OPTIMIZATION AND MANAGEMENT OF ENERGY STORAGE TECHNOLOGIES IN HYBRID RENEWABLE POWER SYSTEM. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Thesis.Yousef.201702290.Report.pdf Restricted to Repository staff only until 3 October 2022. Download (2MB)

Arabic Abstract

في السنوات الأخيرة، ازداد الاهتمام باستخدام أنظمة الطاقة المتجددة بسرعة ،بسبب تكلفة الوقود، تزايد الطلب على الأحمال، و استخدام الطاقه المتجددة و تهدف للقضاء على مشاكل البيئة. تمت معالجة المشاكل المحتملة من هذه الطاقة من خلال استخدام طاقة الرياح والطاقة الشمسية. ومع ذلك، فإن النمو السريع لتوافر طاقة الرياح، تتعرض لإمكانية تجاوز القيود المحددة للشبكة، لذلك، نظام تخزين الطاقة هو الحل الأمثل في مثل هذه الحالات. تعتبر أنظمة تخزين الطاقة من بين العناصر الرئيسية لإنشاء تكامل متجدد ناجح في قطاع الطاقة. ومع ذلك، يؤدي نظام التخزين كبير الحجم إلى استثمار رأس مال مرتفع وفي بعض الحالات يزيد من خسائر النظام. على العكس من ذلك ، تؤثر أنظمة التخزين ذات الحجم الصغير بشكل كبير على موثوقية وتوافر شبكة الطاقة. لذلك، من الضروري تحديد الحجم والتخصيص الأمثل للحفاظ على الجدوى الاقتصادية والتشغيلية لشبكة الطاقة المتكاملة المتجددة. يتم إجراء التحسين لتفادي عدم تطابق توليد الطلب، والذي ينتهك بإدخال مصادر الطاقة المتجددة المتغيرة. تم اختبار طريقة التحسين المقترحة والتحقق من صحتها على شبكة مكونه من 24 bus متكاملة مع مصادر الطاقة الشمسية وطاقة الرياح. يتم حل النهج الحتمي باستخدام برنامج تحسين GAMS. استنادًا إلى إطار التحسين، تقدم الدراسة أيضًا سيناريوهات مختلفة لدمج الطاقة المتجددة إلى جانب تقنيات أنظمة التخزين المتقدمة لتحديد حجم مناسب واقتصادي لإختياره. في هذا البحث، تم تقديم إستراتيجية تحسين عشوائية من مرحلتين لبطارية الصوديوم والكبريت (NaS) مع الأخذ في الاعتبار عوامل عدم اليقين في الطاقة الناتجة عن مصادر طاقة الرياح والطاقة الشمسية. تهدف الدراسة إلى تقليل التكلفة الإجمالية لتضمين NaS-ESS مع الحفاظ على تشغيل نظام مقبول باستخدام تدفق طاقة التيار المتردد الأمثل. يتم النظر في العديد من السيناريوهات من البيانات التاريخية في نظام اختبار موثوقية مكون من 24 bus مدمج مع نظام الطاقة المتجددة الهجين (HRES) ، وهي الطاقة الشمسية وطاقة الرياح. علاوة على ذلك، لإثبات فعالية إطار التحسين العشوائي المقترح ، يتم إجراء تحليل مقارن باستخدام تقنية التحسين الحتمية القائمة على الموثوقية

English Abstract

In the last decades, the interest of using renewable energy systems had rapidly increased, due to fuel cost, load demand, clean power and elimination of environmental issues. These issues have been addressed by utilizing wind and solar energy. However, the rapid growth of wind energy availability is exposed to exceed network constraints. The integration of energy storage systems (ESS) plays a key role in maintaining the commercial relevance of sustainable output power while also alleviating the technical problems involved with unpredictable and alternating of renewable output power. However, ESS technologies need extra expenditures, providing a techno-economic challenge of decision, allocation, and sizing in order to guarantee a dependable power system that is operationally optimal and cost-effective. To ensure the economic and operational sustainability of a renewable integrated power network, optimum ESS size and allocation are required. The optimization is carried out to eliminate the demand-generation mismatch caused by the inclusion of variable renewable energy sources. On an IEEE 24-bus network incorporated with solar and wind energy sources, the suggested optimization technique is tested and verified. According to the optimization methodology, the research offers several scenarios of renewable energy mix in conjunction with modern ESS technologies in order to define a technical and economic framework for ESS size, allocation, and selection. In this study, a two-stage stochastic optimization method for sodium-sulfur (NaS) batteries is proposed, taking into account the output power uncertainties of wind and solar energy sources. The goal is to keep the overall cost of NaS-ESS integration as low as possible while ensuring appropriate system operation utilizing AC optimum power flow. On a 24-bus reliability test system (RTS) integrated with a hybrid renewable energy system (HRES), particularly solar and wind, many scenarios based on historical data are examined. Moreover, study demonstrated the effectiveness of the proposed stochastic optimization framework by conducting a comparison with deterministic optimization techniques based on reliability indices.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Khalid, Dr. Mohammad
Committee Members:	Abido, Dr. Mohammad and Al-Ismail, Dr. Fahad
Depositing User:	YOUSEF AL-HUMAID (g201702290)
Date Deposited:	05 Oct 2021 12:20
Last Modified:	05 Oct 2021 12:20
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141962