Vis enkel innførsel

dc.contributor.advisorVaragnolo, Damiano
dc.contributor.advisorChapaloglou, Spyridon
dc.contributor.authorHennum, Tor
dc.date.accessioned2021-11-09T18:22:20Z
dc.date.available2021-11-09T18:22:20Z
dc.date.issued2021
dc.identifierno.ntnu:inspera:76427839:26449178
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/2828784
dc.descriptionFull text not available
dc.description.abstractDenne avhandlingen demonstrerer benyttelsen av en stokastisk modell-prediktiv kontroll-algoritme for å oppnå stabil optimal regulering av et øydrevet mikronett. Den demonstrerer muligheten av en slik metode, diskuterer svakheter med en valgte metoden og de ulike antakelsene som er gjort, i tillegg til å adressere nødvendig videre arbeid for å kunne realisere et slikt system i den virkelige verden. Fokuset på å benytte stokastisk MPC for å regulere ulike system øker, og bruksområdene blir bare flere. Denne avhandlingen demonstrerer at stokastisk MPC kan bli brukt på mikrogridmodeller for å sikre stabil optimal frekvenskontroll under de gitte avgrensningene og antakelser. Det undersøkte mikronettet består av effektlaster, en gassturbin og vindturbiner, i tillegg til batterier og superkondensatorer for å stabiliesre nettet. En gassturbin me lang reponstid står for hovedparten av energiforsyningen, mens en batterienhet med raskere responstid er ansvarlig for å stabilisere nettfrekvensen og en superkondensator er ansvarlig for peak-shaving for å redusere stress på både batteriet og de andre nettkomponentene. Resultatene visere at det er mullig å stabilisere og regulere nettmodellen under gitte forutsetninger, hvor den største svakheten viste seg å være selv små feil i den dynamiske modellen av selve nettet. Det viktigste fremtidige arbeidet vil være å evaluere systemet ved hjelp av større mengder mer representative data, og undersøke i detalj hvilke egenskaper systemet har i en mer realistisk setting. Samtidig må en del fokus være på å redusere beregningstiden til systemet, som per i dag er mange ganger lenger enn det virkelige systemet. I tillegg må utfordringer knyttet til feil i den dynamiske nettmodellen bli adressert. konklusjonen dras at det gjennomføringen av et slikt prosjekt er gjennomførtbart på reguleringssiden, men at mye arbeid står igjen for å kvalitetssikre systemet og sikre statilitet under alle normale driftssituasjoner.
dc.description.abstractThis thesis demonstrates the utilization of a stochastic model predictive control (SMPC) algorithm for stable optimal control of an isolated microgrid. It outlines the feasibility of such a method, discusses weaknesses with the chosen method and assumptions, as well as addresses some necessary further work to realize it on a real system. The focus of applying SMPC algorithms on different systems is increasing, and its applications are, thus, continuously augmenting. This thesis demonstrates that SMPC can be applied on microgrid models and ensure stable frequency control, given the specified assumptions. The microgrid in question consists of power loads, a bulky gas turbine and wind turbines, as well as a bulky battery energy storage unit and super capacitors to stabilize the grid. A gas turbine with a slow response time is responsible for the main energy demand, a battery unit is responsible for a quicker response time to stabilize the grid frequency, and a super capacitor is responsible for peak-shaving and reducing the stress on both the battery and the other components. The results show that it is possible to control and stabilize the microgrid under certain circumstances, where the weakest link proved for this system to be even minor uncertainties in the dynamic model of the grid itself. The most important future work will be on evaluating the system using more representative data, and investigate which properties the system has in a more realistic setting. Simultaneously, a big focus needs to be on reducing the computational time, which at this point is many times longer than the real-time system. Additionally, the issues linked to even small errors in the dynamic grid model needs to be addressed. A conclusion is drawn that it seems feasible to implement the proposed stochastic MPC scheme on a real time system, but that a lot of tests and control quality control needs to be run to ensure stability under all normal conditions.
dc.languageeng
dc.publisherNTNU
dc.titleData-Driven Stochastic Model Predictive Control of an Isolated Microgrid
dc.typeMaster thesis


Tilhørende fil(er)

FilerStørrelseFormatVis

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel