This paper presents the conceptual design of a cooperative control with Energy Management System (EMS) and Distribution Management System (DMS). This control enables insufficient reactive power reserve in a power transmission system to be supplemented by surplus reactive power in a power distribution system on the basis of the amount of the needed reactive power reserve calculated by the EMS. This can be achieved, because increased numbers of microgrids with distributed energy resources will be installed in the distribution system. Furthermore, the DMS with smart control strategy by using surplus reactive power in the distribution system of the area has been gradually installed in the system as well. Therefore, a kind of hierarchical voltage control and cooperative control scheme could be considered for the effective use of energy resources. A quantitative index to evaluate the current reactive power reserve of the transmission system is also required. In the paper, the algorithm for the whole cooperative control system, including Area-Q Indicator (AQI) as the index for the current reactive power reserve of a voltage control area, is devised and presented. Finally, the performance of the proposed system is proven by several simulation studies.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.3
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pp.513-521
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2017
Robust optimal operation of a microgrid is required since the increase of the penetration level of renewable generators in the microgrid raises uncertainty due to their intermittent power output. In this paper, an application of probabilistic optimization method to economical operation of a microgrid is studied. To simplify the treatment of the uncertainties of renewable generations and load, the new 'band of virtual equivalent load variation' is introduced considering their uncertainties. A simplified robust optimization methodology to generate the scenarios within the band of virtual equivalent load variation and to obtain the optimal solution for the worst scenario is presented based on Monte Carlo method. The microgrid to be studied here is composed of distributed generation system(DGs), battery systems and loads. The distributed generation systems include combined heat and power(CHP) and small generators such as diesel generators and the renewable energy generators such as photovoltaic(PV) systems and wind power systems. The modeling of the objective function for considering interruption cost by the penalty function is presented. Through the case study for a microgrid with uncertainties, the validity of proposed robust optimization methodology is evaluated.
Direct current(DC) systems have recently attracted attention due to the increase in DC loads and distributed generations, such as renewable energy sources. Among these technologies, there has been much research into DC distribution systems or DC microgrids. Within this body of research, the main topics have been about optimum control and operation methods in terms of improving power efficiency. When DC systems are controlled and operated using power electronic devices such as converters, it is necessary to design and analyze them by considering the power electronics sections. For this reason, we propose a scalable DC system analysis algorithm, which considers various system configurations depending on the operating mode and location of the converter. The algorithm consists of power flow fault current calculations, and the results of the algorithm can be used for designing DC systems. The algorithm is implemented using MATLAB with defined input and output data. The verification of the algorithm is mainly performed using ETAP software, and the accuracy of the algorithm analysis can be confirmed through the results.
Lee, Si Young;Jin, Young Gyu;Kim, Sun Kyo;Yoon, Yong Tae
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.9
no.3
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pp.1089-1095
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2014
Innumerable microgrids would be operated independently by individual operators in a future smart grid. This kind of decentralized power system requires entirely different operation scheme in the actual power system and electricity market operation. Especially, frequency regulation is very important for successive energy trade in this multi-microgrid circumstance. This paper presents an optimal energy and reserve market participation strategy and operation strategy of energy storage system (ESS) by a microgrid operator (MGO). For definite evaluation of the proposed strategy, we postulate that the MGO should participate in the Power Exchange for Frequency Control (PXFC) market, which was devised by Maria Ilic and her coworkers and is suitable to the decentralized operation circumstances. In particular, optimal reserve capacity of the frequency control market and optimal market participation ratio of ESS between frequency control market and energy market are derived theoretically and evaluated by simulations utilizing Nordic Pool Elspot price data.
A family of non-isolated DC-DC three-port converters (TPCs) that allows for a more flexible power flow among a renewable energy source, an energy storage device and a current-reversible DC bus is introduced. Most of the reported non-isolated topologies in this area consider only a power consuming load. However, for applications such as hybrid-electric vehicle braking systems and DC microgrids, the load power generating capability should also be considered. The proposed three-port family consists of one unidirectional port and two bi-directional ports. Hence, they are well-suited for photovoltaic (PV)-battery-DC bus systems from the power flow viewpoint. Three-port converters are derived by combining different commonly known power converters in an integrated manner while considering the voltage polarity, voltage levels among the ports and the overall voltage conversion ratio. The derived converter topologies are able to allow for seven different modes of operation among the sources and load. A three-port converter which integrates a boost converter with a buck converter is used as a design example. Extensions of these topologies by combining the soft-switching technique with the proposed design example are also presented. Experiment results are given to verify the proposed three-port converter family and its analysis.
Wood, Richard T.;Upadhyaya, Belle R.;Floyd, Dan C.
Nuclear Engineering and Technology
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v.49
no.5
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pp.896-904
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2017
Several Generation IV nuclear reactor concepts have goals for optimizing investment recovery through phased introduction of multiple units on a common site with shared facilities and/or reconfigurable energy conversion systems. Additionally, small modular reactors are suitable for remote deployment to support highly localized microgrids in isolated, underdeveloped regions. The long-term economic viability of these advanced reactor plants depends on significant reductions in plant operations and maintenance costs. To accomplish these goals, intelligent control and diagnostic capabilities are needed to provide nearly autonomous operations with anticipatory maintenance. A nearly autonomous control system should enable automatic operation of a nuclear power plant while adapting to equipment faults and other upsets. It needs to have many intelligent capabilities, such as diagnosis, simulation, analysis, planning, reconfigurability, self-validation, and decision. These capabilities have been the subject of research for many years, but an autonomous control system for nuclear power generation remains as-yet an unrealized goal. This article describes a functional framework for intelligent, autonomous control that can facilitate the integration of control, diagnostic, and decision-making capabilities to satisfy the operational and performance goals of power plants based on multimodular advanced reactors.
With the widespread use of modern clean energy, lithium-ion batteries have become essential as a more reliable energy storage component in the energy Internet. However, due to the difference in monomers, some of the battery over-charge or over-discharge in battery packs restrict their use. Therefore, a novel multiphase interleaved converter for reducing the inconsistencies of the individual cells in a battery pack is proposed in this paper. Based on the multiphase converter branches connected to each lithium battery, this circuit realizes energy transferred from any cell(s) to any other cell(s) complementarily. This flexible interlaced converter is composed of an improved bi-directional Buck-Boost circuit that is presented with its own available control method. A simulation model based on the PNGV model of fundamental equalization is built with four cells in PSIM. Simulation and experimental results demonstrate that converter and its control achieve simple and fast equalization. Furthermore, a comparison of traditional methods and the HNFABC equalization is provided to show the performance of the converter and the control of lithium-based battery stacks.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.10
no.2
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pp.91-101
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2020
Recently, the demand for high penetration of variable renewable energy (VRE) penetration in a power system is increased. In consequence, distribution systems including microgrids confront the increased installation of VRE-based distributed generation. Despite of the high demand of VRE-based distributed generation in a distribution system, the installation of photovoltaic (PV) system in a distribution system has been restricted by various problems. In other words, the hosting capacity for high VRE penetration in a distribution system is limited. This paper analyzes the improvements of hosting capacity VRE penetration of stand-alone microgrid (SAMG) with energy storage system (ESS) by considering virtual-slack (VS) control based on power sensitivity. With the pre-defined power sensitivity, the ESS operates as virtual slack in the SAMG by controlling its bus voltage and phase angle indirectly. Therefore, the ESS enables the increase of VRE penetration in the SAMG. The proposed VS control is realized by analyzing the ESS as a virtual slack in power flow analysis based on power sensitivity. Then its validity is demonstrated with the case study on the SAMG in South Korea with practical data.
This paper introduces a novel approach to time-series estimation for energy load forecasting within Virtual Power Plant (VPP) systems, leveraging advanced artificial intelligence (AI) algorithms, namely Long Short-Term Memory (LSTM) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Virtual power plants, which integrate diverse microgrids managed by Energy Management Systems (EMS), require precise forecasting techniques to balance energy supply and demand efficiently. The paper introduces a hybrid-method forecasting model combining a parametric-based statistical technique and an AI algorithm. The LSTM algorithm is particularly employed to discern pattern correlations over fixed intervals, crucial for predicting accurate future energy loads. SARIMA is applied to generate time-series forecasts, accounting for non-stationary and seasonal variations. The forecasting model incorporates a broad spectrum of distributed energy resources, including renewable energy sources and conventional power plants. Data spanning a decade, sourced from the Korea Power Exchange (KPX) Electrical Power Statistical Information System (EPSIS), were utilized to validate the model. The proposed hybrid LSTM-SARIMA model with parameter sets (1, 1, 1, 12) and (2, 1, 1, 12) demonstrated a high fidelity to the actual observed data. Thus, it is concluded that the optimized system notably surpasses traditional forecasting methods, indicating that this model offers a viable solution for EMS to enhance short-term load forecasting.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.6
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pp.33-40
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2024
Introducing renewable energy sources, such as wind and photovoltaic arrays, in microgrids that supply remote regions with electricity represents a significant leap in electricity generation. Combining photovoltaic panels and diesel engines is one of the most common ways to supply electricity to rural communities. Such hybrid systems can reduce the cost of electricity generation in these remote power systems because they use free energy to balance the power generated by diesel engines. However, the combination of renewable energy sources and diesel engines tends to complicate the sizing and control of the entire system due to the intermittent nature of renewable energy sources. This study sought to investigate this issue in depth. It proposes a robust hybrid controller that can be used to facilitate optimum power sharing between a PV power source and diesel generators based on the dynamics of the available PV energy at any given time. The study also describes a hybrid PV-diesel power plant's essential functional parts that produce electricity for a microgrid using a renewable energy source. Power control needs to be adjusted to reduce the cost of power generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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