Resumen de Optimal management of the influence on the distribution networks of photovoltaic systems using evolutionary algorithms
The main issue of this research is to manage the influences of photovoltaic (PV) systems on the power grids by determining the appropriate solutions. This thesis has been developing three new methodologies to manage the influence of PV plants, these methodologies are smart grid control strategy, energy storage management, and the optimal PV size and location using modified Jaya algorithm. Modeling of the main equipment in the overall system will be necessary to study the impacts on the electrical power grid of the PV systems. The thesis focused on the influences of the real PV systems located at German Jordanian University (GJU) and the standard IEEE-33 bus test system as case studies.
Nowadays, the spread of increased photovoltaic systems and electric vehicles (EVs) are leading to many problems in electrical grids. The topic is also investigated in the thesis, and the smart grid strategy is implementing to mitigate the impacts of the PV and EV on the GJU grid. The simulation and validation were performed for the GJU grid in terms of the power flow and smart grid application by DIgSILENT software. The results show the performance of the grid with a Photovoltaic system at EVs penetration in terms of loading mitigation and voltage stability.
In the context of the rapid technical and technological development in photovoltaic systems, the low cost and encouraging government investments for photovoltaic systems. It seems likely that consumers will install large-scale photovoltaic power generation systems in the near future. Further, in weak electrical power grids and unfeasible for a large-scale photovoltaic system will be installed at one site due to unavailable land. Thus, a feasible solution would be the installation of distributed PV systems of the same size at several locations along the distribution feeder. This leads to penetration levels in these locations will be very higher. At a high penetration level of PV systems, there are instants when the net production is more than the net demand; it results in overloading of the distribution feeders and excessive power losses. Without determining the optimal capacities PV systems and locations can produce and lead to overvoltage and problems in the grid. Therefore, acceptable limits must be fixed, to improve the power quality in the distribution system.
Identification of the solutions that most appropriate to mitigate negative effects depend on the power grid parameters and the operating conditions. The first solution is focused on energy storage management. Besides, the second is focused on determining the optimum of the PV system size and best location by an evolutionary algorithm.
Integration of Photovoltaics plants with energy storage systems needs more attention in terms of influence on the power quality of the power grid. This research presents a methodology adopted on energy storage management, that improves PV penetration to a higher level without overvoltage in the power grid. The optimization problem is formulated by defining the optimum power value at which the energy storage process should begin. Furthermore, determining this value depends mainly on avoiding any problems with the voltage profile. Energy must be stored during periods in which the output voltage along the feeders exceeds the grid considerations. The analysis focuses on a critical scenario involving the highest irradiance and the worst bus under constant loading conditions. and the obtained results showed the advantages of the proposed methodology. This study aims to enable all utility consumers to install high-level penetration PV systems without negative impacts on the electrical grid.
The PV systems represent an effective solution to improve the performance of the power grid by reducing the feeder's active power load and improving the voltage profile, which minimizes the energy loss of feeders if the location and size are chosen appropriately. A new multi-objective algorithm is proposed for determining the optimal sizing and allocation of the photovoltaic systems in radial distribution systems. A Jaya algorithm is modified to find the PV capacities for limited bus locations at the grid. The proposed algorithm showed better performance against known techniques, and the results are presented. Besides, a new distinguished methodology is improved and developed based on the Jaya algorithm to find the optimum capacity of each photovoltaic system that satisfies an improvement of the voltage profile and reduces power losses under high penetration levels. Also, optimum capacities are determined by considering the connection of the PV systems for all buses along with the grid. Furthermore, the proposed method is verified on the standard IEEE-33 bus test system with high penetration rates. Simulation and validation are obtained by MATPOWER and OCTAVE software.
El tema principal de esta investigación es gestionar las influencias de los sistemas fotovoltaicos (FV) en las redes de distribución determinando las soluciones adecuadas. Esta tesis ha estado desarrollando tres nuevas metodologías para gestionar la influencia de las plantas fotovoltaicas, estas metodologías son la estrategia de control de red inteligente, la gestión del almacenamiento de energía y el tamaño y la ubicación óptimos de la FV utilizando el algoritmo Jaya modificado. Será necesario modelar el equipo principal en el sistema general para estudiar los impactos en las redes de distribución de los sistemas fotovoltaicos. La tesis se centró en las influencias reales sistemas fotovoltaicos ubicados en la Universidad Jordana Alemana y el sistema de prueba estándar IEEE-33, como caso de estudio.
En estos días, la propagación del aumento de los sistemas fotovoltaicos y los vehículos eléctricos está generando muchos problemas en las redes eléctricas, el tema también se investiga en la tesis. La estrategia de red inteligente se está implementando para mitigar los impactos de fotovoltaicos y vehículos eléctricos en la red. La simulación y validación realizada para la red en términos de flujo de energía y aplicación de red inteligente por el software DIgSILENT. Los resultados muestran el rendimiento de la red con un sistema fotovoltaico ante la penetración de vehículos eléctricos en términos de mitigación de carga y estabilidad de voltaje.
En el contexto del rápido desarrollo técnico y tecnológico en sistemas fotovoltaicos, el bajo costo y las alentadoras inversiones gubernamentales para sistemas fotovoltaicos, parece probable que los consumidores instalarán sistemas de generación de energía fotovoltaica a gran escala en un futuro próximo. Además, en redes eléctricas débiles, inviables para sistemas fotovoltaicos de gran escala, requerirían grandes superficies de terreno, no disponible para su instalación. Por lo tanto, una solución factible sería la instalación de sistemas fotovoltaicos distribuidos del mismo tamaño en varios lugares a lo largo de la red de distribución. Esto conduce a niveles de penetración en estos lugares que serán muy superiores. A un alto nivel de penetración de los sistemas fotovoltaicos, hay instantes cuando la producción neta es mayor que la demanda neta; da como resultado una sobrecarga de los alimentadores de distribución y pérdidas de energía excesivas. Sin determinar las capacidades óptimas, los sistemas y ubicaciones FV pueden producir y conducir a sobrevoltaje y problemas en la red eléctrica. Por lo tanto, se deben fijar límites aceptables para mejorar la calidad de la energía en el sistema de distribución.
La identificación de las soluciones más adecuadas para mitigar los efectos negativos depende de los parámetros de la red y las condiciones de operación. La primera solución se centra en la gestión del almacenamiento de energía. Además, el segundo se centra en determinar el tamaño óptimo del sistema fotovoltaico y la mejor ubicación mediante un algoritmo evolutivo.
La integración de plantas fotovoltaicas con sistemas de almacenamiento de energía requiere más atención en términos de influencia en la calidad de la energía de la red. Esta investigación presenta una metodología adoptada sobre la gestión del almacenamiento de energía, que mejora la penetración fotovoltaica a un nivel superior sin sobrevoltaje en la red eléctrica. El problema de optimización se formula definiendo el valor de potencia óptimo en el que debe comenzar el proceso de almacenamiento de energía. Además, la determinación de este valor depende principalmente de evitar problemas con el perfil de voltaje. La energía debe almacenarse durante los períodos en los que el voltaje de salida a lo largo de los alimentadores excede las consideraciones de la red. El análisis se centra en un escenario crítico que involucra la mayor irradiancia y el peor bus en condiciones de carga constante. Los resultados obtenidos mostraron las ventajas de la metodología propuesta. Este estudio tiene como objetivo permitir que todos los consumidores instalen sistemas fotovoltaicos de alta penetración sin impactos negativos en la red eléctrica.
Los sistemas fotovoltaicos representan una solución efectiva para mejorar el rendimiento de la red eléctrica al reducir la carga de energía activa del alimentador y mejorar el perfil de voltaje, lo que si la ubicación y el tamaño se eligen adecuadamente. Se propone un nuevo algoritmo de objetivos múltiples para determinar el tamaño y la ubicación óptimos de los sistemas fotovoltaicos FV en sistemas de distribución radial. Un algoritmo Jaya se modifica para encontrar el tamaño de FV para ubicaciones limitadas de buses en la red. El algoritmo propuesto mostró un mejor rendimiento frente a las técnicas conocidas. Además, se mejora y desarrolla una nueva metodología distinguida basada en el algoritmo Jaya para encontrar la capacidad óptima de cada sistema fotovoltaico que satisfaga una mejora del perfil de voltaje y reduzca las pérdidas de energía bajo altos niveles de penetración FV. Las capacidades óptimas se determinan para todos los buses. El método propuesto se verifica en el sistema de prueba estándar IEEE-33 con altas de penetración FV. La simulación y la validación se obtienen mediante el software MATPOWER y OCTAVE.
