Hoe de Lineaire Parameters van Microgrids de Stabiliteit en Krachtverdeling Beïnvloeden in Verbonden Netwerken

De systematische verzwakking van de demping in een systeem kan leiden tot een tragere respons. Dit betekent dat een netwerk van gekoppelde microgrids (CMG) beter presteert wanneer het vermogen wordt gedeeld tussen de microgrids die het CMG vormen. In Topologie-1 verschuift de dominante eigenwaarde naar rechts naarmate het vermogen van de PMG (Prime Microgrid) toeneemt, wat de respons van het systeem trager maakt. Deze variatie in het PMG-vermogen leidt echter niet tot instabiliteit, zoals blijkt uit de eigenwaardediagrammen in Figuur 30. Een vergelijkbare situatie doet zich voor in Topologie-2, maar hier verplaatsen de complexe eigenwaarden, die een geconjugeerd paar vormen, zich naar links naarmate het PMG-vermogen toeneemt. Dit zorgt ervoor dat de stabiliteit van het CMG behouden blijft, zoals te zien is in Figuur 31. In Topologie-3 verschuift de dominante eigenwaarde naar rechts met de variatie van het PMG-vermogen, en de effecten zijn vergelijkbaar met die van Topologie-1. Het eigenwaardediagram voor Topologie-3 is weergegeven in Figuur 32.

De gevoeligheid van de krachtverbindingslink en de gebruikte regelsystemen voor alle drie de topologieën ten opzichte van de ontwerp- en operationele parameters werd geanalyseerd. Het doel was om te bepalen hoe de variatie van de impedantie van de verbindingslijn (d.w.z. de afstand tussen de microgrids) en de hoeveelheid vermogen die door een PMG wordt geleverd of geabsorbeerd de prestaties van de krachtverbindingslink beïnvloeden. Daarbij werden de lijnverliezen, de hoeveelheid vermogen die wordt geleverd/absorbeerd door HMG’s (High Voltage Microgrids) naar PMG, de spanning van de LSC (Local Synchronous Controller) en de droop-hoek, de frequentie van de HMG’s, de DC-linkspanning, en de fouten in de krachtverdeling op basis van hun droop-ratio geëvalueerd. De resultaten hiervan zijn weergegeven in Figuur 36, 37, 38, 39, 40, 41 en 42. De studie werd uitgevoerd voor alle drie de CMG-topologieën in een scenario waarin twee HMG’s een PMG ondersteunen en het vermogen wordt gedeeld volgens een droop-ratio van 2:1.

In Topologie-3 daarentegen is de fout in de krachtverdeling aanzienlijk groter, aangezien hier de conventionele DC-voltage-power droop-regeltechniek wordt gebruikt. De traditionele DC-droopmethode leidt tot een mismatch in de krachtverdeling en veroorzaakt een ongelijke daling van de DC-linkspanning over de verbindingslijn. Deze mismatch in de droop-spanning en de resulterende circulerende stroom kunnen worden verwijderd met de virtuele weerstandsmethode, zoals voorgesteld in eerdere studies. Het is essentieel te begrijpen dat de efficiëntie van de krachtverdeling niet alleen afhankelijk is van de gekozen topologie, maar ook van de nauwkeurigheid van de gebruikte controlemechanismen en de specifieke ontwerpkenmerken van het netwerk. De variaties in de lijnimpedantie hebben grote invloed op de prestaties, en het correct instellen van droop-coëfficiënten en andere parameters is noodzakelijk om een stabiel en efficiënt netwerk te waarborgen.

Hoe Microgrid-Systemen te Testen en Beheren met HIL: Een Stapsgewijze Benadering

Microgrid-systemen bestaan uit een breed scala aan componenten, waaronder energieopslagsystemen, fotovoltaïsche (PV) installaties, windturbines en dieselgeneratoren. De integratie van deze componenten vereist een gedetailleerde analyse van hun prestaties en interactie, die kan worden uitgevoerd met behulp van HIL-testbedden. Een belangrijk onderdeel van de HIL-benadering is het testen van de controllers die verantwoordelijk zijn voor het reguleren van spanning, frequentie en belasting, zowel in geïsoleerde als net-aangesloten modi. Dit is essentieel voor het begrijpen van de reacties van een microgrid op verschillende verstoringen en fluctuaties in de energievoorziening.

Wanneer men werkt met batterijopslagsystemen, is het van belang om te begrijpen hoe de dynamiek van batterij en omvormer zich tot elkaar verhoudt binnen het HIL-systeem. Typhoon HIL biedt verschillende sub-bibliotheken voor de integratie van batterijen en andere DER’s, waarbij de prestaties van batterijen nauwkeurig kunnen worden gemodelleerd. Dit maakt het mogelijk om belangrijke parameters zoals de staat van lading (SOC), nominale spanning en ontladingsstromen aan te passen en te testen. De flexibiliteit van de HIL-simulatie stelt ingenieurs in staat om het effect van verschillende storingen of fluctuaties in de laad- en ontlaadcycli van de batterijen te evalueren.

Een andere belangrijke overweging bij het gebruik van HIL voor microgrids is de efficiëntie van het systeemontwerp. Terwijl Legacy-componenten uitgebreide parameterinstellingen voor de besturingssystemen mogelijk maken, kunnen ze zwaardere rekenlasten met zich meebrengen. In situaties waar snelheid en eenvoud belangrijker zijn dan gedetailleerde simulatie, bieden gemiddelde componenten een efficiëntere oplossing. Dit geldt vooral wanneer het nodig is om een microgrid snel en met beperkte middelen te testen, bijvoorbeeld in de context van energiemanagementsystemen of batterijbeheersystemen.

Hoewel het testen van microgrid-systemen met HIL-technologie geavanceerde technische kennis vereist, biedt het waardevolle voordelen voor onderzoekers en ingenieurs. Het gebruik van een HIL-systeem stelt hen in staat om de interactie van verschillende componenten onder realistische omstandigheden te testen, de stabiliteit van het systeem te beoordelen en te zorgen voor een naadloze werking van het netwerk. Bovendien kan het HIL-testbed als een krachtige tool worden gebruikt om de respons van het microgrid op onverwachte scenario’s zoals kortsluitingen, faseverlies of spanningsfluctuaties te bestuderen.

In de praktijk moet men zich bewust zijn van het feit dat de keuze voor de juiste modelcomponenten invloed heeft op de nauwkeurigheid en snelheid van de simulaties. Het is van groot belang om het juiste evenwicht te vinden tussen gedetailleerde vermogenselektronica-modellen en meer gestandaardiseerde componenten, afhankelijk van de specifieke eisen van het project. Daarnaast speelt de omvang van het project en de beschikbare rekenkracht een belangrijke rol in het maken van deze keuzes. Als de rekenkracht beperkt is, kunnen gemiddelde componenten de voorkeur hebben boven gedetailleerde simulaties.

Bij het testen van microgrid-systemen is het essentieel om een holistische benadering te hanteren waarbij zowel de technische aspecten van de energiecomponenten als de werking van het besturingssysteem in overweging worden genomen. Door gebruik te maken van geavanceerde HIL-testbedden, kunnen ingenieurs en onderzoekers ervoor zorgen dat de microgrids onder verschillende omstandigheden goed functioneren en klaar zijn voor gebruik in de echte wereld.

Hoe de batterij- en zonnepaneelcomponenten werken binnen microgrid-systemen

De batterijcomponent biedt veel configuratiemogelijkheden. Het is mogelijk om algemene parameters zoals nominale actieve en schijnbare vermogens, evenals de nominale frequentie, in te stellen. Daarnaast kunnen ingebouwde transformators worden toegevoegd, en worden er voorzieningen geboden voor netondersteunende functies zoals LVRT (Low Voltage Ride Through), Volt/Var, Hz/Watt en Volt/Watt, die van groot belang zijn voor de stabiliteit van het netwerk. De gegevens die hierover beschikbaar zijn, worden gepresenteerd in de tabbladen van de batterijcomponent, waaronder de mogelijkheid om een absoluut SOC-bereik (State of Charge) in te stellen.

Voor het beheer van het batterij- en invertergedrag wordt de gebruiker voorzien van een interface (UI) die het mogelijk maakt om gedetailleerde invoer- en uitvoerparameters te definiëren. Deze omvatten verschillende bedieningsmodi zoals simultaan, droop en netvolgend. Het systeem is ontworpen om verschillende operationele scenario’s te ondersteunen, van het beheren van de laad- en ontlaadcycli van de batterij tot het detecteren van storingen. Deze flexibele benadering is belangrijk bij het testen van systeemintegratie en stabiliteit binnen een microgrid-omgeving.

Het concept van generieke componenten is verder uitgewerkt, zodat deze zijn ontworpen om de complexiteit van modelparameterisatie te vereenvoudigen. Door gebruik te maken van nominale waarden kunnen gebruikers snel een werkend model opzetten zonder dat ze alle details van het netwerkfilter of de regelsystemen hoeven aan te passen. Dit is vooral handig voor testen van systeemintegratie en de stabiliteit van het netwerk, waarbij het belangrijk is om de interactie tussen de verschillende componenten goed te begrijpen en te simuleren.

Naast de batterijcomponenten zijn er ook generieke zonnepaneelcomponenten die zorgen voor een representatie van een netwerk van zonnepanelen. Deze componenten kunnen worden ingesteld om te werken in verschillende controlemodi zoals actieve vermogensbeperkingen, reactieve vermogensregeling, foutdetectie, en MPPT (Maximum Power Point Tracking). De generieke zonnepaneelcomponenten emuleren het gedrag van een netgekoppeld zonnepaneelsysteem en bieden ondersteuning voor actieve vermogensbeperkingen in verschillende scenario’s. De modelconfiguratie kan eenvoudig worden aangepast door de bijbehorende parameters in te voeren, en de implementatie van nieuwe functionaliteiten wordt regelmatig bijgewerkt.

De technologieën die in deze systemen worden gebruikt, zijn ook verder geoptimaliseerd voor compatibiliteit met bestaande netcodes, waardoor de integratie van de batterij- en zonnepaneelcomponenten binnen een breder netwerk mogelijk wordt. Het is belangrijk om te begrijpen dat de keuze van het model afhankelijk is van de specifieke toepassingen waarvoor het wordt gebruikt, of het nu gaat om systeemtest, netondersteuning of integratie van hernieuwbare energiebronnen.

Hoe optimaliseer je een microgridmodel met generieke DER-componenten voor hardwaregebruik en simulaties?

In de wereld van microgridbeheer is het essentieel dat de systemen correct reageren op netomstandigheden en storingen. Een van de belangrijkste manieren om de prestaties van een microgrid te verbeteren, is door gebruik te maken van geavanceerde simulaties en modellen die niet alleen de efficiëntie verbeteren, maar ook het gebruik van hardware optimaliseren. Dit kan onder andere door de toepassing van generieke Distributed Energy Resources (DER) componenten, die de belasting en controle in microgridmodellen verbeteren.

Bij het gebruik van geavanceerde hardware-in-the-loop (HIL) simulaties kunnen de microgridmodellen op verschillende niveaus geoptimaliseerd worden. De kern van dit proces is het gebruik van generieke DER-componenten in plaats van de meer complexe schakelaarsystemen. Dit heeft invloed op de manier waarop de modellen draaien op simulatieapparatuur, bijvoorbeeld op HIL 4-serie apparaten, zelfs als het oorspronkelijke model ontworpen was voor een HIL 6-serie. Het optimaliseren van de hardwaregebruik is hierbij van cruciaal belang. Dit kan leiden tot snellere uitvoering van simulaties, met een lagere belasting op de processor en een efficiëntere verwerking van de signalen.

Bovendien biedt het gebruik van generieke DER-componenten voordelen in termen van symmetrie en topologie van het model. In plaats van de externe drie-fase transformatoren die nodig zijn in modellen met schakelaars, kunnen generieke componenten ingebouwde transformatoren bevatten die actief kunnen worden door simpelweg een vakje in het model aan te vinken. Dit vermindert niet alleen de fysieke hardwarevereisten, maar maakt het systeem ook flexibeler en minder gevoelig voor topologische conflicten.

In het model kunnen we tevens de kernkoppelingstechnologieën waarnemen die het netwerk in verschillende signaalverwerkingscomponenten splitsen. De generieke componenten maken gebruik van een transmissielijnmatrixkoppeling die de inductantie en capaciteit van de lijn integreert. Dit is van bijzonder belang bij microgridmodellen, waarbij de lineaire impedanties cruciaal zijn voor een nauwkeurige simulatie van de netgedrag. Het gebruik van transmissielijnmatrixcouplings verbetert de simulatiekwaliteit en maakt het mogelijk om realistischere resultaten te behalen.

Daarnaast behouden de microgridcontrollers die op basis van generieke DER-componenten werken alle fundamentele functies die al beschikbaar waren in de schakelaarsystemen, maar er zijn aanpassingen nodig om de interface van de controller te integreren met de generieke componenten. De referentiewaarden voor spanning, frequentie, actieve en reactieve stroom moeten genormaliseerd worden naar een per-eenheid (pu)-systeem, wat betekent dat de invoerwaarden in de gebruikersinterface van de generieke componenten op een andere manier geïnterpreteerd worden.

Een belangrijke aanpassing in de werking van de generieke componenten is de mogelijkheid om in verschillende modi te functioneren: grid-following, simultaan, en droopmodus. Dit biedt gebruikers de mogelijkheid om een netvormend systeem te creëren door gebruik te maken van de voltage- en frequentiedroopalgoritmes die ingebouwd zijn in de generieke componenten. In tegenstelling tot traditionele schakelaarsystemen, kunnen generieke componenten deze functionaliteit aanbieden, waardoor een flexibelere bediening van de microgrid mogelijk is. Dit maakt het mogelijk om de microgridcontroller aan te passen aan de behoeften van het systeem, bijvoorbeeld wanneer de batterij-Ess als netvormende DER functioneert.

Het gebruik van generieke DER-componenten in microgridmodellen biedt aanzienlijke voordelen in termen van prestaties en hardwaregebruik. De vereenvoudigde signaleringsverwerking zorgt ervoor dat de simulaties sneller en efficiënter draaien, waardoor een gedetailleerdere en snellere analyse van de netomstandigheden mogelijk is. Dit helpt gebruikers om de operationele capaciteiten van microgrids beter te begrijpen en verbeteringen door te voeren op basis van de simulatie-inzichten.

Het is echter belangrijk om in gedachten te houden dat hoewel generieke componenten veel voordelen bieden, ze ook beperkingen kunnen hebben in termen van de complexiteit van de simulatie. Het model kan mogelijk niet dezelfde gedetailleerde interacties tussen systemen reproduceren als modellen met meer gespecialiseerde, schakeling-gebaseerde componenten. Het is dus van belang om zowel de voordelen als de beperkingen van het gebruik van generieke componenten te begrijpen bij het optimaliseren van microgridmodellen.

Hoe kunnen P2P-markten het economische voordeel voor producenten van microgrids maximaliseren?

In de huidige energiemarkten, waar de nadruk steeds meer ligt op de decentralisatie van energieproductie, krijgen peer-to-peer (P2P) handelsmechanismen steeds meer aandacht. Microgrids, vaak ook wel prosumers genoemd, spelen hierin een cruciale rol door zowel energie te produceren als te consumeren, en kunnen daarom profiteren van deelname aan lokale markten voor energie en bijbehorende diensten. Dit hoofdstuk onderzoekt hoe de deelname van microgrids aan een P2P-markt kan bijdragen aan het maximaliseren van hun economische voordelen, terwijl tegelijkertijd de netstabiliteit gewaarborgd blijft via frequentieregulering en andere marktdiensten.

Microgrids zijn autonome systemen die energie opwekken uit hernieuwbare bronnen en vaak ook energieopslagcapaciteit bevatten. Door deel te nemen aan een P2P-markt kunnen ze niet alleen hun overtollige energie verkopen, maar ook energie kopen wanneer de lokale productie onvoldoende is. Het belangrijkste voordeel van P2P-handel ligt in de mogelijkheid om energie tegen marktconforme prijzen aan andere microgrids te verhandelen, wat een efficiënte allocatie van energie binnen een bepaald gebied mogelijk maakt.

Echter, naast energieverhandeling is er ook de noodzaak om de balans en frequentie van het netwerk in de gaten te houden. Dit is waar markten voor aanvullende diensten, zoals de Balancing Market en de Ancillary Service Market, van belang worden. Microgrids die zich actief in deze markten begeven, kunnen bijdragen aan de stabiliteit van het netwerk door hun gereserveerde capaciteit in te zetten voor frequentieregulering. Dit betekent dat ze in staat zijn om hun opslagcapaciteit of andere middelen te leveren wanneer het netwerk een onbalans vertoont, wat cruciaal is voor een betrouwbare energievoorziening.

Een ander belangrijk aspect van deze markten is de manier waarop de marktoperators, zoals de Distribution System Operator (DSO), het handelen in deze markten beheren. De DSO zorgt voor de afstemming van biedingen en het monitoren van de markttransacties, terwijl hij ook verantwoordelijk blijft voor het handhaven van de netwerkbalans, zowel op de korte als de lange termijn. Dit betekent dat de DSO niet alleen energiebehoeften moet afstemmen, maar ook moet zorgen voor de integratie van frequentieregulering en andere marktdiensten die essentieel zijn voor een betrouwbare werking van het netwerk.

Naast de traditionele energieverhandelingen kunnen microgrids ook deelnemen aan geavanceerdere markten, zoals die voor frequentiecontrole. In dergelijke markten kunnen ze reserveringscapaciteit bieden voor het opvangen van onverwachte fluctuaties in de energievraag of -aanbod. Het systeem dat hiervoor wordt gebruikt, moet dynamisch zijn en gebaseerd zijn op real-time informatie over de energiestatus van het netwerk. Het gebruik van gedistribueerde besturing en de implementatie van tweede-graads controlesystemen maken het mogelijk om frequentieregulering effectief te beheren op basis van de betrokkenheid van de verschillende microgrids in de markt.

In dit scenario is het belangrijk dat microgrids hun biedstrategieën voortdurend aanpassen op basis van de verwachtingen van de markt en de financiële incentives die hen worden geboden. Dit gebeurt door middel van geavanceerde algoritmen, zoals multi-agent reinforcement learning, die microgrids helpen om hun biedgedrag te optimaliseren. Het resultaat van deze dynamische interacties kan leiden tot een marktevenwicht, waarbij elke microgrid haar strategie zodanig aanpast dat er geen extra winst te behalen valt zonder dat andere microgrids hun strategieën ook aanpassen.

Verder moeten microgrids zich bewust zijn van de risico’s die gepaard gaan met marktonzekerheid. De prijzen voor energie kunnen variëren, en de benodigde capaciteit voor frequentieregulering kan fluctueren, afhankelijk van de vraag en de conditie van het netwerk. Door middel van risicobeperkingsmechanismen, zoals de Conditional Value at Risk (CVaR)-methode, kunnen microgrids zich beter voorbereiden op deze onzekerheden en hun strategieën dienovereenkomstig aanpassen.

Samenvattend is het cruciaal dat microgrids niet alleen hun energieverbruik en productie optimaliseren, maar ook actief deelnemen aan markten die bijdragen aan de stabiliteit van het energienetwerk. Het implementeren van een goed doordacht marktdesign, met de mogelijkheid voor frequentieregulering en dynamische biedstrategieën, stelt microgrids in staat om zowel hun economische voordelen te maximaliseren als bij te dragen aan de bredere energietransitie. Dit vereenvoudigt niet alleen de overgang naar een duurzamer energiesysteem, maar bevordert ook de ontwikkeling van flexibele en veerkrachtige netwerken die in staat zijn om fluctuaties in de energievoorziening effectief op te vangen.