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Planning and management strategies of direct current microgrids for cost optimization and improvement of operating conditions
Fecha
2020Registro en:
Grisales Noreña, L. F. (2020). Planning and management strategies of direct current microgrids for cost optimization and improvement of operating conditions Planning and management strategies of direct current microgrids for cost optimization and improvement of operating conditions. Manzizales: Universidad Nacional de Colombia.
L. F. Grisales Noreña, Planning and management strategies of direct current microgrids for cost optimization and improvement of operating conditions Planning and management strategies of direct current microgrids for cost optimization and improvement of operating conditions, Manzizales: Universidad Nacional de Colombia, 2020.
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Autor
Grisales-Noreña, Luis Fernando
Institución
Resumen
Esta tesis desarrolla estrategias de planeación y gestión para microrredes de corriente continua con el objetivo de mejorar las condiciones y costos operativos. La primera parte de esta tesis aborda el problema de flujo de potencia en redes de corriente continua, donde cinco soluciones son propuestas. En el caso particular de las redes de topología radial, son propuestos tres métodos basados en la formulación triangular, teoría de grafos y métodos de barrido. Adicionalmente, dos enfoques iterativos son propuestos para resolver el problema de flujo de potencia en redes de corriente continua con topología radial o enmallada, los cuales son basados en expansiones de series de Taylor y aproximaciones sucesivas. La segunda parte de esta tesis propone tres metodologías maestro–esclavo para dimensionar generadores distribuidos en redes de corriente continua. La etapa maestra es encargada de dimensionar los generadores empleando tres métodos continuos: Una versión continua del algoritmo genético, el algoritmo de optimización basado en agujeros negros y el algoritmo de optimización por cúmulo de partículas. La etapa esclava utiliza el método de flujo de potencia basado en aproximaciones sucesivas adoptando como función objetivo la reducción de las pérdidas de potencia. El objetivo principal de esta parte de la tesis es encontrar la metodología que proporciona el mejor balance entre calidad de la solución y tiempos de procesamiento. La tercera parte de la tesis se enfoca en el impacto técnico de la integración óptima de recursos energéticos distribuidos en microrredes de corriente continua. Lo cual se aborda al proponer una metodología híbrida para la ubicación y dimensionamiento óptimo de generadores distribuidos en microrredes de corriente continua, la cual emplea una versión paralela del algoritmo basado en aprendizaje incremental y el algoritmo de optimización por cúmulo de partículas; implementando como función objetivo la reducción de las pérdidas de potencia. Finalmente, esta tesis propone dos estrategias de gestión de la energía para redes de corriente continuas aisladas y conectadas a la red, las cuales consideran como objetivos principales la mejora de aspectos técnicos de la red (límites de corriente y tensión, estado de carga de las baterías, límites de potencia y energía, entre otros) y la reducción de costos operacionales. La primera estrategia de gestión de energía se propone para una red aislada de corriente continua, la cual considera el control de la generación fotovoltaica y los sistemas de almacenamiento de energía. Dicha estrategia de gestión permite a los sistemas de generación fotovoltaica controlar la generación de potencia y asegurar que los elementos almacenadores no excedan los límites de estado de carga. La segunda estrategia de gestión de la energía busca reducir los costos de compra de energía a el operador de red para una microrred formada por generadores distribuidos, almacenadores de energía y cargas eléctricas. Esta solución considera el estado de carga de los sistemas de baterías y la producción de energía variable de los generadores a base de energías renovables, en particular de las tecnologías eólicas y fotovoltaicas, como también, la variación del consumo de potencia y costos de la energía.
Todas las metodologías y estrategias propuestas en esta tesis son basadas en programación secuencial para evitar el uso de software con requerimientos indeseados, como altos costos(software comerciales), o la necesidad de pre-procesar los datos de entrada y/o salida. Adicionalmente, estas soluciones fueron validadas a través de diferentes simulaciones, donde otros métodos propuestos en la literatura fueron usados como referencias de comparación. Todas las simulaciones fueron llevadas a cabo en el software Matlab y el simulador de electrónicos de potencia PSIM. This thesis develops planning and management strategies of direct current microgrids for improving the operating conditions and optimization cost. The first part of this work addresses the power flow problem in direct current grids, where five different solutions are proposed. In the particular case of the radial topology, three methods are proposed based on the triangular matrix formulation, graph theory and sweep methods. In addition, two iterative approaches are proposed for solving the power flow problem in direct current grids with mesh or radial grids, those based on Taylor series expansion and successive approximations, respectively. The second part of this thesis proposes three master--slave methodologies for sizing distributed generators in direct current microgrids. The master stage is in charge to size the generators by using three continuous methods: a continuous version of the genetic algorithm, the black hole optimization method and the particle swarm optimization algorithm. The slave stage use the successive approximation power flow method by adopting as objective function the minimization of the power loss. The main objective of this part of the thesis is to find the methodology that provides the best balance between solution quality and processing time. The third part of the thesis focuses on the technical impact of the optimal integration of distributed energy resources on direct current microgrids. This is addressed by proposing a hybrid methodology for optimal location and sizing of distributed generators in direct current networks, which consists on a hybrid methodology between the parallel population-based incremental learning and the particle swarm optimization method, where the objective function is the reduction of the power losses. Finally, this thesis proposes two energy management systems for standalone and grid--connected direct current microgrids which considers, as main objective, the improvement of the technical aspects (voltage and currents bounds, state of charge of the batteries, power and energy capabilities, among other) and the reduction of the operational costs. The first energy management system is propose for a standalone direct current microgrid by considering the control of the photovoltaic generation and battery storage system. Such an energy management system enables the photovoltaic system to control the power generation and ensures that the power storage element does not exceed the technical limits of the state of charge. The second energy management system is aimed at reducing the energy cost purchased to the utility grid by a direct current microgrid formed by distributed generators, battery storage systems and electrical loads. This solution takes into account the state-of-charge of the battery storage systems and the variable production of the renewable generators, in particular of wind and photovoltaic technologies, and the variations in the power consumption and energy costs.
All the methods, methodologies and strategies in this thesis are based on sequential programming to avoid the use of software with undesired requirements, such as high cost (commercial software), or the requirement of prepossessing of the input and/or output data. In addition, those solutions are validated through different simulations, where other methods proposed in literature are used as comparison references. All simulations are carried out in the software Matlab and in the Power Electronics Simulator PSIM.