A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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Real-time optimization of energy networks with battery storage systems under uncertain wind power penetration
Es gibt einen starken Trend, erneuerbare Energien in Verteilungsnetze (VNs) der Elektroenergieversorgung einzuspeisen. Jedoch muss wegen technischer Beschränkungen dieser Anteil um eine beträchtliche Menge gekürzt werden. Batteriespeichersysteme (BSSs) können optimal genutzt werden, um die Energie zu speichern, den gekürzten Anteil der zu senken somit den ökonomischen Vorteil zu erhöhen. Allerdings werden durch die BSSs dynamische Terme in das Problem des optimalen Lastflusses (engl.: optimal power flow (OPF)) eingeführt. Weiterhin tritt die Windenergie intermittierend auf, weshalb der Netzbetreiber die Betriebsstrategie schnell entsprechend aktualisieren muss. Diese Aufgabe sollte durch eine Online-Optimierung durchgeführt werden, die auf die Bestimmung einer enormen Anzahl von gemischt-ganzzahligen Entscheidungsvariablen abzielt und auf ein dynamisches Echtzeit Wirk-/Blindleistungs-OPF-Problem (engl.: real-time dynamic active-reactive optimal power flow problem (RT-DAR-OPF problem)) führt. Deshalb ist die Entwicklung eines geeigneten Rahmens für das RT-DAR-OPF-Problem von größter Bedeutung für die Gewährleistung von sowohl Optimalität als auch Umsetzbarkeit in der Betriebsführung von VNs mit BSSs unter intermittierender Windenergieeinspeisung. Das herausforderndste Merkmal dabei ist, dass ein hochdimensionales, dynamisches, gemischt-ganzzahliges nichtlineares Optimierungsproblem (engl.: mixed-integer nonlinear programming problem (MINLP)) in Echtzeit gelöst werden muss. Zusätzlich wird die Problemkomplexität sowohl durch die Betrachtung der Wirk- als auch der Blindleistung des BSSs mit flexiblen Betriebsstrategien genauso wie durch die Minimierung der aufgewendeten Lebensdauerkosten der BSSs erhöht. Um dieses Problem zu lösen, wird ein Mehrphasen- und Mehrfachzeitskalen-RT-DAR-OPF-Rahmen in dieser Dissertation entwickelt, der sich mit der optimalen Behandlung spontaner Änderungen bei der Windenergie in VNs und BSSs beschäftigt. In der ersten Phase werden eine enorme Anzahl an gemischt-ganzzahligen ...
Real-time optimization of energy networks with battery storage systems under uncertain wind power penetration
Es gibt einen starken Trend, erneuerbare Energien in Verteilungsnetze (VNs) der Elektroenergieversorgung einzuspeisen. Jedoch muss wegen technischer Beschränkungen dieser Anteil um eine beträchtliche Menge gekürzt werden. Batteriespeichersysteme (BSSs) können optimal genutzt werden, um die Energie zu speichern, den gekürzten Anteil der zu senken somit den ökonomischen Vorteil zu erhöhen. Allerdings werden durch die BSSs dynamische Terme in das Problem des optimalen Lastflusses (engl.: optimal power flow (OPF)) eingeführt. Weiterhin tritt die Windenergie intermittierend auf, weshalb der Netzbetreiber die Betriebsstrategie schnell entsprechend aktualisieren muss. Diese Aufgabe sollte durch eine Online-Optimierung durchgeführt werden, die auf die Bestimmung einer enormen Anzahl von gemischt-ganzzahligen Entscheidungsvariablen abzielt und auf ein dynamisches Echtzeit Wirk-/Blindleistungs-OPF-Problem (engl.: real-time dynamic active-reactive optimal power flow problem (RT-DAR-OPF problem)) führt. Deshalb ist die Entwicklung eines geeigneten Rahmens für das RT-DAR-OPF-Problem von größter Bedeutung für die Gewährleistung von sowohl Optimalität als auch Umsetzbarkeit in der Betriebsführung von VNs mit BSSs unter intermittierender Windenergieeinspeisung. Das herausforderndste Merkmal dabei ist, dass ein hochdimensionales, dynamisches, gemischt-ganzzahliges nichtlineares Optimierungsproblem (engl.: mixed-integer nonlinear programming problem (MINLP)) in Echtzeit gelöst werden muss. Zusätzlich wird die Problemkomplexität sowohl durch die Betrachtung der Wirk- als auch der Blindleistung des BSSs mit flexiblen Betriebsstrategien genauso wie durch die Minimierung der aufgewendeten Lebensdauerkosten der BSSs erhöht. Um dieses Problem zu lösen, wird ein Mehrphasen- und Mehrfachzeitskalen-RT-DAR-OPF-Rahmen in dieser Dissertation entwickelt, der sich mit der optimalen Behandlung spontaner Änderungen bei der Windenergie in VNs und BSSs beschäftigt. In der ersten Phase werden eine enorme Anzahl an gemischt-ganzzahligen ...
Real-time optimization of energy networks with battery storage systems under uncertain wind power penetration
Mohagheghi, Erfan (author) / Li, Pu / Blaabjerg, Frede / Liu, Steven
2019-05-27
Theses
Electronic Resource
English
Real-time dispatch optimization for concentrating solar power with thermal energy storage
| Springer Verlag | 2023
BUILDING ENERGY SYSTEMS OPERATION OPTIMIZATION WITH ICE STORAGE – A REAL TIME APPROACH
| BASE | 2017
Frequency regulation for a power system with wind power and battery energy storage
| BASE | 2012