Risk Based Stochastic Optimization of Photovoltaic Energy Management Systems under Seasonal Uncertainty. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF KFUPM_MS_Thesis_Abdullahi_Hashi_Salad_fully.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (19MB)

Arabic Abstract

إنَّ التوسع المتزايد في استخدام أنظمة الطاقة الشمسية الكهروضوئية (PV) داخل الشبكات المعزولة السكنية يفرض تحديات تشغيلية نتيجة الطبيعة العشوائية والاختلاف الموسمي لموارد الإشعاع الشمسي. يقدّم هذا البحث نظام إدارة طاقة (EMS) ثنائي الأهداف قائم على منهجية احتمالية وواعية للمخاطر، موجّه لنظام هجين يتكوّن من الألواح الشمسية وبطارية تخزين الطاقة (BESS) ومتصل بالشبكة الكهربائية لخدمة مجتمع سكني في مدينة الظهران بالمملكة العربية السعودية. وقد تم تمثيل عدم اليقين الموسمي في الإشعاع الشمسي ودرجة حرارة الهواء باستخدام توزيعات إحصائية من نوع Beta–Normal مع نمذجة الارتباط باستخدام Gaussian Copula، اعتماداً على بيانات أرصاد جوية من وكالة NASA لخمسة أعوام. كما أسهم الدمج بين محاكاة مونت كارلو وتقنية اختزال السيناريوهات باستخدام مسافة Kantorovich في إنتاج مجموعة تمثيلية مضغوطة من السيناريوهات الموسمية. تم حساب إنتاج الطاقة الشمسية باستخدام نموذج فيزيائي يأخذ في الاعتبار تغير الإشعاع، وتأثيرات الحرارة، والخسائر النظامية، وحدود العاكس. وتُمثّل هذه المدخلات في نموذج برمجة خطية صحيحة مختلطة (MILP) يهدف إلى تقليل التكلفة التشغيلية المتوقعة والطاقة غير الملبّاة (ENS) باستخدام مقياس قيمة المخاطرة المشروطة (CVaR). وتم حل نموذج الأهداف الثنائية باستخدام خوارزمية AUGMECON2، مما أسفر عن توليد جبهة باريتو فعّالة تُبرز العلاقة بين الكلفة والموثوقية. أظهرت النتائج وجود اختلاف موسمي واضح وحدّ فيزيائي للموثوقية يقارب 17,500 kWh من ENS تحت حد الربط الكهربائي البالغ 1500 kW. كما بيّنت الجبهة أن خفض ENS يكون منخفض التكلفة في البداية، لكنه يصبح مكلفاً عند الاقتراب من هذا الحد الفيزيائي. ويُعد حل نقطة الركنة (بتكلفة تقارب 1,475 دولار وقرابة 32,000 kWh من ENS) خياراً تشغيلياً متوازناً. وتؤكد دراسة الحساسية أن النظام محدود القدرة: فزيادة سعة الربط الكهربائي إلى 2500 kW خفّضت ENS بنسبة 95.5%، بينما أدى مضاعفة سعة البطارية إلى تحسن أقل من 1%. وبشكل عام، يوفر هذا الإطار منهجية موثوقة وقابلة للتطبيق لإدارة الطاقة تحت عدم اليقين المناخي، ويدعم اتخاذ قرارات البنية التحتية في الشبكات السكنية المعتمدة على الطاقة الشمسية.

English Abstract

The increasing penetration of photovoltaic (PV) generation in residential microgrids introduces operational challenges due to the stochastic and seasonal nature of solar resources. This thesis develops a risk-aware, stochastic bi-objective Energy Management System (EMS) for a grid-connected PV–Battery Energy Storage System (BESS) serving a residential community in Dhahran, Saudi Arabia. Seasonal uncertainty in solar irradiance and ambient temperature is modeled using Beta–Normal marginal distributions with Gaussian copula dependence, derived from five years of NASA meteorological data. Monte Carlo simulation combined with Kantorovich scenario reduction yields a compact set of representative seasonal scenarios for optimization. PV output is estimated using a physics-based conversion model that accounts for irradiance variability, temperature derating, system losses, and inverter limits. These inputs are embedded in a mixed-integer linear programming (MILP) EMS that simultaneously minimizes risk-aware operating cost and unserved energy (ENS) using the Conditional Value-at-Risk (CVaR) metric. The bi-objective problem is solved using the AUGMECON2 epsilon-constraint method, generating a strictly efficient Pareto frontier that characterizes the trade-off between economic efficiency and system reliability. Results reveal pronounced seasonal variability and identify a physical reliability floor of approximately 17,500 kWh of ENS under the baseline 1500 kW grid constraint. ENS reductions are inexpensive initially, but costs escalate sharply near the physical limit. The knee-point solution (cost ≈ $1,475; ENS ≈ 32,000 kWh) offers a balanced operating compromise. Sensitivity analysis confirms that the system is power-limited: increasing grid import capacity to 2500 kW reduces ENS by 95.5%, whereas doubling BESS capacity yields less than 1% improvement. Overall, the framework provides a robust and interpretable approach for EMS operation under climatic uncertainty and supports informed infrastructure planning for PV-integrated microgrids.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Systems Engineering Electrical
Department:	College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Committee Advisor:	Almoghathawi, Yasser Adel
Committee Co-Advisor:	Atiah, Ahmed Mohammed Ali
Committee Members:	Masrur, Hasan
Depositing User:	ABDULLAHI SALAD (g202314530)
Date Deposited:	08 Jan 2026 04:50
Last Modified:	08 Jan 2026 04:50
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144001