Contribution to optimal microgrid design and management in uncertain and regulated environments

Abstract

(English) The rise of distributed generation systems (DGSs) is crucial for the energy transition. The reduction in renewable energy costs and increasing implementation of environmentally-friendly policies are driving a new decentralized standard in energy usage. However, this new paradigm requires a more intricate design and operation. Optimization models have customarily been used, with current research emphasizing uncertainty characterization. However, the impact of regulatory uncertainty in DGS optimization has only been addressed qualitatively. Consequently, this thesis emphasizes the significance of including regulatory frameworks (RFs) in DGS design and operation. To address this problem, this thesis first focuses on providing a comprehensive state-of-the-art review. The review resulted in a classification system that highlights the distinctive elements of optimization models. These are microgrid architecture, sources of uncertainty, uncertainty characterization methods, problem formulations, objective functions, and solution algorithms. The classification reveals that economic and regulatory uncertainties are the least considered but also the most influential. After the literature survey, three models are performed to validate the use of RFs in mathematical models for DGS. The first model focuses on the particularities of the 2015 Spanish self-consumption scheme, which was criticized for hindering renewable energy deployment. The second model compares energy management under feed-in tariffs, net metering, and the self-consumption scheme mentioned above. Regulatory constraints were represented algebraically in a mixed-integer linear program. Results demonstrate that the profitability of an energy community is heavily influenced by the RF employed and highlight the need to embed this aspect in mathematical models to prevent unforeseen changes in revenue. The third model aims to compare the economic performance of energy management between individuals and a collective community under different policy schemes. A mixed-integer linear program incorporates the three RFs from the previous models. Different economic parameters and consumption profiles are compared in a what-if analysis to validate the output. Results indicate that community energy management improves customers' average benefit for all studied frameworks, except for feed-in-tariff and some instances of type-B self-consumption. The output of the model highlights the fundamental differences between RFs and their suitability to promote decentralized, collective facilities. Additionally, a fourth model considers the uncertainty of renewable energy sources, consumption patterns, and electricity market prices to optimize a microgrid's design and management. The model's most notable feature is the generation of synthetic data to develop plausible scenarios. Results confirm the superiority of using a stochastic rather than a deterministic approach for DGS optimization. Finally, this thesis discusses several aspects of interest in microgrid optimization: how modeling can be improved, which variables are the most influential, and future lines of research. The conclusions emphasize the need to use underrepresented methods to model regulatory uncertainties, encourage the integration of existing approaches, and recommend substantial policy changes to foster energy communities more effectively.

(Català) L’auge dels sistemes de generació distribuïda (SGD) és crucial per complir amb els objectius de la transició energètica. La reducció en els costos de les energies renovables i la creixent introducció de polítiques ambientals estan afavorint la creació d’un model energètic descentralitzat. Aquest nou model, no obstant, és molt més complex de dissenyar i d’operar. Els models d’optimització han sorgit per a aquest propòsit, i la recerca actualment està enfocada a integrar-ne les variables incertes. No obstant, s’ha trobat que la incertesa associada a la regulació dels actius energètics només ha estat abordada qualitativament. Consegüentment, aquesta tesi emfatitza la necessitat d’incloure els marcs reguladors (MR) en models dedicats al disseny i gestió d’SGD. Per atendre aquest problema, aquesta tesi primer realitza una extensa cerca en l’estat de l’art. La cerca ha donat com a resultat un sistema de classificació dels articles que permet diferenciar cadascun dels elements dels models d’optimització. Aquests són: arquitectura de la microxarxa, fonts d’incertesa, tècniques d’incertesa, formulacions del problema, funcions objectiu i algoritmes resolutius. La classificació mostra que les incerteses econòmiques i de regulació són alhora les menys considerades i les més preponderants. Després de la cerca, s’han realitzat tres models per validar l’ús dels MR en models d’optimització per SGD. El primer model s’enfoca en les particularitats del Reial Decret 900/2015, criticat per entorpir el desenvolupament de les energies renovables a Espanya. El segon model compara la gestió de l’energia sota tres MR: “feed-in tariff”, balanç net, i el marc espanyol mencionat anteriorment. Les restriccions del MR s’han expressat matemàticament en un programa mixt-enter lineal. Els resultats demostren que la viabilitat d’una comunitat energètica es veu fortament influenciada pel MR, i posa de relleu la necessitat d’incloure els aspectes reguladors dins dels models matemàtics per SGD. El tercer model compara els resultats econòmics derivats de la gestió òptima de l’energia entre consumidors individuals i consumidors associats en una comunitat energètica, sota MR diferents. Com abans, un programa mixt-enter lineal incorpora els tres MR i un anàlisi d’hipòtesis compara diferents paràmetres econòmics i perfils de consum. Els resultats indiquen que els beneficis mitjans per consumidor milloren dins d’una comunitat energètica, excepte sota el “feed-in tariff” i alguns casos del marc espanyol. El model destaca les diferències entre MR i la seva idoneïtat per promoure instal·lacions col·lectives i descentralitzades. Addicionalment, un quart model considera la incertesa en la producció renovable, el consum elèctric, i els preus de l’energia per optimitzar el disseny i la gestió d’una microxarxa. El model és capaç de generar dades sintèticament i obtenir escenaris plausibles per cadascuna de les variables. Els resultats confirmen la superioritat d’emprar una formulació estocàstica en front d’una determinista. Finalment, aquesta tesi debat alguns aspectes rellevants en optimització d’SGD: com es poden millorar els models, quines són les variables més importants, i futures línies d’investigació. Les conclusions emfatitzen la necessitat d’emprar mètodes actualment poc presents per modelar incerteses de regulació, promouen la integració de formulacions existents, i recomanen canvis substancials en les polítiques ambientals per promocionar les comunitats energètiques de forma més efectiva.