Modeling and simulation of smart microgrids and power profiles

The provision of energy, in particular the availability of electrical energy, is critical for societies worldwide to function. The demand for energy globally is ever increasing and thus every effort should be made to make the supply of energy greener and more sustainable. Smart grid technology has an essential role to play in this respect, for example, by enabling more efficient grid control and by better integrating renewable energy sources. The high share of the injected power by renewable energy require alternative control mechanisms for the power grid. Smart microgrids are a promising concept for the structuring of the power grid of the future. Grid simulation allows to explore the opportunities and drawbacks of microgrids as well as examining the hypothetical grid topology and infrastructure. Simulation allows potentially dangerous scenarios to be tested without putting costly hardware at risk. Although simulation of transmission networks, particularly AC power flow analysis, has been widely investigated, the simulation of distribution networks and microgrids remains at an early stage. The first part of this dissertation contains a general model for smart grids, with respect to the flow networks of electrical energy, information, and payment. The flow network model serves as a reference model for the subsequent evaluation of current open-source software for power system simulation. The results for four simulators, used to simulate the IEEE 14-bus test case, will be presented. It will become apparent that established software for power grid simulation lacks the capacity to simulate renewable energy sources, as well as the residential demand for individual households. The second part of this body of work is concerned with RAPSim (Renewable Alternative Power System Simulation), one recently developed software tool for smart microgrids, which supports models for renewable energy generation. RAPSim has an easy-to-use graphical user interface and offers opportunities for extensions, but also for user-specific modifications, which will also be described in this work. RAPSim's capabilities are demonstrated using two test cases, including the IEEE 14-bus test case. Finally, areas for further development are outlined and the case is made for RAPSim's suitability for smart grid simulation. Load disaggregation or non-intrusive load monitoring are efficient ways to identify which devices are operating in a given set of devices. Techniques of this kind can allow small-scale users, such as individual households, to play an active role in the smart grid. Data for both real-world and simulated consumption profiles are used to assess the performance of load disaggregation, where certain power consumption cases present particular difficulties. Recently, there have been attempts to quantify the difficulties presented by different consumption profiles, without the use of load disaggregation. In the third part of the dissertation, such a measure for consumption profiles is proposed. The measure, named as the proficiency of power values, is based upon entropy values and is motivated by information theory. The relevance of proficiency will be highlighted by comparing eighteen real-world device sets, which have been measured on different measurement campaigns of household power consumption.Die zuverlÃ$ssige Energieversorgung, insbesondere die VerfÃgbarkeit von ElektrizitÃ$t ist weltweit zur Notwendigkeit in jeder Gesellschaft geworden. Der globale Energieverbrauch steigt stetig an und somit bedarf es dringender BemÃhungen Energieversorgung nachhaltiger und umweltschonender zu gestalten. Smart-Grid Technologien kÃnnen dazu einen wesentlichen Beitrag leisten, beispielsweise durch effizientere Netzsteuerung oder verbesserte Integration erneuerbarer EnergietrÃ$ger. Der hohe Anteil der Einspeiseleistung durch erneuerbaren Energiequellen verlangt alternative Regelmechanismen fÃr das Stromnetz. Smart Microgrids sind eines der vielversprechenden Konzepte zur Strukturierung zukÃnftiger Stromnetze. Mittels Simulation kÃnnen die MÃglichkeiten sowie erwartbare Schwierigkeiten von Microgrids ausgelotet werden. Sowohl hypotetischer Netzausbau als auch potentiel gefÃ$hrliche Szenarien kÃnnen getestet werden ohne kostspielige Anlagen zu gefÃ$hrden. WÃ$hrend Simulationen von Ébertragungsnetzen, im Speziellen Lastflussanalysen, weit verbreitet sind entwickelt sich die Simulation des Verteilnetzes, als auch von Microgrids, erst seit kurzem. Der erste Teil der vorliegenden Dissertation beinhaltet ein allgemeines Model fÃr Smart Grids, welches durch Betrachten der resultierenden Netzwerke des Flusses von elektrischer Energie, Information und Zahlungen entsteht. Das Flussnetzwerkmodel dient als Referenz fÃr die folgende Zusammenfassung aktueller Open-Source Software zur Simulation von Energieversorgungsnetzen. FÃr vier der Simulatoren werden die Ergebnisse der Lastflussanalyse fÃr den IEEE-14-bus Testfall prÃ$sentiert. Weiters zeigt sich, dass es gÃ$ngiger Software fÃr Stromnetze an SimulationsmÃglichkeiten fÃr erneuerbare Energiequellen und von Verbrauchsprofilen einzelner Haushalte mangelt. Der zweite Teil der Arbeit widmet sich RAPSim (Renewable Alternative Power System Simulation), einem kÃrzlich entwickelten Softwaretool zur Simulation von Smart Microgrids, welches auch die Modellierung erneuerbarer Energiequellen unterstÃzt. RAPSim bietet eine einfache grafische BenutzeroberflÃ$che und MÃglichkeiten zur Erweiterung und Benutzeranpassung, welche hier auch beschrieben werden. Die MÃglickeiten von RAPSim werden anhand zweier TestfÃ$lle, einschlieÃlich dem IEEE-14-bus Testfall, demonstriert. AbschlieÃend werden mÃgliche Entwicklungsfelder aufgezeigt und die Eignung von RAPSim zur Simulation von Smart Microgrids wird ÃberprÃft. Load Disaggregation, oder Non-intrusive Load Monitoring sind effiziente Verfahren um die laufenden GerÃ$te in einem bekannten Set von GerÃ$ten zu bestimmen. Derartige Techniken kÃnnen kleinen Verbrauchern, so wie einzelne Haushalte, die aktive Teilnahme am Smart Grid ermÃglichen. Um die Funktion von Load Disaggregation zu demonstrieren werden sowohl gemessene als auch simulierte Lastprofile verwendet, wobei manche LastfÃ$lle spezielle Schwierigkeiten mit sich bringen. Seit kurzem gibt es BemÃhungen diese Schwierigkeit von Lastprofilen zu quantifizieren ohne tatsÃ$chlich Load Disaggregation ausfÃhren zu mÃssen. Im dritten Teil dieser Dissertation wird ein derartiges Maà fÃr Lastprofile vorgeschlagen. Diese, Proficiency von Lastwerten, ist eine Art Entropie und wird informationstheoretisch motiviert. Die Bedeutung von Proficiency wird anhand von GerÃ$tesets aus drei verschiedenen Messkampanien fÃr Verbrauchsdaten demonstriert.Manfred Rabl-PöchackerAbweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersZusammenfassung in deutscher SpracheAlpen Adria Universität Klagenfurt, Dissertation, 2016OeBB(VLID)241419