Hoe probabilistische modellering helpt bij de optimalisatie van microgridcapaciteit

De inzet van microgrids voor het verbeteren van de energievoorziening in verschillende sectoren is een vooruitstrevende benadering voor het waarborgen van zowel duurzaamheid als economische efficiëntie. In de context van de energietransitie zijn microgrids ontworpen om verschillende energiediensten te leveren aan diverse gebruikers, waaronder huishoudens, commerciële bedrijven, industrieën, landbouw en zelfs tankstations voor voertuigen op waterstof (FCEV). De aanpak van microgridcapaciteitsplanning moet echter verder gaan dan de klassieke deterministische modellen. Het vereist een robuustere benadering, waarbij de inherente onzekerheden die invloed hebben op de systeemperformance effectief worden ingecalculeerd.

Bij het aanpakken van de onzekerheden wordt gebruikgemaakt van een probabilistische benadering die verschillende statistische distributies toepast op de onzekere variabelen. De methode begint met het construeren van kansdichtheidsfuncties (PDF’s) voor de variabelen zoals zonne-irradiatie, windsnelheid, temperatuur en andere relevante invoergegevens. De keuze van distributies, zoals de Beta-, Weibull-, normale en Gamma-verdelingen, hangt af van het type onzekerheid en het specifieke gebruik van de gegevens.

Een van de belangrijkste stappen in dit proces is de discretisatie van de continuïteit van de kansverdeling. In plaats van te werken met een oneindige reeks van mogelijke uitkomsten, worden de continuïteitsverdelingen opgedeeld in discrete segmenten. Elk segment wordt gerepresenteerd door het gemiddelde en de waarschijnlijkheid van optreden, waardoor het eenvoudiger wordt om simulaties uit te voeren. Dit proces verhoogt de nauwkeurigheid van de resultaten, maar verhoogt tegelijkertijd de rekencapaciteit die nodig is voor de optimalisatie.

Wanneer de kansverdelingen zijn gediscretiseerd, worden scenario’s gecreëerd door de verschillende onzekere waarden te combineren. Deze scenario’s representeren specifieke realisaties van de onzekere variabelen, en hun waarschijnlijkheden worden berekend op basis van de vooraf gedefinieerde discrete segmenten. Het doel is om met een beperkt aantal scenario’s een goed representatief beeld te krijgen van de volledige onzekerheidsruimte, zonder dat dit ten koste gaat van de modelnauwkeurigheid. Hier komt het belang van scenario-reductie om de hoek kijken, waarbij een algoritme wordt ingezet om het aantal scenario’s te verminderen zonder dat de statistische kenmerken verloren gaan.

Het model wordt vervolgens geëvalueerd voor elk van de gereduceerde scenario’s, en de resulterende oplossingen bieden optimale ontwerpen voor het microgrid onder verschillende onzekerheidscondities. Deze uitkomsten worden geanalyseerd door cumulatieve normaalverdelingen aan de resultaten toe te passen, wat inzicht biedt in de prestaties van het microgrid onder verschillende risicoscenario’s. De uiteindelijke analyses leveren nuttige inzichten op voor het maken van weloverwogen beslissingen, waarbij rekening wordt gehouden met zowel de meest waarschijnlijke als de extreme gevallen.

Naast de nauwkeurigheid en de robuustheid die deze aanpak biedt, moet men ook erkennen dat de implementatie van microgrids in een probabilistisch model de complexiteit van de planning verhoogt. De noodzaak voor meer gedetailleerde data, de verwerking van grotere hoeveelheden scenario’s en de rekencapaciteit voor stochastische simulaties zijn bepalend voor de haalbaarheid van dergelijke benaderingen in praktijkomgevingen. Het is daarom essentieel om de technologische vooruitgangen op het gebied van data-analysetools en computationele kracht te combineren met strategische beleidskeuzes en marktkennis.

Het is belangrijk te begrijpen dat probabilistische modellering niet alleen een technische uitdaging is, maar ook een beleidsmatige. Het biedt de mogelijkheid om flexibiliteit en veerkracht in de energienetwerken te verbeteren, maar vereist tegelijkertijd een verstandige integratie van lokale en nationale energiebehoeften. Dit moet gepaard gaan met een aanpassing aan veranderende marktomstandigheden en de voortdurende evolutie van de technologische standaarden in de energiemarkt.

Hoe kunnen autonome microgrids met constante frequentie de energiedistributie verbeteren?

De opkomst van autonome microgrids, vooral voor toepassingen op afgelegen locaties, heeft de manier waarop we denken over energieverdeling ingrijpend veranderd. Deze systemen bieden tal van voordelen, zoals de onafhankelijkheid van het grotere elektriciteitsnet en de mogelijkheid om energieverbruik efficiënter te beheren. Het ontwerp en de modellering van microgrids die op een constante frequentie werken, vormen de kern van deze technologische vooruitgang.

In het ontwerp van microgrids is een cruciaal aspect de stabiliteit en de continue werking van de inverter. De microgrid kan worden opgebouwd met behulp van LCCL-filtergebaseerde omvormers, wat de mogelijkheid biedt om de spanning en stroom te reguleren en tegelijkertijd de power quality te verbeteren. De stabiliteit van de spanning kan echter beïnvloed worden door verschillende factoren, zoals de belasting van het systeem en de DC-linkspanning. Het is dan ook essentieel dat de werking van de omvormers nauwkeurig wordt gemodelleerd, zodat de interactie tussen de verschillende componenten optimaal blijft.

Een belangrijk voordeel van deze systemen is het vermogen om meerdere kleine, gedistribueerde hernieuwbare energiebronnen, zoals zonne- en windenergie, te integreren. Deze bronnen kunnen samen het benodigde vermogen leveren, zelfs in omstandigheden waar de belasting aan de verbruikzijde sterk varieert. Wanneer bijvoorbeeld de belasting aan de verbruikerszijde niet in balans is, kan een compensatie worden uitgevoerd om de onbalans te corrigeren, wat de algehele stabiliteit van het systeem bevordert.

Naast de technische aspecten van het ontwerp is de invloed van de DC-linkspanning op de actieve en reactieve vermogensoverdracht van elke omvormer een essentieel element van het microgridontwerp. Het is aangetoond dat omvormers tot meer dan 50% hogere DC-linkspanningen kunnen verdragen zonder verlies van nauwkeurigheid in de vermogensoverdracht. Dit biedt een buffer voor spanningsschommelingen en verhoogt de betrouwbaarheid van het systeem. Aan de andere kant kan een lagere DC-linkspanning de werking van de omvormers onmiddellijk destabiliseren, wat kan leiden tot vermogensverlies en falen van het systeem.

Verder is het belangrijk te begrijpen dat het gebruik van multi-rate modellering in Matlab/Simulink de mogelijkheid biedt om een microgridontwerp te simuleren zonder dat een dure hardwareproefopstelling nodig is. Deze benadering maakt het mogelijk om zowel de stationaire als de dynamische reacties van het systeem te onderzoeken, wat de ontwikkeling en verbetering van microgridtechnologie versnelt. In tegenstelling tot traditionele fasor-analyse, die slechts de stationaire prestaties kan evalueren, biedt multi-rate modellering een realistischer beeld van hoe het systeem zich gedraagt onder verschillende omstandigheden, zowel in steady-state als tijdens transiënten.

Tot slot is het belangrijk te benadrukken dat bij het ontwerpen van microgrids rekening gehouden moet worden met de lange termijn stabiliteit en de mogelijkheid om in de toekomst op grotere schaal hernieuwbare energiebronnen te integreren. De modulariteit van het ontwerp, waarbij verschillende clusters van generatoren op verschillende hoogspanningsniveaus kunnen worden geïnstalleerd, biedt flexibiliteit en schaalbaarheid. Dit maakt microgrids bijzonder geschikt voor zowel afgelegen industriële toepassingen als voor woonwijken die geen toegang hebben tot het conventionele elektriciteitsnet.

Het is van cruciaal belang dat ingenieurs en ontwerpers een diepgaand begrip ontwikkelen van de dynamiek van microgrids. Dit omvat zowel de technische parameters zoals DC-linkspanning, omvormerinstellingen en de interactie tussen verschillende bronnen, als de praktische aspecten van het implementeren van deze technologie in de praktijk. Alleen door de volledige werking van het systeem te begrijpen, kunnen we betrouwbare, efficiënte en duurzame microgrids ontwerpen die een belangrijke rol spelen in de toekomst van onze energievoorziening.