Characterisation, sizing and services provision of battery energy storage system

This thesis presents a comprehensive investigation of Battery Energy Storage Systems (BESS) across three fundamental aspects of this technology: characterisation, sizing, and service provision, motivated by the growing integration of renewable energy sources (RES) in modern electric power systems. The first part develops an empirical model for characterising a real utility-scale lithium iron phosphate (LFP) BESS, capturing both capacity and round-trip efficiency from operational data and dedicated test campaigns. Key challenges related to data sampling resolution are identified, with 5-minute operational data proving insufficient for capturing non-linear battery behaviour. A literature review enabled the development of a lightweight ageing model to track cycle and calendar ageing. The literature-derived ageing model is then compared with the capacity fade observed in the utility-scale BESS, allowing the detection of faulty modules. For those modules exhibiting SoC jumps, a dedicated SoC refinement method is developed to correct discontinuities in the operational data. The second part addresses BESS sizing and scheduling for an isolated microgrid, the island of Lipari, Italy, characterised by high RES penetration. A Mixed-Integer Linear Programming (MILP) framework is developed, incorporating the linearised efficiency and degradation models obtained in the previous section. The model exploits piecewise affine interpolation to accurately represent asset performance while maintaining limited computational effort. The microgrid scheduler acts as the lower level of a bi-level sizing algorithm. The performance of a genetic algorithm and an enumerative method are compared in identifying the optimal BESS size for the microgrid under evaluation. The genetic algorithm achieves overall better performance, but the enumerative approach is favoured for its ability to generate a discrete set of practical configurations better suited to real-world decision-making under uncertainty. Finally, dynamic simulations of a grid-forming BESS in the Lipari grid reveal that economic optimality obtained with the bi-level sizing method does not guarantee technical feasibility. The RMS procedure, based on high-quality grid input data, shows that dynamic behaviour drives corrective adjustments to the nominal power of the asset towards higher values. The results demonstrate that the integration of steady-state and dynamic analyses is essential for reliable BESS planning in high-RES scenarios.

Questa tesi presenta un'indagine esaustiva dei sistemi di accumulo di energia elettrochimica (BESS) su tre aspetti fondamentali di questa tecnologia: caratterizzazione, dimensionamento e fornitura di servizi, motivata dalla crescente integrazione delle fonti di energia rinnovabile (FER) nei moderni sistemi elettrici di potenza. La prima parte sviluppa un modello empirico per la caratterizzazione di un BESS reale di taglia utility a celle litio ferro fosfato (LFP), descrivendo sia la capacità che il rendimento di andata e ritorno a partire da dati operativi e campagne di test dedicate. Vengono identificate le principali criticità legate alla risoluzione temporale dei dati, con misure operative a 5 minuti che si rivelano insufficienti per cogliere il comportamento non lineare del sistema. Una revisione della letteratura ha permesso lo sviluppo di un modello di invecchiamento semplificato per tracciare il degrado ciclico e calendare. Il modello di invecchiamento ricavato dalla letteratura viene quindi confrontato con il degrado di capacità osservato nel BESS in scala utility, consentendo l'individuazione dei moduli guasti. Per i moduli che presentano discontinuità nello stato di carica (SoC), viene sviluppato un metodo dedicato di raffinamento del SoC per correggere tali discontinuità nei dati operativi. La seconda parte affronta il dimensionamento e la schedulazione del BESS per una microgrid isolata, l'isola di Lipari, in Italia, caratterizzata da un'elevata penetrazione di FER. Viene sviluppato un framework di programmazione lineare mista intera (MILP), incorporando i modelli linearizzati di efficienza e degrado ottenuti nella sezione precedente. Il modello sfrutta l'interpolazione affine a tratti per rappresentare accuratamente le prestazioni dell'asset mantenendo un limitato onere computazionale. Lo schedulatore della microgrid costituisce il livello inferiore di un algoritmo di dimensionamento bi-livello. Le prestazioni di un algoritmo genetico e di un metodo enumerativo vengono confrontate nell'identificazione della taglia ottimale del BESS per la microgrid in esame. L'algoritmo genetico ottiene prestazioni complessivamente migliori, ma l'approccio enumerativo è preferito per la sua capacità di generare un insieme discreto di configurazioni pratiche, più adatte al processo decisionale reale in condizioni di incertezza. Infine, le simulazioni dinamiche di un BESS grid-forming nella rete di Lipari rivelano che l'ottimalità economica ottenuta con il metodo di dimensionamento bi-livello non garantisce la fattibilità tecnica. La procedura RMS, basata su dati di ingresso di alta qualità della rete, mostra che il comportamento dinamico determina aggiustamenti correttivi della potenza nominale dell'asset verso valori più elevati. I risultati dimostrano che l'integrazione di analisi in regime stazionario e dinamico è essenziale per una pianificazione affidabile del BESS in scenari ad alta penetrazione di FER.