Islanded microgrid optimal sizing using gradient-based algorithm

Abstract

In isolated sites where there is not a connection with the main electric grid, the use of diesel generating set as electric energy source is considerable, because of its reliability and its climate independence. With the intensification of environmental concern, the use of renewables energy sources has increase. However, these islanded microgrids with high penetration of renewables need to be well sized to allow the load fulfillment with high level of reliability. That is why a suitable optimization algorithm need to be used to obtain the optimal microgrid size for each project. Therefore, this work presents the use of a deterministic gradient-based optimization algorithm to solve the microgrid optimal sizing, which is not often used for this type of problem. The aim of the optimization is to obtain the microgrid design with the lowest net present cost (NPC), that respect a defined maximum shedding fraction (SF). One possible way to obtain the values of NPC and SF for each microgrid configuration and components sizes is to simulate a whole year of its operation, by means of a microgrid simulator. The calculation of the gradients used in the optimization algorithm is done with a Automatic Differentiation package which has a high accuracy and computational performance. The convergence and computation time results are compared with the ones from Particle Swarm Optimization (PSO), a metaheuristic optimization algorithm that is commonly used to solve the optimal microgrid sizing problem.

Em locais isolados onde não há conexão com a rede elétrica de distribuição, o uso do gerador a diesel como fonte de energia elétrica é considerável, devido à sua confiabilidade e independência climática. Com a intensificação da preocupação ambiental, o uso de fontes de energia renováveis tem aumentado. Entretanto, estas micro redes isoladas com alta penetração de energia renovável precisam ser bem dimensionadas para permitir o atendimento da carga com alto nível de confiabilidade. É por isso que um algoritmo de otimização adequado precisa ser usado para obter o tamanho ideal da microrrede para cada projeto. Portanto, este trabalho apresenta o uso de um algoritmo de otimização determinístico baseado em gradiente para resolver o dimensionamento ótimo da microrrede, que não é frequentemente utilizado para este tipo de problema. O objetivo da otimização é obter o projeto da microrrede com o menor custo líquido atual (NPC), que respeite um valor máximo de não atendimento da carga (SF - do inglês shedding fraction). Uma maneira possível de obter os valores de NPC e SF para cada configuração de microrrede e especificação de componentes é simular um ano inteiro de sua operação, por meio de um simulador de microrrede. O cálculo dos gradientes usados no algoritmo de otimiza- ção é feito com um pacote de Diferenciação Automática que tem uma alta precisão e desempenho computacional. Os resultados da convergência e do tempo de computação são comparados com os resultados do algoritmo de otimização de Enxame de Partículas (PSO - do inglês Particle Swarm Optimization), um algoritmo de otimização meta-heurístico que é comumente utilizado para resolver o problema de dimensionamento ótimo da microrrede.