Development of an optimisation framework for offshore grid infrastructure Application of a capacity expansion problen on the Baltic Sea Region

Abstract

Den fremtidige europeiske energiovergangen domineres av offshore vindkraftproduksjon. I møte med et betydelig kraftpotensiale i Østersjøen og ambisjoner om å utvikle den, fremkommer spørsmålet om hvilken fremtidige offshore-topologi som kan legge til rette for utvinning av kraftenergi fra havet i stor skala. Mens vindkraftforbindelser og mellomlandsforbindelser tidligere var optimalisert hver for seg, antyder nyere studier på at integrert optimalisering til et offshore-nett vil gi en verdiøkning.

Den grunnleggende byggesteinen for et slikt offshore-nett er hybrid assets, dvs. en kombinasjon av vindkraftforbindelse og markedssammenkobling. Optimalisering av retningen og styrken for fremtidige hybrid assets resulterer i et utvidelsesproblem for overføringskapasitet, med mange distinkte beslutninger som må tas. Dette undersøkes ofte ved hjelp av skreddersydde scenarier for å begrense beregningskompleksiteten i analysen. Selv om en slik tilnærming er enkel å sette opp, rammes den av en manuell identifisering av potensielle overføringskorridorer og sammenbinding av antatte vindparker, før en markedsmodell kan løse utvidelsesproblemet. Denne rapporten foreslår et metodisk rammeverk som eksplisitt ikke forhåndsdefinerer gruppeområder, sammenkoblingsbaner eller fremtidige overføringskapasiteter på tvers av soner.

Bidraget fra denne rapporten er utviklingen av et to-trinns optimaliseringsrammeverk, hvor en forhåndsløsning i et geographic information system (GIS) forbedrer den vanlige markedsmodelleringen. Med analyser av romtetthetsfordelingen og den geometriske relasjonen til offshore vindmølleparker seg i mellom, presenteres en grupperingsprosedyre i form av et MiniMax game. To gruppepartisjoneringsalgoritmer kjøres mot hverandre for å skape en uttømmende men ikke-overflødig graf-topologi av tillatelige sammenkoblinger og noder. Deretter utfører en mixed-integer linear market model (MILP) en integrert forsendelses- og investeringsoptimalisering på den tillatende graf-topologien. Etter en målsetning om minimering av investeringskostnader, aktiverer den koblinger og noder der det er effektivt for overføring av vindkraft og sammenkobling av kraftmarkedet.

Det utviklede rammeverket demonstreres med Østersjøregionen for målåret 2040 som eksempel. Utvalgte havparker er satt til Østersjøen og tilføres modellen for gruppering og nettilkobling. Resultatene viser grupperingsutsikter og alternativer for sammenkobling blant vindparker og land langt utover de korridorene som ofte diskuteres i litteraturen. Topologioptimaliseringen er på høyt nivå og skaper et pan-baltisk offshore-nett med en tendens til sterke DC-ryggrader og grupperede vindparker. Det er faktisk kun et mindretall av vindparkene som er tilkoblet radielt. I stedet samles overføringsbaner i så stor grad som mulig og realiseres i hovedsak som hybrid assets. En sensitivitetsanalyse avslører at det fremtidige baltiske offshore-nettet er sensitivt for lokale forutsetninger for vindparker og for forhåndsdefinerte sammenkoblinger i modellen. Ikke minst reflekteres landnettets evne til å integrere tilstrømningen av offshore-vindkraft direkte på topologiresultatene for offshore-nettet.

Ingen av de presenterte topologiresultatene skal tolkes som et beste estimat eller en rangering av fremtidige utviklingsveier. Deres hensikt er å demonstrere den nye GIS-analyse-tilnærmingen i sammenheng med utvidelsesstudier. Det har blitt vist at dette forbedrer beregningsytelsen, forbedrer dataens ensartethet og tilrettelegger for parametrisert scenariobygging. Til slutt fremhever den tilnærmingen hvor man utnytter lett tilgjengelige geodata for store regionale områder slik som hele Østersjøregionen. Dette arbeidet understreker relevansen av en pan-baltisk offshore nettoptimalisering.

The future European energy transition is dominated by offshore wind power generation. In face of a considerable power potential in the Baltic Sea and ambitions to deploy it, the question arises which future offshore topology can facilitate large scale power energy evacuation from the sea. While wind farm connections and interconnectors between countries used to be optimised separately in the past, recent studies suggest the added value of their integrated optimisation into an offshore grid.

The elementary building block of such an offshore grid is the hybrid asset, i.e. a combination of wind farm connection and market interconnection. Optimising the trajectory and strength of future hybrid assets results in a transmission capacity expansion problem with many discrete decisions to be made. It is commonly investigated with the help of tailored scenarios to limit the computational complexity of analysis. While such an approach is easily set up, it suffers from a manual identification of prospective transmission corridors and bundling of assumed wind farms, before a market model can solve the expansion problem. This thesis proposes a methodological framework which explicitly not pre-defines cluster locations, interconnector trajectories and cross zonal future transmission capacities. Instead this is endogenized into the analysis.

The contribution of this thesis is the development of a two-step optimisation framework, where a presolve in a geographic information system (GIS) enhances the common practice market modelling. Analysing the spatial density distribution and geometric relation of offshore wind farms among each other, a clustering procedure in the form of a MiniMax game is presented. Two group partitioning algorithms run against each other to create an exhaustive, yet non-redundant graph topology of permissive links and nodes. Subsequently, a mixed-integer linear market model (MILP) performs an integrated dispatch and investment optimisation on the permissive graph topology. Following an investment cost minimisation objective, it activates links and nodes wherever efficient for wind power evacuation and power market interconnection.

The developed framework is demonstrated at the example of the Baltic Sea Region for the target year 2040. Selected offshore wind farms are fixed in the Baltic Sea and given to the model for clustering and grid connection. The results reveal clustering prospects and interconnection options among wind farms and countries well beyond the commonly discussed corridors in the literature. The high-level topology optimisation creates a pan-Baltic offshore grid with a tendency towards strong DC backbones and clustered wind farms. Only a minority of wind farms is indeed connected radially. Instead, transmission paths are bundled as much as possible and mostly realised as hybrid assets. A sensitivity analysis reveals that the future Baltic offshore grid is sensitive for wind farm location assumptions and pre-defined interconnectors in the model. Not least, the capability of the onshore grid to integrate the influx of offshore wind power and the level of detail it is modelled in directly reflects on the topology results for the offshore grid.

None of the presented topology results should be interpreted as a best estimate or a ranking of future development paths. Their mere purpose is the demonstration of the novel GIS analysis approach in the context of transmission expansion studies. It is shown that it improves computational performance, enhances data uniformity and facilitates parametrised scenario building. Finally, it highlights the approach of leveraging readily available geodata for large regional scopes such as the entire Baltic Sea Region. This work stresses the relevance of a pan-Baltic offshore grid optimisation.