Optimal Operation of Flexible Assets in a Residential Energy System: A Rolling Horizon Approach

Abstract

I nyere tid har løsninger for sluttbrukerfleksibilitet i etterspørselen etter strøm blitt tilgjengelige for private holdninger. Sammen med incentivordninger kan fleksible enheter generere langsiktig verdi for husholdningene.

Denne oppgaven presenterer en optimaliseringsmodell og algoritme for optimal kontroll av fleksible enheter under en rullende horisont. Denne tilnærmingen er basert på minimering av kostnader over en prediksjonshorisont som oppdateres for hver iterasjon. Et batterisystem (BESS), elektrisk kjøretøy (EV) med mulighet for toveis lading (V2H), samt fleksibelt varmtvann (DHW) ble undersøkt i denne oppgaven. Modellen ble brukt på et casestudie der enhetene ble simulert i operasjon sammen med en ufleksibel last og solkraft (PV). For å estimere den langsiktige verdien av de fleksible enhetene ble hver måned i 2021 simulert under sanntids strømpriser (RTP) og nettleie bestående av en kombinasjon av brukstid (TOU) og abonnert effekt (CS). Under denne tilnærmingen ble det funnet at BESS reduserer årlige kostnader med 2% sammenlignet med et referansecase, og fleksibelt DHW reduserte årlige kostnader med opp til 2,55%. Smartlading av EV ga 5,7%, og 6,1% hvis toveis V2H-lading ble brukt. Med den bruke ladeeffektiviteten kreves det høye prisvariasjoner for at V2H skal være lønnsomt. Som følge gav noen måneder lavere kostnadsbesparelser når V2H var aktivert sammenlignet med vanlig smartlading. I tilfellet der alle enhetene var simulert i samtidig operasjon, var årlige kostnadsreduksjoner 7,93%. Selv om nettleiekostnaden ble redusert, konkluderes det med at en CS-ordning med 5 kWh/t lastgrense virker begrensende for fleksibilitetspotensialet til fleksible enheter, da store laster ble straffet uavhengig av brukstidspunkt.

In recent years, solutions for electricity demand flexibility have become available for residential households. Flexible assets paired with incentive based demand response schemes can generate long term value for households.

This thesis presents an optimization model and algorithm for the optimal control of flexible assets using a rolling horizon approach. This approach is based on the cost minimization of a prediction horizon for each iteration. A Battery energy storage system, (BESS), Electric vehicle (EV) with Vehicle to home (V2H) capability, as well as Domestic hot water (DHW) were examined. The optimization model was applied to a case study and the assets were simulated together with an inflexible household load and input from a Photovoltaic system (PV). To capture the longterm value of the flexible asset operation, each month of 2021 was simulated under Real time prices (RTP), Time of Use (TOU) and Capacity Subscription (CS) pricing schemes. Under this approach, use of BESS was found to reduce yearly costs with 2% compared to a reference case, and flexible DHW provided up to 2.55% yearly cost reduction. Smart charging of the EV yielded a reduction of 5.7%, and 6.1% if bidirectional V2H charging was applied. Some months yielded lower cost savings with V2H enabled compared to ordinary smart charging. With the applied charge/discharge efficiency, high price variations are required in order for V2H to be profitable. In the case where all assets were present, yearly cost reductions were 7.93%. Although the grid tariff cost were reduced, a CS scheme with 5 kWh/h load limit appeared to limit the flexibility potential of flexible assets, as large loads were penalized regardless of the time of use.