Data-Driven Distributed Generation Day-Ahead Scheduling With Battery Energy Storage System

Data-Driven Distributed Generation Day-Ahead Scheduling With Battery Energy Storage System. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF (Data-Driven Distributed Generation Day-Ahead Scheduling With Battery Energy Storage System)
Thesis_Abdul_Rouf_Mughal.pdf - Other
Restricted to Repository staff only until 30 June 2023.

Download (3MB)

Arabic Abstract

يتطلب إنشاء نظام طاقة مستدام قائم على الطاقة المتجددة تحسينًا تقنيًا اقتصاديًا متعدد الجوانب. في الغالب ، يؤثر عدم اليقين بشأن مصادر الطاقة المتجددة جنبًا إلى جنب مع عدم اليقين في الحمل بشكل كبير على الكفاءة التشغيلية للتكامل المتجدد. يشكل دمج مصادر الطاقة المتجددة في الشبكة ، وخاصة طاقة الرياح ، مخاطر كبيرة على موثوقية واستقرار نظام الطاقة. بشكل عام ، يتم التعامل مع مسألة موثوقية المصادر المتجددة ، أي الرياح بطريقة ما عن طريق تركيب الكهروضوئية الشمسية وفي الوقت نفسه ، يتم تسليم الجمود المطلوب للنظام عن طريق الرياح لأن الطاقة الشمسية غير قادرة على توفير الطاقة بالقصور الذاتي إلى النظام. وفقًا لذلك ، يمكن تقليل معظم التحديات المرتبطة بشكل فعال باستخدام نظام تخزين طاقة البطارية (BESS). ومع ذلك ، فإن الجدولة الدقيقة التي يتم تحقيقها من خلال التزام الوحدة وثيقة الصلة بالحفاظ على النطاق التطبيقي. في هذا العمل البحثي ، سيتم صياغة تقنية تحسين توزيعية قوية (DRO) مع قاعدة قرار خطي مع نموذج حجم البطارية الأمثل لتوضيح إطار التزام الوحدة للجدولة المثلى لشبكة التوزيع التي تتكون من مزرعة الرياح ، والطاقة الشمسية الكهروضوئية ، المولد الموزع (DG) ، و BESS. استنادًا إلى التحليل المكثف لكل ساعة على مدار 24 ساعة ، سيمكن التحسين المقترح من الحلول الأقل تحفظًا للوظائف الموضوعية ، مقارنة بالتقنيات الأخرى من حيث عدم اليقين في الرياح والشمس ، وجدولة المولد ، ونشر BESS. ستتم معالجة أوجه عدم اليقين في الطاقة الشمسية الكهروضوئية ومزرعة الرياح باستخدام مجموعة الغموض التي تم تطويرها للسلوك غير المؤكد لمصادر الطاقة المتجددة (RES) باستخدام DRO مع قاعدة القرار الخطي. وفقًا لذلك ، ستقوم دراسات الحالة بصياغة الجدول الزمني المطلوب لتحقيق أقصى نقطة تشغيل لمصادر طاقة الرياح والطاقة الشمسية والهجينة جنبًا إلى جنب مع وضع BESS في نظام ناقل IEEE 14. ستتم ملاحظة أهمية الوحدات المجدولة لتحقيق أقصى نقطة تشغيل بسعات مختلفة لـ BESS من خلال مقارنة إجمالي تحسين تكلفة النظام باستخدام وبدون استخدام BESS. سيتم تحديد الأحجام المثلى لـ BESS مع مصادر الطاقة الشمسية وطاقة الرياح والهجينة بناءً على البيانات المقدمة في دراسات الحالة. سيتم أيضًا إجراء مزيد من المناقشة حول BESS الأمثل من حيث حالة الشحن وتقليل دورة البطارية في قسم النتائج والمناقشة. سيتم الإبلاغ عن تأثير BESS على بدء وإغلاق DGs مع جميع نتائج التوزيع الاقتصادي الديناميكي. سيتم أيضًا إجراء جدولة DGs على فترات زمنية مدتها 30 دقيقة لإظهار أن النموذج المقترح يمكن أن يعمل مع فترات زمنية قصيرة لأسواق الطاقة الصغيرة. لذلك ، يتم ضمان إستراتيجية فعالة باستخدام هذه التقنية التي تسمح بإرسال الطاقة الاقتصادية ، وحجم BESS العملي ، مع وقت معالجة حسابي أقل وتعقيدًا نسبيًا

English Abstract

The establishment of a renewable-based sustainable power system requires a multifaced techno-economic optimization. Mostly, the uncertainty of renewables combined with load uncertainties grossly impacts the operational efficiency of renewable integration. The integration of renewables into the grid particularly wind power poses significant risks, to power system reliability and stability. In general, the reliability issue of the renewable sources, i.e., the wind is somehow catered by installing the solar PV and in the meanwhile, the inertia required to the system is delivered by the wind as solar is not capable to provide inertial power to the system. Accordingly, most of the associated challenges can be effectively reduced by using a battery energy storage system (BESS). However, meticulous scheduling that is achieved through unit commitment is pertinent to sustaining the applicative scope. In this research work, a distributionally robust optimization (DRO) technique with a linear decision rule will be formulated with an optimum battery sizing model to outline a unit commitment framework for optimal scheduling of a distribution network that consists of the wind farm, solar PV, distributed generator (DG), and BESS. Based on intensive hourly analysis over a 24-hour period, the proposed optimization will enable less conservative solutions to the objective functions, in comparison to other techniques in terms of wind and solar uncertainties, generator scheduling, and BESS deployment. The uncertainties of the solar PV and wind farm will be addressed using the ambiguity set developed for uncertain behaviour of renewable energy sources (RES) using DRO with linear decision rule. Accordingly, the case studies will formulate the scheduling required to achieve the maximum operating point for wind, solar and hybrid energy sources along with BESS placement in an IEEE 14 bus system. The significance of units scheduled to achieve maximum operating point with different capacities of BESS will be observed by comparing the total system cost improvement with and without using BESS. The optimum sizes of BESS with solar, wind and hybrid energy sources will be determined based on the data provided in the case studies. Further discussion on the optimal BESS in terms of the state of charge and battery cycle reduction will also be conducted in the results and discussion section. The effect of BESS on the start-up and shut down of DGs will be reported with all the dynamic economic dispatch results. The scheduling of DGs will also be conducted at 30-minute intervals to show that the proposed model can work with short intervals for small energy markets. Therefore, an effective strategy is ensured with this technique that allows economical energy dispatch, and practical BESS size, with comparatively lower computational processing time and complexity.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Engineering
General
Electrical
Department: College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor: Kassas, M.
Committee Members: Khalid, Muhammad and Abido, M. A.
Depositing User: ABDUL RAUF MUGHAL (g201806020)
Date Deposited: 24 Jul 2022 06:50
Last Modified: 24 Jul 2022 06:50
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142177