Optimal Design and Operation Optimization of Microgrid with High Renewable Energy Penetration
저자
발행사항
서울 : 국민대학교 일반대학원, 2020
학위논문사항
학위논문(박사)-- 국민대학교 일반대학원 : 전자공학과 전자공학전공 2020. 2
발행연도
2020
작성언어
한국어
DDC
621.3 판사항(23)
발행국(도시)
서울
형태사항
x, 89 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
일반주기명
지도교수 : 정일엽
마이크로그리드 운영 및 최적 설계를 통한 신재생에너지 수용률 증대 방안 연구
참고문헌 : p. 77-86
UCI식별코드
I804:11014-200000291265
소장기관
Microgrids are becoming increasingly popular and reliable energy solutions. This is mainly due to their economic, technical, and environmental benefits. However, it is still challenging to design and integrate distributed energy resources into them. In this dissertation, a novel microgrid design approach is proposed that divides the problem into two: design sub-problem and operation sub-problem. In the design sub-problem, the microgrid is designed by using the performance and economic model. The performance model simulates the annual operation of various microgrid configurations using heuristic dispatch algorithms. All the simulated configurations are then subjected to a reliability test. The configurations that pass the reliability test are retained, while those that fail are discarded. In the economic model, all the feasible configurations simulated in the performance model are subjected to an economic analysis using a discounted after-tax cash flow technique. The levelized
cost of energy and other economic metrics are then calculated using the discounted cash flows. The configuration with the least levelized cost of energy (LCOE) is the optimal solution. In the operation sub-problem, the optimal configuration obtained from the design sub-problem is simulated again using a realistic operating strategy. The author proposes a double-layer operating strategy, which consists of a schedule layer and a real-time layer. In the schedule layer, a multi-step optimization problem is solved using the forecast of incoming renewable energy power, load demand, and energy prices. Mixed-integer linear programming (MILP) is used to solve the problem. To capture the continuous/discrete dynamics and the switching between different operating conditions, the author uses the framework of a mixed logical dynamic system (MLD). Then, the problem is recast as a model predictive control (MPC) that allows optimizing microgrid operation while compensating the uncertainty associated with renewable energy power output, load demand, and time-varying energy prices. In the real-time layer, power is provided to the controllable units based on real-time data using a smaller time step (typically 1 minute) to cope with the deviation from the forecast. As this design approach uses forecast, the author proposed a machine learning forecasting framework using a long-short-term memory (LSTM) recurrent neural network (RNN). The framework can be used to forecast load demand, renewable energy generation, and time-varying energy prices. The design approach is used to design a grid-connected and stand-alone microgrids to evaluate its effectiveness. A comparison study is performed to compare the approach with the conventional methods of microgrid design. Results show that the design approach introduced in this dissertation allows maximizing the economic benefit of the system and increase renewable energy penetration.
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