dc.contributor.advisor | Korpås, Magnus | |
dc.contributor.advisor | Thorvaldsen, Kasper Emil | |
dc.contributor.author | Tvedt, Mikal-André | |
dc.date.accessioned | 2022-10-20T17:19:53Z | |
dc.date.available | 2022-10-20T17:19:53Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier | no.ntnu:inspera:108946158:46988711 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11250/3027410 | |
dc.description.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. | |
dc.description.abstract | 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. | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | Optimal Operation of Flexible Assets in a Residential Energy System: A Rolling Horizon Approach | |
dc.type | Master thesis | |