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Optimization-based primary and secondary control of microgrids

Title data

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

Project information

Project financing: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie
Deutsche Forschungsgemeinschaft
This research was supported by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) via the funded Kopernikus project: SynErgie (03SFK3U0) and the AlgoRes project (01S18066B) and by the German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy (BMWi) via Dy-ConPV (0324166B), and by the DFG via Research Unit FOR 2401.

Abstract in another language

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 another language

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.

Further data

Item Type: Article in a journal
Refereed: Yes
Keywords: power systems; microgrids; H-infinity optimization; nonlinear model predictive control; numerical methods; nonlinear optimization
Institutions of the University: Faculties
Faculties > Faculty of Mathematics, Physics und Computer Science
Faculties > Faculty of Mathematics, Physics und Computer Science > Department of Mathematics
Faculties > Faculty of Mathematics, Physics und Computer Science > Department of Mathematics > Chair Mathematics V (Applied Mathematics)
Result of work at the UBT: No
DDC Subjects: 500 Science > 510 Mathematics
Date Deposited: 18 Apr 2023 07:14
Last Modified: 18 Apr 2023 07:14
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/76058