices of the electricity vary with time (real-time pricing).
Develop a real-time optimizing control that will minimize the cost of operation of this microgrid, considering the smart use of battery packs based on increasing their lifetime. It is recommended to use the economic model predictive control and dependence between the depth of discharge and expected average cycles of life.
Test the model with the controller. If the performance is satisfactory, explore the model with different battery configurations.
Zásady pro vypracování
Conduct a literature review in the field of modeling and operation optimization of microgrid with batteries energy storage. Focus on the relation between lifetime power capacity and type of operation (state of charge).
Using Matlab or Python modeling environment create a simulation model (or script) of a microgrid including an uncontrolled load as a consumer (end-user) and energy storage in the form of batteries. This microgrid is connected to the main grid where prices of the electricity vary with time (real-time pricing).
Develop a real-time optimizing control that will minimize the cost of operation of this microgrid, considering the smart use of battery packs based on increasing their lifetime. It is recommended to use the economic model predictive control and dependence between the depth of discharge and expected average cycles of life.
Test the model with the controller. If the performance is satisfactory, explore the model with different battery configurations.
Seznam doporučené literatury
\renewcommand{\labelenumi}{[\theenumi]}
WIKNER, Evelina and Torbjörn THIRINGER. Extending Battery Lifetime by Avoiding High SOC. Applied Sciences [online]. 2018, 8(10) [cit. 2019-11-26]. DOI: 10.3390/app8101825. ISSN 2076-3417. Downloadable from: http://www.mdpi.com/2076-3417/8/10/1825.
SMITH, Kandler, Aron SAXON, Matthew KEYSER, Blake LUNDSTROM, ZIWEI CAO and Albert ROC. Life prediction model for grid-connected Li-ion battery energy storage system. In: 2017 American Control Conference (ACC) [online]. IEEE, 2017, 2017, s. 4062-4068 [cit. 2019-11-26]. DOI: 10.23919/ACC.2017.7963578. ISBN 978-1-5090-5992-8. Downloadable from: http://ieeexplore.ieee.org/document/7963578/.
RENIERS, Jorn M., Grietus MULDER, Sina OBER-BLÖBAUM and David A. HOWEY. Improving optimal control of grid-connected lithium-ion batteries through more accurate battery and degradation modelling. Journal of Power Sources [online]. 2018, 379, 91-102 [cit. 2019-11-26]. DOI: 10.1016/j.jpowsour.2018.01.004. ISSN 03787753. Downloadable from: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0378775318300041.
ELLIS, Matthew, LIU, Jinfeng, and Panagiotis, D. CHRISTOFIDES. Economic model predictive control. New York, NY: Springer Berlin Heidelberg, 2016. 292 p. ISBN 978-3-319-41107-1.
Seznam doporučené literatury
\renewcommand{\labelenumi}{[\theenumi]}
WIKNER, Evelina and Torbjörn THIRINGER. Extending Battery Lifetime by Avoiding High SOC. Applied Sciences [online]. 2018, 8(10) [cit. 2019-11-26]. DOI: 10.3390/app8101825. ISSN 2076-3417. Downloadable from: http://www.mdpi.com/2076-3417/8/10/1825.
SMITH, Kandler, Aron SAXON, Matthew KEYSER, Blake LUNDSTROM, ZIWEI CAO and Albert ROC. Life prediction model for grid-connected Li-ion battery energy storage system. In: 2017 American Control Conference (ACC) [online]. IEEE, 2017, 2017, s. 4062-4068 [cit. 2019-11-26]. DOI: 10.23919/ACC.2017.7963578. ISBN 978-1-5090-5992-8. Downloadable from: http://ieeexplore.ieee.org/document/7963578/.
RENIERS, Jorn M., Grietus MULDER, Sina OBER-BLÖBAUM and David A. HOWEY. Improving optimal control of grid-connected lithium-ion batteries through more accurate battery and degradation modelling. Journal of Power Sources [online]. 2018, 379, 91-102 [cit. 2019-11-26]. DOI: 10.1016/j.jpowsour.2018.01.004. ISSN 03787753. Downloadable from: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0378775318300041.
ELLIS, Matthew, LIU, Jinfeng, and Panagiotis, D. CHRISTOFIDES. Economic model predictive control. New York, NY: Springer Berlin Heidelberg, 2016. 292 p. ISBN 978-3-319-41107-1.