Optimal sizing and location on energy storage systems

Abstract

Enerji depolama sistemleri (EDS'ler), yenilenebilir enerjinin benimsenme oranında önemli bir rol oynamaktadır. Halen yüksek olan maliyetlerine ek olarak, yenilenebilir enerji kaynakları, oldukça değişken ve kesintili yapıları nedeniyle de dezavantajlıdır. Bu nedenle, iyi yerleştirilmiş bir EDS altyapısı olmadan yenilenebilir enerjiyi anlamlı bir düzeyde benimsemek neredeyse imkansızdır. Ne yazık ki, EDS'ler de oldukça pahalı olabilir ki bu da bu altyapı kararlarını daha da önemli hale getirir. Popüler doğası nedeniyle, bu EDS'lerin yenilenebilir üretim birimlerinin bulunduğu yerlere yerleştirilmiş pil depolama sistemlerinden başka bir şey olmadığı yanılgısına düşülebilir ancak en ekonomik EDS'ler, coğrafyalara dağılmış pompalı hidro depolama (PHD) birimleridir.Bu tezin konusu, EDS'lerin elektrik iletim şebekelerinde yerleşim ve kapasite kararlarını incelemektir. Halihazırda kurulu olan çeşitli yenilenebilir ve konvansiyonel kaynaklardan elektrik üretiminin yapıldığı ve talep profillerinin bilindiği sistemleri ele alıyoruz. Ancak, iletim hattı kapasitelerini EDS'lerin kararlarına ek olarak alınacak kararlar olarak görüyoruz. Belki de bu yapısal kararların optimal çözümlerini bulmadaki en büyük zorluk, bu yapısal kararları etkileyen ve aynı zamanda onlardan etkilenen operasyonel kararların dahil edilmesidir. Aslında, tek başına operasyonel kararların optimal çözümü en küçük ağlarda bile göz korkutucu bir iştir, çünkü bu kararlar, elektrik arz ve talebindeki belirsizlikler göz önünde bulundurularak dinamik olarak alınmalıdır. Bu nedenle, bu operasyonel kararların dahil edilmesinde stokastik yaklaşım methodu benimsemeye mecburuz.Bu tez çalışması dört ana bölümden oluşmaktadır. Giriş, bu çalışmanın genel motivasyonunun yanı sıra, çok çeşitli ESS alternatiflerinin mevcut teknolojik ve ekonomik özelliklerinin bir konsolidasyonunu da sunmaktadır. Bu bölüm, modellerimizde kullanılabilecek uygun EDS alternatiflerini ve bunların gerçekçi maliyet tahminlerini belirlememizi sağlar. İkinci bölüm, basit iletim ağları ve küçük boyutları nedeniyle enerji literatüründe yaygın olarak incelenen bir ada elektrik sistemindeki için olan problemimizi sunmaktadır. Ada sistemimizde tek üretim birimi rüzgar santralidir, bir talep düğümü ve iki alternatif depolama sistemi, bilinen bir konuma sahip bir PHS ve rüzgar çiftliği sahasına yerleştirilecek bir batarya vardır. Talep bir kıtlık olduğunda, talep merkezinde bulunan dizelden karşılanır. Dolayısıyla, bulunması gereken yapısal kararlar, toplam yatırımı, işletme ve bakım maliyetini ve dizel maliyetlerini en aza indirgemek için EDS'lerin ve iletim hatlarının kapasiteleridir. Bir EDS'nin kapasitesinin bir çift değişken olduğunu da belirtmeliyiz; biri maksimum enerji depolaması için diğeri ise genel olarak güç oranı olarak adlandırılan maksimum enerji akışı için. İki farklı depolama türünü farklı yerlere konuşlandırarak kurulum kararlarının değiştiği durumları araştırıyoruz. Stokastik yenilenebilir enerji üretimi ve talebi, gerçek verilere dayalı olarak yeniden üretilen senaryolarla dikkate alınmaktadır. Üçüncü bölüm, matematiksel modeli, çeşitli üretim birimleri ve talep merkezlerinden oluşan 13 düğümlü küçük bir ızgara sistemine genişletir. Birçok gerçekçi grid sisteminden çok daha küçük olmasına rağmen, problemin mevcut hesaplama kaynaklarıyla çözümün çok ötesinde olduğu görülmüştür. Bu nedenle ilk aşamada yatırım kararlarını, ardından ikinci aşamada operasyonel kararları belirleyen iki aşamalı bir algoritma geliştirdik. Son olarak, dördüncü bölüm, en yaygın iki yenilenebilir kaynağın kesintili özelliğindeki farklılıkların optimal yapısal kararları nasıl etkilediğini araştırmak için rüzgar enerjisi yerine güneş enerjisine sahip ada sistemini yeniden gözden geçirmektedir.

Energy storage systems (ESSs) play an important role in the rate of renewable energy adoption. Because, in addition to their higher costs, renewable energy sources are also disadvantaged due to their highly variable and intermittent nature. Therefore, it is almost impossible to adopt renewable energy at a meaningful level without a well placed ESS infrastructure. Unfortunately, ESSs too may be quite expensive, which makes these infrastructure decisions even more important. Due to its popular nature, one might mistakenly believe that these ESSs are nothing but battery energy storage systems (BESS) placed at the sites of the renewable generation units. However, the most economical ESSs are those of pumped hydro storage (PHS) units that are dispersed across the geographies that are served by large electricity networks. The subject of this dissertation is to study siting and capacity decisions of ESSs in electricity transmission networks. We consider systems where electricity generation units from renewable and conventional sources are already established. For such systems our purpose is to find the location and capacities of ESSs and transmission line capacities to minimize the total system costs. Perhaps the greatest challenge in finding optimal solutions of these set of structural decisions is the incorporation of operational decisions which influence as well as are influenced by these structural decisions. In fact, optimal resolution of operational decisions alone is a daunting task even in the smallest networks because these decisions must be dynamically made while considering the uncertainties in electricity demand and supply. Therefore, we are compelled to adopt a sample average approximation (SAA) approach in the incorporation of those operational decisions.This dissertation has four main chapters. The introduction, apart from the overall motivation for this study, also presents a review of current technological and economical properties of wide variety of ESS alternatives. This section allows us to identify appropriate ESS alternatives that can be used in our models and their realistic cost estimates. The second chapter presents our problem in an island electricity system, which is commonly studied in energy literature for their simple transmission networks and small size. In our island system, there is only one generation unit, which is a wind farm, one demand node, and two alternative storage systems; one PHS with a known location and one BESS to be located at the site of the wind farm. Whenever there is a shortage, the demand is satisfied from diesel at the demand node. Hence, the structural decisions to be found are the capacities of ESSs and the transmission lines to minimize the total cost of investments, operations and maintenance, and diesel costs. We must also remark that capacity of an ESS is a pair of variables; one for the maximum energy storage and one for the maximum energy flow, which are commonly referred as the energy rate and power rate, respectively. By deploying two different storage types at different places, we investigate the circumstances where installation decisions change. Stochastic renewable energy generation and demand are taken into account by scenarios that are reproduced based on real data. The third chapter extends the mathematical model to a small grid system with 13 nodes that consist of various generation units and demand centers. Despite being far smaller than many realistic grid systems, the problem has shown to be far beyond resolution with the existing computational resources. Therefore, we have developed a two-stage algorithm, which determines the investment decisions in the first stage, followed by the second stage operational decisions. Finally, the fourth chapter revisits the island system with solar power instead of the wind power, to investigate how differences in the intermittent feature of the two most common renewable sources affect the optimal structural decisions.