Studio della gestione ottima di un sistema multi-microrete per il miglioramento della resilienza

Abstract

Le microreti stanno diventando sempre più rilevanti a causa dell'alto impatto delle Fonti Energetiche Rinnovabili e del loro forte aumento negli ultimi anni. Il lato a bassa tensione (LV) e il sistema di distribuzione sono ora caratterizzati da flussi di potenza bidirezionali e, per questa ragione, una gestione ottimale di questa parte del sistema è critica sia per fattori economici che ambientali. Rari eventi, che siano prevedibili o imprevedibili, con un grande impatto sul sistema (HILP) stanno diventando sempre più comuni a causa dei cambiamenti climatici, e influenzano la rete e i suoi componenti. La capacità del sistema di sopravvivere a questi eventi è una variabile cruciale che deve essere massimizzata, questa variabile è chiamata resilienza. In questa tesi viene studiato il contributo delle microreti per una gestione del sistema che sia incentrata sull'aumento della resilienza. L'obiettivo principale di questa tesi è lo sviluppo di un sistema di gestione che possa aumentare anche la resilienza di un sistema multi-microrete. Si formula una ottimizzazione a 3 stadi, in cui viene studiata l'interazione tra un Sistema di Gestione dell'Energia Locale (LEMS) e un Sistema di Gestione dell'Energia Centrale (CEMS). Un LEMS ha l'obiettivo di minimizzare i costi operativi della singola microrete a livello LV. A un livello superiore, viene sviluppato un CEMS. Questo controllore centrale può operare a livello Media Tensione (MV) gestendo import ed export dalle microreti. Si prevede una riduzione dei costi operativi e un aumento della resilienza del sistema con l'utilizzo dei suddetti controllori. Con Python viene definito un sistema multi-microreti composto da 3 microreti e, sempre in questo ambiente, vengono implementati i menzionati controllori. Quindi, i risultati vengono valutati in due diversi scenari: • Un caso di "operazione normale" • Un caso di "operazione di contingenza", in cui viene definito un evento di contingenza.

Microgrids are becoming more and more relevant due to the high impact of Renewable Energy Sources and their high increase in the last few years. The Low Voltage (LV) side of the system and the distribution system are now characterized by bi-directional power flows and, for this reason, the exploitation of an optimal management of this part of the system is critical both for economic and environmental factors. The High Impact of Low Probability (HILP) events is a major incident that can happen due to predictable or unpredictable occurrences. These events are becoming more and more common due to climate change, and they affect the grid and its components. The capability of the system to survive and resist to these events is a crucial variable that must be maximized, this variable is called resiliency. In this thesis, the contribution of microgrids towards a more resilient management system is investigated. The main goal of this thesis is the development of a management system which can also increase the resilience of a multi-microgrid system. A 3-stage optimization is formulated, where the interaction between a Local Energy Management System (LEMS) and a Central Energy Management System (CEMS) is investigated. A LEMS has the goal to minimize the operating costs of the single microgrid in LV level. At a higher level, a CEMS is developed. This central controller can operate at the Medium Voltage (MV) level by managing import and export from the microgrids. A reduction of the operating cost and an increase in the system resiliency is to be expected with the utilization of the above-mentioned controllers. With Python a multi-microgrid system made of 3 microgrids is defined and, always within this environment, the mentioned controllers are implemented. Then, the results are evaluated in two different scenarios: • A “normal operation” case • A “contingency operation” case, where a contingency event is defined. In this case resiliency indexes are defined and evaluated.