Distribution Management System Including Dispersed Generation and Storage in a Liberalized Market Environment THÈSE N O 4291 (2009) PRÉSENTÉE le 30 janvier 2009 À LA FACULTE SCIENCES ET TECHNIQUES DE L'INGÉNIEUR LABORATOIRE DE RÉSEAUX ÉLECTRIQUES PROGRAMME DOCTORAL EN ENERGIE ÉCOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE POUR L'OBTENTION DU GRADE DE DOCTEUR ÈS SCIENCES PAR Elvira Kägi-Kolisnychenko acceptée sur proposition du jury: Prof. A. Rufer, président du jury Prof. A. Germond, Dr S.-R. Cherkaoui, directeurs de thèse P. Braun, rapporteur Prof. J. Peças Lopes, rapporteur Prof. H. B. Püttgen, rapporteur Suisse 2009
Résumé Les réseaux de distribution actuels sont en cours des modifications majeures. Ces changements sont dus à l intégration prochaine des sources de production décentralisée et des stockages dans les réseaux moyenne tension (MT) et basse tension (BT) [1.1]. En effet, l opération et la structure des réseaux de distribution sont adaptées au flux de puissance unidirectionnel, provenant de la connexion au réseau de transport. Avec l insertion des sources décentralisées, les flux de puissance deviennent bidirectionnels, nécessitant la modification des systèmes de protection, des caractéristiques du système, ainsi que du mode de gestion [1.2]. Notamment, la gestion centralisée, bien adaptée à l exploitation radiale et à source unique d énergie, se trouve remise en question vis-à-vis de la gestion et de la coordination des nombreuses unités de production décentralisée. A cela s ajoute inévitablement le contexte du marché d électricité libéralisé. La collecte et le traitement des mesures, la distribution simultanée de consignes et leur coordination deviennent alors extrêmement compliqués. Il en va de même pour la gestion de l information et l élaboration d un modèle de marché intégrant la production des sources décentralisées (y compris stochastiques). La totalité du système doit être gérée en temps réel, tout en garantissant la qualité de l énergie fournie, le haut niveau de protection de l information et les temps de réaction extrêmement réduits. Ceci exigerait une puissance de calcul démesurée et une viabilité extrême des réseaux de communication [1.3]. Les erreurs de mesure, les prévisions erronées et les failles du système de communication pourraient alors avoir des conséquences importantes pour tout le réseau. Dans cette optique, la démarche adoptée dans ce travail est ciblée sur l optimisation de la gestion décentralisée. Le concept d optimisation décentralisé est créé en se basant sur l approche multi-agents. Cette approche permet d intégrer les notions de compétition et de collaboration. Elle est caractérisée par sa robustesse et sa flexibilité, tout en se servant du minimum de données échangées. Le concept élaboré offre une approche de gestion décentralisée dans le contexte de la planification ainsi que de l exploitation temps réel. Il offre aussi une excellente base pour la conception du modèle de marché ciblé sur l intégration et la compétitivité des sources d énergie décentralisée. La méthode propose l optimisation en deux phases: intra-zonale et inter-zonale, basées sur une méthode originale de définition des zones. Le flux d information à gérer se voit ainsi localisé par clusters du réseau incluant de la production décentralisée et du stockage. Ceci offre une partielle autonomie à chaque cluster, la possibilité de l optimisation en parallèle, tout en permettant la coopération entre les différentes zones du réseau ainsi créées. Cette démarche a été appliquée avec succès aux différents problèmes des réseaux de distribution, à savoir : la gestion des unités et le dispatching économique, le contrôle de la tension, ainsi que la reconfiguration suite à un black-out. Toutefois, il apparait, suite à cette recherche, que le degré de décentralisation doit être choisi de manière appropriée afin de continuer à assurer un fonctionnement adéquat du système. Mots-clés Restructuration de la production d électricité, Libéralisation du marché d électricité, Système de gestion d énergie, Réseaux de distribution, Sources d énergie décentralisées, Production stochastique, Volatilité du prix du marché, Optimisation décentralisée, Opération zonale, Approche locale, Systèmes multi-agents. iii
Abstract Distribution systems are now fundamentally changing. This is due to the fact that a lot of small size dispersed generation units (DG) are expected to be installed at the distribution level, that is, in the medium voltage (MV) and low voltage (LV) networks [1.1]. The problems arise from the current design features of distribution networks, which were not supposed to include energy sources. At this level, until now, the energy is bought from the wholesale market, transported through a transmission system and delivered to the customers through a distribution system. This primary objective is compatible with the arborescent operational network configuration, the conditions of protection and security assessment design, the wire characteristics, and also the type of customer service. Since the distribution grid is used strictly in openloop mode and has no energy sources, the currents are unidirectional and consequently the top-down centralized management model is the strait-forward choice. With the introduction of dispersed energy resources, the network may need reinforcement and the grid protection schemes should be adapted to bidirectional energy flows [1.1, 1.2]. In this case, the amount of information to be treated centrally would grow considerably [1.3], due to the number of generation equipments inserted into the grid. Large amounts of data would need to be collected, treated simultaneously and provided quickly for further processing. The presence of stochastic energy sources and the reliance on the communication system could compromise the centralized grid operation and the security of supply. In this respect, the decentralized approach is adopted in this study to both energy management planning (day-ahead) and on-line operation. The decentralized energy management system is built using a multi-agent approach. This approach allows for the simultaneous integration of competition and collaboration among the actors. It is characterized by a high flexibility and robustness, while using minimum data exchange. Since generation sources at the MV/LV level are of relatively small capacity, their generation is normally consumed locally. This specificity and the arborescent topology (feeders with laterals) tend to create zones containing some local generation corresponding to local energy needs. The multi-agent approach is thus applied to clusters of active distribution networks at two levels: intrazonal and interzonal, based on an original definition of zones. This framework offers a partial autonomy to each cluster and allows for parallel optimization and for cooperation among several independent entities. The decentralized approach was successfully applied to several distribution network problems, such as: unit commitment and dispatch, voltage profile control and supply restoration after a blackout. It seems however evident from this study that an appropriate centralization degree should be preserved in order to maintain an adequate system operation. Keywords Electrical utility restructuring, Electrical energy market liberalization, Energy management system, Distribution networks, Dispersed energy sources integration, Stochastic power output, Market price volatility, Decentralized optimization approach, Zonal operation, Local problem solving, Multi-agent systems. v
Contents Résumé... iii Abstract... v Remerciements....vii Contents....ix 1 Introduction... 1 1.1 Changes in distribution grid management... 1 1.1.1 Mutation from passive to active distribution networks... 1 1.1.2 Active distribution networks... 3 1.2 Objective of the thesis... 5 1.3 Thesis outline... 6 2 Distribution system restructuring... 9 2.1 Restructuring of electrical utilities... 9 2.1.1 The need for re-regulation... 10 2.1.2 Control and operation issues... 10 2.1.3 Distribution system structure... 11 2.2 Distributed energy resources... 11 2.2.1 Fossil-fuelled disperced energy sources... 12 2.2.2 Renewable disperced energy sources... 13 2.2.3 Storage technologies... 14 2.3 Electricity markets... 14 2.3.1 General structures of electricity markets... 14 2.3.2 Market operation... 15 2.3.3 Electricity prices... 18 2.4 Integration of dispersed generation... 18 2.4.1 Management approaches for active distribution networks... 19 2.4.2 Demand side management... 19 2.5 Conclusions... 20 3 Multi-agent systems... 21 3.1 Rational agent concept... 21 3.2 Communications and distributed processing... 22 3.2.1 Advantages of distributed processing... 22 3.2.2 Distributed processing techniques for power systems... 22 3.2.3 Distributed control of active distribution networks... 23 3.3 Multi-agent applications... 25 ix
3.3.1 Market-oriented programming... 25 3.3.2 Distributed resource allocation and multi-agent systems... 26 3.3.3 Multi-agent systems applications to energy management... 27 3.4 Conclusions... 30 4 Zonal network operation... 31 4.1 Advantages and drawbacks of zonal operation... 32 4.2 Topological zone delimitation... 32 4.3 Controllable energy sources... 34 4.3.1 Generator influence factor... 34 4.3.2 Generator influence range... 36 4.4 Partially controllable energy sources... 36 4.4.1 Minimum power output conditions... 36 4.4.2 Maximum power output conditions... 38 4.4.3 Influence range of the stochastic generation... 38 4.4.4 Penetration rate of stochastic generation... 39 4.5 Zone structure definition... 39 4.6 Zone delimitation principles... 40 4.7 Example of zone delimitation... 40 4.9 Conclusions... 43 5 Energy management system concept for distribution grid... 45 5.1 Decentralized optimization approach... 46 5.2 Multi-agent framework for the distribution grid... 47 5.2.1 Multi-agent system architecture... 48 5.2.2 Agents modeling... 51 5.3 Decentralized unit commitment and dispatch... 55 5.3.1 Unit commitment and dispatch in a market environment... 55 5.3.2 Multi-agent system for decentralized unit commitment and dispatch... 58 5.3.3 Agents resources modeling... 61 5.3.4 Intrazonal operation... 71 5.3.5 Interzonal operation... 74 5.3.6 Comparative analysis of centralized and decentralized unit commitment and dispatch... 86 5.3.7 Conclusions... 91 5.4 Decentralized voltage control... 91 5.4.1 Means of voltage regulation... 92 5.4.2 Multi-agent system for zonal voltage regulation... 97 5.4.3 Distributed voltage control algorithm... 99 5.4.4 Intrazonal voltage regulation... 101 5.4.5 Interzonal voltage regulation algorithm... 105 5.4.6 Topological considerations... 108 5.4.7 Conclusions... 109 x
5.5 Decentralized zone supply restoration... 110 5.5.1 Using DG units for bottom-up supply restoration... 110 5.5.2 Multi-agent system for zone supply restoration... 115 5.5.3 Intrazonal supply restoration... 117 5.5.4 Interzonal supply restoration and main grid interconnection.. 126 5.5.5 Conclusions... 126 6 Case study... 127 6.1 Zone delimitation inside a distribution network portion... 127 6.1.1 Topology of study-case distribution network... 127 6.1.2 Network delimitation in zones... 129 6.2 Zonal energy management system... 129 6.2.1 Intrazonal operation... 129 6.2.2 Interzonal operation... 144 6.3 Decentralized voltage regulation... 145 6.3.1 Intrazonal voltage regulation... 145 6.3.2 Interzonal voltage regulation... 147 6.4 Distributed zone s supply restoration after a black-out... 150 6.4.1 Supply restoration scenarios... 150 6.5. Conclusions... 155 7 Conclusions... 157 References... 161 Annexes... 175 Curriculum Vitae...183 xi