Optimal Energy Management for SmartGrids Considering Thermal Load and Dynamic Pricing

Une participation plus active de la demande dans le fonctionnement du reseau et l'integration efficace des ressources energetiques distribuees (RED) telles que les vehicules electriques (VE), le stockage de l'energie (SE), et les sources d'energie renouvelables (SER) dans les systemes d'alimentation existants sont des objectifs importants dans la conception du futur reseau electrique intelligent. En outre, les gestionnaires de reseau d'electricite ont besoin d'equilibrer l'offre et la demande d'electricite en temps reel pour maintenir la stabilite du reseau. Traditionnellement, les reseaux d'electricite sont construits avec une capacite de reserve pour repondre a la pointe de consommation electrique. Ici, la gestion de la pointe de consommation est essentielle dans la planification de l'extension du reseau tout en gardant le prix de l'electricite raisonnable. La maitrise de la demande en energie (MDE) a ete consideree comme un moyen efficace pour gerer la demande croissante en electricite. En particulier, MDE aide non seulement les services publics et les gestionnaires de reseau a differer la necessite de mettre a niveau leurs reseaux d'electricite et d'ameliorer le service a la clientele, mais aussi a fournir aux clients la possibilite de reduire leurs factures d'electricite. Un systeme de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) est l'un des elements cles dans la maitrise de la demande en energie. En fait, les utilisateurs d'electricite desirent generalement maintenir la temperature interieure a une valeur consigne optimale, qui depend de leurs preferences et de l'etat d'occupation du bâtiment. Toutefois, les utilisateurs peuvent accepter un petit ecart entre la temperature de l'interieur et le point de consigne desire. Evidemment, ils sont plus confortables lorsque la temperature interieure est plus proche du point de consigne prefere. Si la temperature souhaitable et la deviation de la temperature maximale admissible sont connues alors, la temperature de l'interieur doit etre maintenue pour qu'elle soit dans la plage de temperature requise. Ensuite, la consommation d'energie de CVC peut etre programmee d'une facon intelligente afin de realiser des economies de couts de l'electricite sans violer les exigences de confort des utilisateurs. Plus precisement, le systeme de CVC peut consommer plus de puissance pendant les heures de faible prix d'electricite pour prerefroidir (prechauffage) les bâtiments en ete (hiver) alors qu'il peut reduire la consommation d'energie pendant les heures ou le prix de l'electricite est eleve, tout en maintenant la temperature a l'interieur de la zone de confort grâce a l'inertie thermique du bâtiment. La planification intelligente de l'energie pour les systemes de CVC est un sujet de recherche important pour plusieurs raisons. Tout d'abord, la charge de CVC contribue a une partie significative de la consommation totale d'energie dans les bâtiments residentiels et commerciaux. Par consequent, il represente une part importante des factures d'electricite des utilisateurs. Ensuite, la consommation d'energie agregee des systemes de CVC est la principale cause de la pointe de consommation electrique en ete et en hiver. Enfin, tout en etant l'un des appareils les plus consommant d'energie, le systeme de CVC offre une grande flexibilite dans le controle de sa consommation tout en respectant les besoins de confort des utilisateurs. L'objectif general de cette these est d'etudier le probleme de coordination de la planification energetique des systemes de CVC et les differentes ressources energetiques distribuees afin de maximiser les avantages pour les utilisateurs. Les avantages de la coordination sont evalues dans deux scenarios d'application differents en utilisant des modeles mathematiques rigoureux. En outre, les caracteristiques de fonctionnement des differents RED, le concept de microreseau (MR), et les principes de negoce d'energie dans le marche concurrentiel de l'electricite sont egalement etudies. Le contenu de cette these est organise comme suit. Le chapitre 2 couvre le fond pertinent, y compris la modelisation de la dynamique thermique du bâtiment et les techniques basiques d'optimisation. Le chapitre 3 presente le cadre d'optimisation conjointe pour les vehicules electriques et les systemes de CVC. Le chapitre 4 etudie un modele d'optimisation stochastique pour la planification energetique et les activites d'appels d'offres des microreseaux ou la charge de CVC est utilisee pour compenser les incertitudes dans le processus de prise de decision de l'agregateur du MR. Enfin, le chapitre 5 conclut la these en fournissant un bref resume du travail accompli et enumerant quelques orientations futures de la recherche. Abstract More active participation of the demand side and efficient integration of distributed energy resources ( DERs) such as electric vehicles(EVs), energy storage (ES), and renewable energy sources (RESs) into the existing power systems are important design objectives of the future smart grid. In general, effective demand side management (DSM) would benefit both system operators (e.g., peak demand reduction) and electricity customers (e.g., cost saving). For building and home energy scheduling design, heating, ventilation, and air-conditioning (HVAC) systems play a very important role since HVAC power consumption is very significant and the HVAC load can be scheduled flexibly while still maintaining user comfort requirements. This thesis focuses on energy scheduling design for two different application scenarios where HVAC and various DERs are considered to optimize the benefits electric users. The first part of the thesis studies the joint scheduling optimization of EVs and HVACs, which aims to minimize the total electricity cost considering user comfort requirements. The proposed design exploits EVs as a dynamic storage facility where the energy stored in each EV can be used to charge other EVs (EV2EV) or to supply to HVAC systems (EV2HVAC) during the high-priced periods. Various system and design parameters such as user temperature comfort preference, household occupancy and EV travel patterns as well as detailed modeling of building thermal dynamics are captured in the proposed model. Under our design, optimal power consumption profiles of HVACs and optimal charging/discharging profiles of EVs can be obtained by solving a simple linear programming (LP) problem. Numerical studies show that the HVAC systems tend to consume more energy during off-peak hours to precol (preheat) buildings in summer (winter) and consume less energy during the on-peak periods while still maintaining the indoor temperature within the predefined comfort range thanks to building thermal inertia. Furthermore, our design enables a subset of EVs to be discharged to supply electricity to the HVAC systems and other EVs during on-peak hours. This is confirmed to result in significant cost saving, allow more flexibility in setting the tradeoff between cost and user comfort, and reduce energy demand during on-peak hours. The second part of the thesis investigates an optimal power scheduling and bidding problem for a community-scale microgrid (MG) under the day-ahead( DA) pricing. The considered MG consists of RESs (e.g., wind turbines, solar panels), conventional generating units (e.g., fuel cells, microturbines), a number of buildings with their associated loads, and an optional battery storage facility. The proposed optimization framework aims to balance between maximizing the expected benefit of the MG and minimizing the MG operation cost considering user thermal comfort requirements and other system constraints. The underlying problem is formulated as a two-stage stochastic program where first-stage decisions include commitment statues of all conventional units and hourly bid quantities that the MG aggregator submits to the DA market while the second-stage decisions comprise power dispatch decisions actual power exchange between the MG and the main grid, battery charging/discharging decisions, and amount of involuntary load curtailment and renewable energy curtailment. The thermal dynamic characteristics of buildings is exploited to compensate for the variability of renewable energy generation. Numerical results show that integrating flexible HVAC load scheduling into energy management framework of the MG aggregator can indeed increase significantly the MG profit and reduce the amount of renewable energy curtailment, which also helps mitigate the high energy imbalance charge caused by bid deviation.