Enabling Flexiramp Capability in Unit Commitment Formulation

Abstract

Som følge av klimautfordringene har det de siste årene blitt gjort store investeringer i fornybare energikilder som sol- og vindkraft. Alle indikasjoner tyder på at denne utviklingen kommer til å fortsette ettersom investeringskostnadene for disse teknologiene fortsetter å synke og bli konkurransedyktige sammenlignet med konvensjonell kraftproduksjon. Disse skiftende og periodiske energikildene introduserer mer usikkerhet i driften av kraftsystemet. Dette fordi disse kildene avhenger i aller høyeste grad av været. Kraftsystemet må tilpasse seg for å kunne fortsette å være pålitelige under disse usikre forholdene gjennom å inkludere mer fleksibilitet.

Denne masteroppgaven fokuserer på fleksibilitetsressursen som finnes i generatorer som kan endre produksjonsnivået hurtig. Disse generatorene kan kalles på for å raskt respondere på avvik i værprognoser som påvirker kraftproduksjonen. \textit{Flexiramp}-produkter og markeder er blitt introdusert i USA for å betale generatorer for å tilby denne fleksibiliteten. Dette gir også et insentiv til videre investering i raske produksjonsenheter.

Målet for denne oppgaven er å undersøke og evaluere forskjellige måter man kan inkludere flexiramp i Unit Commitment-formuleringer som blir brukt for å optimere kraftmarkedet. Dette blir gjort gjennom å implementere eksisterende formuleringer og simulere casestudier på et system med fem generatorer.

Studentens hovedbidrag er en ny Unit Commitment-formulering som inkluderer flexiramp og har en stokastisk tilnærming til problemet.

Forslag til videre arbeid innen emnet foreslås i Konklusjonskapittelet. Disse forslagene er basert på erfaringer gjort under arbeidet med de implementerte modellene.

Alle implementasjonene, gjort i Python/Pyomo, av de forskjellige modellene er inkludert og innsendt sammen med denne oppgaven.

Following the climate challenges, large investments have been done in renewable energy sources like wind and solar power. Every indication points to that this trend will continue as the cost of these technologies continue to decrease and become competitive to conventional power production. These intermittent sources introduce more uncertainty in the power system, as they are highly dependent on the weather conditions. Power systems needs to adapt to be reliable under these uncertain conditions by including more flexibility.

This thesis focuses on the flexibility resource of fast ramping units. They can be called upon to respond quickly to deviance in weather forecasts. \textit{Flexiramp} products and markets have been introduced in the US as a mean to pay generating units that can provide this flexibility to the power system. This payment also acts as an incentive to invest more in flexible units.

The aim of this thesis is to investigate and evaluate different approaches of including flexiramp in the Unit Commitment formulations used for electricity market clearing. This is done through implementation of existing formulations and running case studies on a system of five generators.

The main contribution of the student is a new formulation of the Unit Commitment formulation that includes flexiramp markets and requirements in a stochastic approach.

Proposals of future work are included in the Conclusion. These are based on experiences gained from working with the implementations of the models.

All implementations of the different models, done in Python/Pyomo, are included and submitted along with the thesis.