Economical Optimisation of Wind Powered Pump Hydro Storage Systems in Norway
Master thesis
Date
2022Metadata
Show full item recordCollections
- Institutt for elkraftteknikk [2474]
Abstract
Den økte globale gjennomsnittstemperaturen har sørget for en energiomstilling hvor vind- og solkraft vil være de størst voksende energikildene i årene som kommer. Denne type energkilder er variable og usikre ettersom de er avhengig av været. Av den grunn vil innovative løsninger for å kombinere variable energikilder med eksisterende vannkraft, være nødvendig for å oppnå en fullstendig fornybar elekstrisitetsproduksjon i Norge.
I avhandlingen er det undersøkt hvordan Sørfjord vindkraftverk kan bli utvidet selv om det medfører overskridelse av nettkapasiteten. Dette kan muligjøres ved hjelp av en lov i Forskrift om nettregulering og energimarked (NEM), som nylig har åpnet for at produsenter kan kobles til nettet med vilkår om produksjonsbegrensning. To tilnærminger er undersøkt i Sørfjord hvor den første er en standard simuleringsmodell som kun lar vindkraftverket bruke resterende ledig nettkapasitet etter vannkraftproduksjonen. Den andre tilnærmingen er et multi-objektivt rammeverk (MOF), som bruker en pumpe på 20 MW for å simulere et vind-pumpekraftverk system. Hensikten med det kombinerte kraftverket er å finne et kompromiss mellom produsentene. Begge tilnærminger er modelert i Python med Pyomo som et optimeringsverktøy.
Optimeringsmodellen i avhandlingen behandler vind- og vannkraft som to motstridende objektivfunksjoner med samme formål: oppnå best mulig inntekt ved energieksport gjennom en 140 MW transmisjonslinje. Både vekttall og skaleringsfaktorer påvirker måten MOF betrakter viktigheten av hver objektivfunksjon i forhold til hverandre. Med nåværende størrelse av vind- og vannkraftverket vil et likt vektforhold føre til en samlet kraftproduksjon dominert av vannkraft siden "beslutningsalgoritmen" anser vannkraft som mest verdifullt å transportere. Etter hvert som vindparken blir skalert opp, vil "beslutningsalgoritmen" prioritere vindkrafteksport i større grad.
Simuleringene av optimal produksjon fra begge kraftverkene viser en høyest andel produksjon i perioden desember-mars for begge produsenter. På den måten er det nødvendig å regulere vannkraften vekk fra disse månedene jo mer vindkraftproduksjon som skal prioriteres. Med spot pris data fra 2019 kommer det frem at 8 % av den årlige vindkraften kan bli strupet uten å påvirke inntekten til vindprodusenten nevneverdig. Basert på dette viser simuleringene at vindparken kan utvides med en faktor på 2 ved bruk av en standard simulering tilnærming. Ved å også bruke 8 % som en strupegrense i MOF modellen er det mulig å øke vindparken med en faktor på 3.
Tatt i betrakning at en positiv relativ inntekt for begge produsenter vil være et rettferdig kompromiss, kreves et vektforhold på minst 3/1, og en vindskaleringsfaktor begrenset til 2.25. I tillegg til en høyere vindkrafteksport vil dette vind-pumpekraftverket systemet også øke nettutnyttelsen, noe som også gagner systemoperatøren. Det kommer frem at både økt vindkraftkapasitet og økt prioritet til vindkrafteksport øker nettutnyttelsen. En utvidelse av vindkraftverket med en faktor på 3 øker nettutnyttelsen fra 25 til over 50 %. In this thesis, it is investigated how the capacity at the Sørfjord wind farm can be increased although it will exceed the grid capacity. This is feasible because of the new Regulation on grid regulation and the energy market (NEM) rule that allows grid connection with terms of limitation of production. Two main approaches are tested at the Sørfjord wind farm: a standard model where the wind farm only uses the remaining capacity after the hydro production, and the other method is to adopt a multi-objective framework (MOF) as an optimisation tool that uses a pump of 20 MW to create a wind-pumped hydro storage (PHS) system. The latter aims to find a trade-off between the wind and hydro plant. Different trade-offs are created by assigning weight numbers to the objectives and expanding the wind farm by scales between 1 and 3. Both approaches are created in Python with the package Pyomo as the optimisation tool.
The obtained framework in this thesis treats wind and hydro production as two competitive objectives with the same target: to achieve the best possible income by energy export through a 140 MW line. Both weights and wind farm scales affect the way the MOF is considering the importance of each objective relative to each other. With the current size of the hydro and wind plant, an equal weight ratio leads to a power production dominated by hydropower as the decision maker in the MOF finds it more valuable. As the wind farm scale increases, the decision maker prioritises wind power export more.
The simulations of the ideal production pattern of both plants show that the major production occurs in the period December-March. Therefore, it is necessary to move hydropower outside this period when more wind power penetration is desired. With the spot price data from 2019, it turns out that about 8 % of the annual wind power can be curtailed without causing any significant decrease in the wind farm income. Considering this, the wind farm can be expanded by a factor of 2 with the standard simulation approach. Further, setting 8 % as a curtailment limit in the wind-PHS model, makes it possible to increase the wind farm capacity by a factor of 3.
Considering that a positive relative income for both producers is a fair trade-off, the simulations have shown that this requires a weight ratio more than 3/1 and a wind farm up-scale limited to 2.25. In addition to higher wind power penetration, adapting the wind-PHS is beneficial for grid utilisation and the system operator. It turns out that both a wind farm expansion and more transfer priority for the wind power producer increase the grid utilisation. A wind farm upscale of 3 will increase the grid utilisation from 25 % to more than 50 %.