Modeling, Control and Identification of a Smart Grid

Stiamo vivendo un cambiamento epocale dello scenario di produzione e distribuzione dell’energia. L’incremento della richiesta di energia, il fatto che molte Paesi dipendano energeticamente da poche nazioni ricche di giacimenti di gas o petroliferi e, inoltre, il cambiamento climatico e l’inquinamento costituiscono la ragione principale del recente sviluppo e diffusione di tecnologie per la generazione di energia da fonte rinnovabili. Alcuni esempi ne sono i pannelli fotovoltaici oppure generatori eolici, geotermici, idroelettrico o dalle biomasse. Essi sono generatori di piccole dimensione, o micro-generatori, visto che le loro dimensioni e la quantità di energia che producono sono decisamente inferiori a quelle dei grandi, classici impianti di generazioni. Queste fonti distribuite di energia (DERs) si trovano vicino agli utilizzatori, nella rete di distribuzione. Inoltre, essi sono collegati alla rete attraverso interfacce elettroniche, gli inverter, che ci potrebbero permettere di controllare la quantità di potenza che essi iniettano. Questa tesi si concentra sullo studio di alcuni aspetti cruciali di di questo nuovo scenario energtico, e è composta da quattro parti principali, ciascuna delle quali tratta un aspetto diverso. Esse sono: 1. Modellistica: qui si richiamano i modelli classici e un recente modello linearizzato, che sarà utile per la progettazione e l’analisi degli algoritmi proposti, dei sistemi di potenza. 2. Ottimizzazione dei flussi di potenza reattiva: in questa parte si richiamano i classici e i più recenti algoritmi di gestione della potenza reattiva. In particolare ci si concentra su quelli che ne ottimizzano i flussi, cioè che si focalizzano sul problema di decidere quanta potenza reattiva ciascun micro-generatore deve iniettare se si vogliono ottenere delle prestazioni “ottime”. Come indice di ottimalità è stata scelta la miniizzazione delle perdite sulle linee. Infine viene progettato e analizzato il nostro algoritmo di ottimizzazione, fornendo dimostrazione formale della sua convergenza. 3. Ottimizzazione dei flussi di potenza: lo scopo di questo problema è quello di trovare una configurazione che ottimizza una funzione costo (di solito il costo di generazione) e che soddisfa alcuni vincoli operativi. Dopo aver richiamato i più famosi algoritmi che risolvono questo problema, ne vengono proposti due. Questo perchè vi sono principalmente due scenari. Il primo è connesso al punto di “vista dell’utility”, dove il costo tiene conto sia dell’effettivo costo di generazione dell’energia (che arriva dai grandi impianti di generazione, quali centrali nucleari o idroelettriche) e della remunerazione che deve essere data ai proprietari delle DERs per l’energia che producono. In questo caso , l’utility impone una procedura per calcolare la potenza da iniettare per minimizzare il costo totale. Il primo algoritmo rientra in questo scenario. Il secondo è connesso al punto di “vista del proprietario di DERs”. Poichè questi viene pagato proporzionalmente alla quantità di energia che inietta, vorrebbe massimizzare la potenza che inietta, soddisfando comunque alcuni vincoli operativi. Ne viene fuori un conflitto fra i diversi proprietari. Una trattazione di questo scenario è data dal secondo algoritmo. 4. Controllo degli interruttori per l’identificazione della topologia: in questa parte, dopo una revisione della letteratura, viene proposto un algoritmo per l’identificazione delle azioni degli interruttori nella rete. Queste modificano la topologia della rete elettrica, la cui conoscenza è fondamentale per il controllo, la supervisione e la stima. Questo algoritmo analizza le variazioni dei profili delle tensioni fasoriali e cerca di riconoscere in esse una sorta di firma della particolare azione degli interruttori.