PhD report
Topic : Electrical engineering

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Soutenance : 07 Décembre 2020

ECOLE CENTRALE DE LILLE, France

Xin WEN

Stochastic Optimization for Generation Scheduling in a Local Energy Community under Renewable Energy Uncertainty

Optimisation stochastique pour la planification de la production d’électricité dans une communauté énergétique locale en situation d'incertitudes liées aux énergies renouvelables





Proclamation des résultats


Presidente :
Luce BROTCORNE, Directrice de Recherche, INRIA Lille - Nord Europe

Rapporteurs :
Florence OSSART, Professeure, Sorbonne Université, GEEPS
Robin ROCHE, Maître de Conférences - HDR, Université Bourgogne Franche-Comté, FEMTO-ST

Examinateur :
François VALLEE, Professeur, Université de Mons, Belgique, EPEU
Jérôme BOSCHE, Dr. HDR, Université de Picardie Jules Verne, MIS
Nouredine HADJSAID, Professeur, Grenoble INP, G2ELAB

Invité:
Vincent DEBUSSCHERE, Maître de Conférences - HDR, Grenoble INP, G2ELAB

Co-directeur :
Dhaker ABBES, Dr. HDR, Junia, L2EP

Directeur de these :
Bruno FRANCOIS, Professeur des Universités, Ecole Centrale de Lille, L2EP

Abstract:
In electrical systems, the unit commitment (UC) and power scheduling plan the operating of generating units in order to satisfy the load demand under system operating constraints. Nowadays, energy communities have emerged with individual community energy requirements and increasing capacity deployment of distributed energy resources. The high penetration of renewable energy sources (RES) and load demand increase locally the power system uncertainty. Hence, traditional deterministic approaches for one day ahead UC should evolve to stochastic optimization methods. The main goal of this thesis is to propose a probabilistic-based and stochastic optimization methodology for optimal generation and operating power reserve (OR) scheduling decisions in an urban microgrid, with the objective of addressing the minimization of operating costs and emissions. Based on an uncertainty modelling with forecasting error distributions, a LOLP-based risk assessment method is used to determine an appropriate amount of OR for each time step of the next day. Then, in the first stage, a deterministic optimization within a mixed-integer linear programming method generates the unit commitment of controllable generators with the day-ahead PV and load demand prediction. In the second stage, a set of scenarios is built to model future and probable uncertainties. It is integrated into a stochastic optimization of the operational planning. Issues of the second stage are the commitment of enough flexible and fast generators to handle unexpected deviations from predictions. In order to decrease emissions, the scheduling and operational planning of local storage systems for OR provision are considered; the PV self-consumption is increased and operational cost are decreased. The significance of the proposed methodology is illustrated with results obtained from a studied urban microgrid system. A user-friendly Supervisory Control and Data Acquisition system is developed with the Matlab GUI to integrate and visualize the energy management operation.

Résumé:
Dans un système électrique, la planification opérationnelle (PO) consiste à prévoir l'utilisation de générateurs ainsi que leurs références de puissance pour satisfaire la demande tout en respectant les contraintes d'exploitation du système. De nos jours, des communautés énergétiques ont émergé avec des besoins énergétiques individuels et une augmentation de la production distribuée. La forte pénétration des sources d’énergies renouvelables accroît localement l'incertitude liée à leur prévision J+1 tandis que les exigences en matière de fiabilité du système électrique augmentent. Par conséquent, les approches déterministes traditionnelles pour la PO doivent évoluer vers une optimisation stochastique. Ce travail explore l’apport des méthodes d'optimisation probabiliste et stochastique pour la planification opérationnelle de la production d’électricité et des réserves de puissance (RP) dans un micro réseau urbain avec le souhait de réduire au minimum les coûts d'exploitation et les émissions. Sur la base d'une modélisation d'incertitude avec des distributions d'erreur de prévision, une méthode d'évaluation des risques basée sur le critère LOLP est utilisée pour déterminer une quantité appropriée de RP pour chaque pas de temps du jour suivant. Ensuite, dans une première étape, une optimisation déterministe utilisant une méthode de programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP) décide la PO avec la prévision de la demande de charge et de la production PV pour la journée. Dans une deuxième étape, un ensemble de scénarii est construit pour modéliser les incertitudes futures et probables. Il est intégré dans une optimisation stochastique du PO. L’objectif de la deuxième étape est de prévoir l’utilisation éventuelle de générateurs suffisamment flexibles et rapides pour compenser les écarts inattendus de puissance par rapport aux prévisions. Pour contribuer à la diminution des émissions, la planification de systèmes de stockage locaux est ensuite considérée pour la fourniture de cette RP ; l’autoconsommation d’énergie PV s’en trouve augmentée et les coûts opérationnels réduits. La méthodologie proposée est illustrée par les résultats obtenus à partir d'un système de micro réseau urbain étudié. Un système convivial de contrôle de supervision et d'acquisition de données est développé avec l'interface graphique Matlab pour intégrer et visualiser l'opération de gestion de l'énergie.



Contenu :

Chapter 1: CHALLENGES AND OPPORTUNITIES OF RENEWABLE ENERGY SOURCES IN LOCAL ENERGY COMMUNITIES
Chapter 2: UNCERTAINTY ANALYSIS FROM FORECASTING
Chapter 3: DETERMINISTIC UNIT COMMITMENT UNDER UNCERTAINTY
Chapter 4: Anticipating Uncertainty with a SCENARIO-BASED STOCHASTIC OPTIMIZATION
Chapter 5: Participation OF STORAGE FOR OPERATING RESERVE PROVISION
Chapter 6: MICROGRID CENTRAL ENERGY MANAGEMENT SYSTEM INTERFACE DESIGN
GENERAL CONCLUSION AND PERSPECTIVES

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Xin WEN, Bruno FRANCOIS, 2018, Slovenia


Publications:

Journals

[J1] WEN Xin, ABBES Dhaker, FRANCOIS Bruno
“Modelling of Photovoltaic Power Uncertainties for Impact Analysis on Generation Scheduling and Cost of an Urban Micro Grid",
Volume 183, May 2021, Pages 116-128, Mathematics and Computers in Simulation

[J2] WEN Xin, ABBES Dhaker, FRANCOIS Bruno
" Stochastic Optimization for Security-Constrained Day-Ahead Operational Planning under PV Production Uncertainties: Reduction Analysis of Operating Economic Costs and Carbon Emissions "
IEEE ACCESS, 2021, opened access

[J3] WEN Xin, ABBES Dhaker, FRANCOIS Bruno
" Day-ahead generation planning and power reserve allocation with a flexible storage strategy ",
IET Journal ACCESS, 2021, reprinted from CIRED 2020 Berlin Workshop, opened access


International conferences

[C1] YAN Xingyu, WEN Xin, FRANCOIS Bruno, ABBES Dhaker,
”Management of distributed operating power reserve in an urban microgrid beyond DSO risk decision",
International Conference on Electricity Distribution CIRED 2018, 7-8 June 2018,Lubjana, Slovenia, 06/2018.

[C2] WEN Xin, ABBES Dhaker, FRANCOIS Bruno,
"Impact of Photovoltaic Power Uncertainties on Generation Scheduling and Cost of an Urban Micro Grid,
13th international conference of IMACS TC1 Committee (ELECTRIMACS). 20-23 mai 2019. Salerne, Italie, 05/2019



Xin WEN, 2019, Italy