Combined Networking and Control Strategies for Smart Micro Grids: Analysis, Co-simulation and Performance Assessment.

The constantly increasing number of power generation devices based on renewables calls for a transition from the centralized control of electrical distribution grids to a distributed control scenario. In this context, distributed generators are exploited to achieve other objectives beyond supporting loads, such as the minimization of the power losses along the distribution lines, the sustainability of the electrical network when operated in islanded-mode (i.e., when the the energy flow from the main energy supplier is not available) and the power peaks shaving. In order to fulfill the aforementioned goals, optimized techniques aimed at managing the electrical behavior of the distributed generators (i.e., the amount of active and reactive power injected into the grid by the distributed generators at any given time), are needed. These techniques, in order to dispatch information regarding the actual state of the network agents, rely on smart metering devices (measuring instantaneous electrical quantities as, for example, active and reactive power, loads impedance and loads voltage) and on a communication infrastructure (i.e., Powerline Communication - PLC) interconnecting the smart-grid agents and allowing for the exchange of the measured quantities. Moreover, suitable communication protocols, supporting the transmission channel access and data routing, are needed. In this doctoral thesis, firstly, a full-fledged system that extends existing state-of-the-art algorithms for the distributed minimization of power losses in smart micro grids is presented. There, practical aspects such as the design of a communication and coordination protocol that is resilient to link failures and manages channel access, message delivery and distributed generator coordination is taken into account. Design rules for the networking strategies that best fit the selected optimization approaches are provided. Finally, in the presence of lossy communication links, the impact of communication and electrical grid features is assessed. Specifically, communication failures, scheduling order for the distributed control, line impedance estimation error, network size and number of distributed generators are considered as major issues. Next, it will be shown that the convergence rate of the optimization algorithms, implemented in the aforementioned system, can be improved by suitably scheduling the order in which the smart-grid agents are activated. For stability purposes, a token ring approach is often implemented for the control, where at any given time a single node with communication and control capabilities (referred to as {\em smart node}) has the token and is the only node in charge of implementing the control action entailed by the algorithms (i.e., power injection). It will be shown that the token ring approach does not always ensure the fastest convergence rate. In order to improve the convergence rate of the selected optimization techniques, optimality criteria are defined and a lightweight, distributed and heuristic (suboptimal) scheduling algorithm is designed. Another important aspect considered in this thesis, is the one concerning the power demand peak shaving. Algorithms that exploit the distributed energy sources and rely on the smart-grid communication infrastructure in order to level out the peaks in the electrical power demand, can greatly reduce the workload of the main energy supplier, thus preventing unexpected hardware failures and blackouts. The importance of leveling out the power demand peaks is even greater when dealing with smart-grids operating in islanded mode, since avoiding power demand peaks can substantially improve the self-sustainability of the electrical grid. To this end, a lightweight and effective approach for the management of prosumer communities through the synergistic control of the power electronic converters acting therein is designed. An islanded operating mode is considered, and the control strategy aims at leveling peaks in the use of energy drained from or injected into the connection point with the main power supplier. All the aforementioned techniques rely on the use of distributed generators (whose energy comes from renewable sources) to contribute to the overall grid electrical efficiency. In a real-world setting, such control actions will however depend on market models and on the revenue (monetary income) that the final users will accrue through energy trading with other users and with the smart grid operator. For this reason, an optimized market model accounting for electrical efficiency constraints, along with the demand-offer rule, is designed. Novel market rules designed to provide economical benefits to all the smart grid players (i.e., the users and the grid operator), while also driving the power grid toward a satisfactory solution in terms of electrical performance are designed. To the best of the author's knowledge, a general framework for the study of the interaction between power grid optimization algorithms (electrical performance) and energy pricing and trading strategies (revenue) is not yet available in the related scientific literature.In questi anni, si sta verificando una costante diffusione di dispositivi atti alla produzione di energia elettrica basati su fonti energetiche naturali e rinnovabili. Questo fenomeno, a sua volta, sta portando a una decentralizzazione del controllo delle reti di distribuzione elettrica. I generatori di energia elettrica basati su fonti rinnovabili, chiamati nel seguito generatori distribuiti, oltre che per l'alimentazione dei carichi elettrici delle sedi in cui sono installati, possono altresì essere utilizzati per numerosi altri scopi, come, ad esempio: la minimizzazione della potenza dissipata lungo le linee di trasmissione elettrica; il pantenimento delle condizioni operative della rete anche qualora il principale fornitore di energia venisse disconnesso e, infine, il livellamento dei picchi di domanda di potenza elettrica. Al fine di supportare queste funzionalità addizionali, è necessario che vengano implementate politiche efficienti di controllo del comportamento dei generatori distribuiti. Tali politiche dovranno permettere a ciascun generatore distribuito di conoscere, in ogni momento, gli esatti riferimenti di potenza attiva e reattiva che debbono essere iniettati nella rete elettrica. Affinché le suddette tecniche possano essere implementate, è necessaria l'esistenza di un'infrastruttura di comunicazione che permetta agli elementi attivi della rete elettrica di scambiare informazioni. In questa tesi, verranno considererati aspetti pratici, fondamentali al corretto funzionamento di una rete elettrica intelligente quali, ad esempio la progettazione di protocolli di comunicazione e di controllo robusti rispetto agli errori di comunicazione e in grado di garantire la corretta sincronizzazione dei generatori distribuiti nell'applicazione della politica di controllo selezionata. Verranno inoltre studiate tecniche in grado di incrementare la velocità di convergenza di alcuni algoritmi atti alla minimizzazione della potenza dissipata nella fase di distribuzione. Verrà, a questo proposito, presentato un algoritmo euristico e distribuito in grado di uncremente la velocità di convergenza delle tecniche selzionate senza, tuttavia, influire in misura degna di nota sul numero di messaggi che è necessario scambiare per la corretta esecuzione delle suddette tecniche. Un secondo aspetto di considerevole importanza considerato in questa tesi, è il livellamento dei picchi nella potenza totale richiesta dai carichi presenti nella rete. A tal proposito verrà presentato un algoritmo distribuito in grado di livellare con successo i picchi di domanda sia nel caso la rete elettrica sia connessa al fornitore ufficiale di energia sia nel caso contrario. Infine, basandosi sulla considerazione che, affinché i generatori distribuiti collaborino all'efficienza energetica della rete elettrica, è necessario questi ultimi ottengano un ritorno economico derivante dal loro comportamento virtuoso, verrà definito un nuovo modello di mercato energetico. Tale modello permetterà la compravendita diretta di energia (non ci sarà quindi più bisogno che il fornitore ufficiale agisca da intermediario) e, allo stesso tempo, consentirà ad un'entità regolatrice di indirizzare il mercato verso configurazioni energetiche efficienti