A DYNAMIC DISTRIBUTION SYSTEM PLANNING MODEL CONSIDERING NON-WIRE ALTERNATIVES

A DYNAMIC DISTRIBUTION SYSTEM PLANNING MODEL CONSIDERING NON-WIRE ALTERNATIVES. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF (A DYNAMIC DISTRIBUTION SYSTEM PLANNING MODEL CONSIDERING NON-WIRE ALTERNATIVES)
Thesis Report E610.pdf

Download (2MB) | Preview

Arabic Abstract

نظرًا للنمو المتزايد في الطلب على الكهرباء عامًا بعد عام وبسبب الموارد الطبيعية المحدودة ، فإن استخدام موارد الطاقة المتجددة النظيفة: مثل الخلايا الكهروضوئية وتوربينات الرياح مطلوب. علاوة على ذلك، ازدادت المخاوف حول البيئة خلال السنوات الماضية. لذالك، بدأت العديد من الحكومات في صياغة سياسات ومعايير متجددة لتعزيز التوليد من مصادر الطاقة المتجددة للحفاظ على الموارد الطبيعية والبيئة. بالإ ضافة إلى ذلك، تسمح العديد من اللوائح الحالية لشركات التوزيع بالتفاعل مع الشبكة مع بعض المتطلبات. وبالتالي، فإن شركات التوزيع قادرة على شراء / بيع الطاقة من / إلى الشبكة وتقديم الخدمات الإضافية ) AS ( للشبكة مثل تنظيم التردد وخدمات الاحتياطي. التخطيط المناسب لشركات التوزيع الراغبة في خدمة حمولتها المحلية وشراء / بيع الطاقة وتوفير AS يمكن أن يكون تحديًا . يقترح هذا البحث نموذج تخطيط ديناميكي يستخدمه مشغل نظام التوزيع لتحقيق أقصى قدر من الأرباح على المدى الطويل. تشمل ال مصادر المتجددة والمولدات الحرارية وأنظمة تخزين الطاقة. الدافع الأساسي هو إيجاد أفضل حجم وأفضل موقع لمصادر الطاقة المتجددة والمولدات الحرارية وأنظمة تخزين الطاقة مع أخذ بالاعتبار تخطيط توسيع الشبكة الذي يزيد من إجمالي الأرباح المتوقعة. بالإضافة إلى ذلك، يتاجر DSO بالطاقة خارجيًا مع مشغل النظام بسعر السوق ) MCP ( وداخليًا مع المستهلكين بسعر ثابت. علاوة على ذلك، يشارك مشغل نظام التوزيع في سوق الخدمات المساعدة ) AS ( ويوفر AS للشبكة. يتم تحليل خيار تعظيم المكاسب طويلة الأجل ل مشغل نظام التوزي ع من خلال النظر في تكاليف الاستثمار والصيانة ل ال مصادر المتجددة والمولدات الحرارية وأنظمة تخزين الطاقة وتوسي ع الشبكة. تُستخدم معادلات تدفق الطاقة الخطية لمعالجة قيود الشبكة (الفولتية، حدود الخط الحراري). بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم البرامج الخطية لتحسين شراء / بيع الطاقة من / إلى الشبكة والمشاركة في سوق AS من خلال عكس ج ميع الأسعار إلى القيمة الحالية . هناك العديد من أوجه عدم اليقين في النظام مثل إنتاج الطاقة المتجددة، وسعر الطاقة في السوق، والحمل. لتقليل حجم المشكلة، يتم أخذ ناتج طاقة توربينات الرياح وسعر الطاقة في السوق في الاعتبار ويتم استخدام منهجية البرمجة العشوائية ذات المرحلتين للتعامل مع حالات عدم اليقين هذه. تمت صياغة النموذج المقترح ك MIP . لإثبات فعالية النموذج المقترح، يتم الحصول على بيانات حقيقية لملف تعريف الحمل وإنتاج الطاقة المتجددة وسع ر الطاقة في السوق من مجلس الموثوقية الكهربائية لسوق تكساس ) ERCOT (. تُظهر نتائج المحاكاة إيجاد الحجم الأمثل وأفضل موقع لمصادر الطاقة المتجددة والمولدات الحرارية وأنظمة تخزين الطاقة مع أخذ بالاعتبار تخطيط توسيع الشبكة لزيادة إجمالي أرباح لمشغل شبكة التوزيع .

English Abstract

As the increasing growth in electrical demand year after year and because of the limited natural resources, utilization of clean renewable energy resources (RESs), such as photovoltaics PV and wind turbine are required. Moreover, the environmental concerns have increased over past years. Thus, many governments have started to formulate renewable policies and standards to promote generation from RESs to maintain natural resources and environment. In addition, many current regulations allow distribution companies to interact with the grid with a few requirements. Thus, distribution companies are able to buy/sell energy from/to the grid and provide ancillary services (AS) to the grid such as frequency regulation and reserve services. A proper planning for a distribution companies willing to serve its local load, buy/sell energy and provide AS could be a challenge. This research proposes a dynamic planning model used by a distribution system operator (DSO) to maximize long term profits. The distributed energy resources (DERs) include renewable resources (RESs), thermal generators (TGs), and energy storage systems (ESS). The primary motivation is to find the optimal sizing and location of DERs with considering network expansion planning (NEP) that maximizes the total expected profits. In addition, The DSO trades energy externally with the system operator at the market-clearing price (MCP) and internally with its consumers at a fixed price. Moreover, the DSO participates in the ancillary services (AS) market and provide AS to the grid. The option for maximizing the DSO's long-term payoffs is analyzed by considering the investment and maintenance costs of DERs and NEP as well as the degradation of ESS due to cycling. A complete AC power flow calculation requires a significant amount of computing resources. Thus, linear power flow equation are used to address the network constraints (voltages, thermal line limits). In addition, linear programs are used to optimize buying/selling energy from/to grid and participating in AS market by reflecting all prices to the present worth. There are many uncertainties in the system such as renewable resources power output, MCP, and load. To reduce the size of the problem, wind turbine (WT) power output and MCP uncertainties are considered, and the two-stage stochastic programming methodology is employed to cope with these uncertainties. The proposed model is formulated as a mixed-integer stochastic linear program. The proposed model's performance has been investigated with the aid of a case study based on a 38-bus radial distribution test system. To demonstrate the effectiveness of the proposed model, real data for load profile, WT power output and MCP are obtained from the Electric Reliability Council of Texas market (ERCOT). Simulation results show the optimal location and sizing of DERs and selected added/upgraded lines to the network to maximize the total profits to the DSO.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Engineering
Research
Research > Engineering
Electrical
Department: College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor: Al-Awami, Ali T.
Committee Members: Abido, M. A. and Al-Ismail, Fahad S.
Depositing User: ADNAN AL-BUKHAYTAN (g201803600)
Date Deposited: 08 Jun 2021 08:41
Last Modified: 08 Jun 2021 08:41
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141892