Optimization-based primary and secondary control of microgrids

Titelangaben

Nurkanović, Armin ; Mešanović, Amer ; Sperl, Mario ; Albrecht, Sebastian ; Münz, Ulrich ; Findeisen, Rolf ; Diehl, Moritz:
Optimization-based primary and secondary control of microgrids.
In: Automatisierungstechnik. Bd. 68 (2020) Heft 12 . - S. 1044-1058.
ISSN 2196-677X
DOI: https://doi.org/10.1515/auto-2020-0088

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Abstract

This article discusses how to use optimization-based methods to efficiently operate microgrids with a large share of renewables. We discuss how to apply a frequency-based method to tune the droop parameters in order to stabilize the grid and improve oscillation damping after disturbances. Moreover, we propose a centralized real-time feasible nonlinear model predictive control (NMPC) scheme to achieve efficient frequency and voltage control while considering economic dispatch results. Centralized NMPC for secondary control is a computationaly challenging task. We demonstrate how to reduce the computational burden using the Advanced Step Real-Time Iteration with nonuniform discretization grids. This reduces the computational burden up to 60 % compared to a standard uniform approach, while having only a minor performance loss. All methods are validated on the example of a 9-bus microgrid, which is modeled with a complex differential algebraic equation.

Abstract in weiterer Sprache

Dieser Artikel behandelt die Verwendung von optimierungsbasierten Methoden zur effektiven Regelung von Microgrids mit einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien. Wir diskutieren, wie man eine frequenzbasierte Methode verwenden kann, um die statischen Parameter so anzupassen, dass das Netz stabilisiert wird und Oszillationen nach Störungen besser gedämpft werden. Außerdem wird ein zentralisiertes und in Echtzeit realisierbares Schema zur nichtlinearen modellprädiktiven Regelung (NMPC) vorgestellt, mit dem man sowohl eine effiziente Frequenz- und Spannungskontrolle erreicht als auch den economic dispatch berücksichtigt. Die Anwendung eines zentralisierten NMPC-Schemas erfordert einen hohen Rechenaufwand. Wir zeigen auf, wie man diesen unter Verwendung einer Advanced Step Real-Time Iteration mit einer ungleichmäßigen Diskretisierung reduzieren kann. Im Vergleich zu einem üblichen Ansatz mit einem gleichmäßigen Gitter verringert sich dabei der Rechenaufwand um bis zu 60 %, wobei kaum Performance verloren geht. Alle Methoden werden am Beispiel eines Microgrids, welches aus 9 Bussen besteht und mittels einer komplexen differential-algebraischen Gleichung modelliert wird, validiert.