A Model-Predictive-Control Based Smart-Grid Aggregator

Intermittent energy source usage, such as solar and wind power, is continuously increasing. Intermittent energy sources are highly dependent on prevailing weather conditions, resulting in stochastic electricity generation. The expected stochasticity in electricity generation will cause issues for the current power grid. Moreover, an expected issue for the Swedish power grid is higher peak loads. Thus, there is an emerging need for novel and smart power systems capable of shifting peak loads in the future electricity grid. Model Predictive Control (MPC) is a sophisticated control method that is suitable for smart-grid aggregators. Hence, MPC can be used to optimally control the efficiency of energy use in a smart grid and shift peak loads. The purpose of this thesis is to investigate optimal peak load-shifting and efficiency of electrical substation operation in a smart grid in Ramsjöåsen, Sweden, using an MPC based smart-grid aggregator. Furthermore, the purpose is also to contribute to the theoretical foundation for future peak load-shifting in smart grids. Within the thesis project a mathematical model for the smart grid in Ramsjöåsen is developed, which is then used to simulate different scenarios. The simulated results indicate that an MPC based smart-grid aggregator improves the performance of the smart grid in Ramsjöåsen, as regards to both peak load-shifting and efficiency of electrical substation operation.Användningen av intermittenta energikällor, såsom sol och vindkraft, ökar ständigt. Intermittenta energikällor är starkt beroende av rådande väderförhållanden, vilket resulterar i stokastisk elproduktion. Den förväntade stokasticiteten i elproduktion kommer att orsaka problem för det nuvarande elnätet. Dessutom förväntas högre toppbelastningar för det svenska elnätet. Således finns ett växande behov av nya och smarta kraftsystem som kan reducera toppbelastningar i det framtida elnätet. Model Predictive Control (MPC) är en sofistikerad styrningsmetod som är lämplig för smart-näts aggregatorer. Därav kan MPC användas för att optimalt styra effektivitet av energianvändning i ett smart nät och minska toppbelastningar. Syftet med detta examensarbete är att undersöka optimal reducering av toppbelastningar och drift-effektivitet av transformatorstationen i ett smart nät i Ramsjöåsen, Sverige, med hjälp av en MPC baserad smart-näts aggregator. Dessutom är syftet att bidra till den teoretiska grunden för framtida topplastskapning i smarta nät. Inom examensarbetsprojektet utvecklas en matematisk modell för smart nätet i Ramsjöåsen, som sedan används för att simulera olika scenarier. De simulerade resultaten indikerar att en MPC baserad smart-näts aggregator förbättrar smart nätets prestanda i Ramsjöåsen, vad gäller både topplastsreducering och drifteffektivitet av transformatorstationen