Multistage planning for active distribution systems under uncertainty: a comprehensive approach
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Data
2023-09-22
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Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Neste trabalho propõe-se um novo modelo estocástico de dois estágios baseado em cenários para o planejamento multiestágio de sistemas ativos de distribuição de energia elétrica considerando um tratamento adequado das incertezas. O problema de planejamento é formulado como um modelo de programação quadrática inteira mista e resolvido mediante uma nova técnica matheurística que pode obter soluções de alta qualidade garantindo sua factibilidade em relação ao problema original (não linear e não convexo). Como o planejamento ótimo depende tanto da qualidade dos dados quanto da modelagem e da técnica de solução, os dados (parâmetros operacionais) e as incertezas são modeladas detalhadamente, considerando incertezas de curto e longo prazo. Propõe-se também um novo método para estimar as cargas dos veículos elétricos com base em distribuições de probabilidades. Para capturar a diversidade dos cenários de operação a partir das incertezas de demanda e recursos energéticos, preservando a transição temporal da operação do sistema (útil para a modelagem dos sistemas de armazenamento de energia elétrica), são utilizados cenários representativos de operação de duração diária e resolução horária. Para isso, é proposto um novo método para determinar cenários representativos robustos que permitem ênfase em cenários críticos, como aqueles de demandas máxima e mínima. Um grande portfólio de ações de planejamento é considerado visando obter o melhor plano de investimento com base nos recursos tecnológicos atuais, bem como investigar seus impactos na operação do sistema. Essas ações incluem repotencialização das subestações, instalação de comutadores de tap sob carga (OLTCs), sistemas de geração distribuída, sistemas de armazenamento de energia elétrica, bancos de capacitores fixos e chaveados, compensadores estáticos de reativos (SVCs), reguladores de tensão e recondutoramento. Adicionalmente, o modelo garante reduções periódicas de CO$_2$, para atender o compromisso de limitar o aquecimento global. Para ponderar adequadamente estas emissões, são contabilizadas as emissões de CO$_2$ provenientes da operação do sistema de distribuição e dos veículos a combustão, considerando a redução de emissões resultante da adoção dos veículos elétricos. Após o planejamento, a confiabilidade dos planos de investimento é analisada quantitativamente, mostrando as vantagens de considerar adequadamente as incertezas no processamento dos dados. Para demonstrar a eficácia do modelo proposto, são realizados testes em um sistema de distribuição de 69 nós e em um sistema real de 135 nós, considerando três estudos de casos com diferentes tratamentos de incerteza e diferentes seleções de cenários representativos.
This work proposes a new scenario-based two-stage stochastic model for the multistage planning of active distribution systems considering a proper handling of the uncertainties. The planning problem is formulated as a mixed integer quadratic programming model and solved through a matheuristic technique that can attain high-quality solutions guaranteeing their feasibility regarding the original non-linear and non-convex problem. Since an optimal planning depends on both data quality and modeling, due importance is given to data analysis (about operating parameters) and the uncertainties are modeled in detail, considering short and long term uncertainties. Also, a new method to estimate the electrical vehicle loads based on probability distributions is proposed. In order to capture the diversity of operation scenarios from demand and energy resource uncertainties while preserving the temporal transition of the system operation (useful for electrical energy storage modeling), representative operating scenarios of daily duration and hourly resolution are used. For that, a new method to determine robust representative scenarios is proposed, which allows to emphasize in critical scenarios, as those of maximum and minimum demand. A large portfolio of planning actions is considered with the aim of improving the system planning and investigating its impacts on system operation. These actions include substation replacement, installation of on load tap changers (OLTC), distributed generation systems, electrical energy storage systems, fixed and switchable capacitor banks, static VAr compensators (SVC), voltage regulators and reconductoring. Moreover, the model guarantees periodical CO2 reductions in order to be on track to limit global warming. To properly weight up these emissions, CO2 emissions from distribution system operation and CO2 emission reduction from EV adoption are accounted for. After planning, the reliability of the obtained investment plans are addressed and measured and the advantages of considering properly the uncertainties in data processing are shown. To show the effectiveness of the proposed model, tests are carried out in a 69-node distribution test system and a real 135-node distribution system, considering three case studies with different uncertainty handling and different selection of representative scenarios.
This work proposes a new scenario-based two-stage stochastic model for the multistage planning of active distribution systems considering a proper handling of the uncertainties. The planning problem is formulated as a mixed integer quadratic programming model and solved through a matheuristic technique that can attain high-quality solutions guaranteeing their feasibility regarding the original non-linear and non-convex problem. Since an optimal planning depends on both data quality and modeling, due importance is given to data analysis (about operating parameters) and the uncertainties are modeled in detail, considering short and long term uncertainties. Also, a new method to estimate the electrical vehicle loads based on probability distributions is proposed. In order to capture the diversity of operation scenarios from demand and energy resource uncertainties while preserving the temporal transition of the system operation (useful for electrical energy storage modeling), representative operating scenarios of daily duration and hourly resolution are used. For that, a new method to determine robust representative scenarios is proposed, which allows to emphasize in critical scenarios, as those of maximum and minimum demand. A large portfolio of planning actions is considered with the aim of improving the system planning and investigating its impacts on system operation. These actions include substation replacement, installation of on load tap changers (OLTC), distributed generation systems, electrical energy storage systems, fixed and switchable capacitor banks, static VAr compensators (SVC), voltage regulators and reconductoring. Moreover, the model guarantees periodical CO2 reductions in order to be on track to limit global warming. To properly weight up these emissions, CO2 emissions from distribution system operation and CO2 emission reduction from EV adoption are accounted for. After planning, the reliability of the obtained investment plans are addressed and measured and the advantages of considering properly the uncertainties in data processing are shown. To show the effectiveness of the proposed model, tests are carried out in a 69-node distribution test system and a real 135-node distribution system, considering three case studies with different uncertainty handling and different selection of representative scenarios.
Descrição
Palavras-chave
Active distribution systems, Uncertainties, Prosumers, Electrical vehicles, Planning reliability assestment, Matheuristics, Sistemas ativos de distribuição, Incertezas, Prosumidores, Veículos elétricos, Avaliação da confiabilidade do planejamento, Matheurística