SMILE-FA : the theoretical and application Study on a Metering and Intelligent tool for Low Voltage grid control Enhancement - Flexibility Assessment

Carpita, Mauro (School of Management and Engineering Vaud, HES-SO // University of Applied Sciences Western Switzerland) ; Houmard, Douglas (School of Management and Engineering Vaud, HES-SO // University of Applied Sciences Western Switzerland) ; Siemaszko, Daniel (School of Management and Engineering Vaud, HES-SO // University of Applied Sciences Western Switzerland) ; Wasterlain, Sébastien (School of Management and Engineering Vaud, HES-SO // University of Applied Sciences Western Switzerland) ; Bozorg, Mokhtar (School of Management and Engineering Vaud, HES-SO // University of Applied Sciences Western Switzerland) ; Karlov, Alexandre (School of Management and Engineering Vaud, HES-SO // University of Applied Sciences Western Switzerland) ; Schuler, Jean-Roland (School of Engineering and Architecture (HEIA-FR), HES-SO // University of Applied Sciences Western Switzerland) ; Jaton, Joël (DEPsys SA, Puidoux, Switzerland) ; Alizadeh-Mousavi, Omid (DEPsys SA, Puidoux, Switzerland) ; Reynaud, Simon (DEPsys SA, Puidoux, Switzerland) ; Pinto, Antony (DEPsys SA, Puidoux, Switzerland) ; Bischof, Jonathan (DEPsys SA, Puidoux, Switzerland) ; Bifrare, Arnoud (Romande Energie SA) ; Paolone, Mario (EPFL/DESL, Lausanne, Switzerland)

In this project, we studied both theoretical and practical aspects related to application of low voltage grid monitoring system on grid control and flexibility assessment. In this respect, first we improved existing methods and algorithms developed in the scope of the previous SMILE project (financed by the SFOE) regarding model-less method for computation of sensitivity coefficients of nodal voltages with respect to active and reactive power injections. Second, we investigated the potential of distributed PV plants for providing primary voltage control to low voltage grids. The optimal control problem is formulated in such a way that it guarantees a proportionally fair scheduling of the controllable PV units. Starting from the centralized formulation of the optimal control problem, a distributed algorithm for handling over-voltages was also designed. The distributed version of the algorithm relies on a dual decomposition framework and has been shown to converge to the same solution as the centralized algorithm. Third, we investigated the Cybersecurity protection aspects the proposed low voltage monitoring solution. During this activity, a full threat model of the system was established, a risk analysis performed and a security architecture developed. The security architecture is based on a Virtual Private Network (VPN) which provides confidentiality and integrity of information exchanged between Smart Grid devices and backend infrastructure (back-end servers). This security architecture has been successfully tested and deployed in production. A penetration test has been performed on the backend infrastructure (including web-based frontend), on the infrastructure connecting modules as well as on the modules themselves. Forth, the methods of computation of voltage sensitivity coefficients with respect to active and reactive power injections were tested and validated under known operational conditions in the “Smart Grid – Reseaux Intelligent- ReIne” laboratory of the HEIG-VD. The results of validation test have shown that the relative differences between the sensitivity coefficients are good and testify the worthy performances of the model-less method. Finally, we implemented and successfully tested a model-less and decentralized optimal control approach based on the estimated sensitivity coefficients, in a distribution network in Switzerland.

Dans le cadre de ce projet, nous avons étudié les aspects théoriques et pratiques liés à l’application du système de monitoring de réseau basse tension au contrôle du réseau et à l'évaluation de la flexibilité. À cet égard, nous avons d’abord amélioré les méthodes et les algorithmes existants, développés dans le cadre du précédent projet SMILE (financé par l’OFEN), concernant la méthode sans modèle pour le calcul des coefficients de sensibilité des tensions nodales par rapport aux injections de puissance active et réactive. Deuxièmement, nous avons étudié le potentiel des installations photovoltaïques (PV) distribuées pour le contrôle de la tension des réseaux basse tension. Le problème de contrôle optimal est formulé de manière à garantir une répartition proportionnellement équitable de la production d'électricité entre les installations PV contrôlables. À partir de la formulation centralisée du problème de contrôle optimal, un algorithme distribué pour la gestion des surtensions a également été conçu. La version distribuée de l'algorithme est basée sur un cadre de décomposition double (doual decompostion) et il a été démontré qu’il converge vers la même solution que l'algorithme centralisé. Troisièmement, nous avons étudié les aspects de protection contre les cyberattaques dans la solution de monitoring proposé (solution GridEye). Au cours de cette activité, un modèle de menace complet du système a été établi, une analyse de risque effectué et une architecture de sécurité développée. L'architecture de sécurité repose sur un réseau privé virtuel (VPN) qui assure la confidentialité et l'intégrité des informations échangées entre les périphériques Smart Grid et l'infrastructure back-end (serveurs principaux). Cette architecture de sécurité a été testée et déployée avec succès. Un test de pénétration a été effectué sur l'infrastructure back-end (y compris l'interface Web), sur les modules de connexion d'infrastructure ainsi que sur les modules GridEye eux-mêmes. Les méthodes de calcul des coefficients de sensibilité de la tension par rapport des injections de puissance active et réactive ont ensuite été testées et validées dans des conditions de fonctionnement connues dans le laboratoire « Reseaux Intelligent-ReIne » de la HEIG-VD. Les résultats du test de validation ont montré que les différences relatives entre les coefficients de sensibilité sont bonnes et confirme les bonnes performances de la méthode sans modèle. Enfin, nous avons mis en place et testé avec succès une approche de contrôle optimal sans modèle et décentralisée basée sur les coefficients de sensibilité estimés, dans un réseau de distribution réel en Suisse.

In diesem Projekt untersuchten wir sowohl theoretische als auch praktische Aspekte im Zusammenhang mit der Anwendung von Überwachungssystemen von Niederspannungsnetze auf die Netzregelung und Flexibilitätsbewertungen. In diesem Zusammenhang haben wir zuerst existierende Methoden und Algorithmen verbessert, die im Rahmen des vorherigem SMILE Projektes (finanziert von der BFE) zur modelllosen Methodik für die Berechnung von Sensitivitätskoeffizienten von Knotenspannungen in Bezug auf die Einspeisung von Wirk- und Blindleistung entwickelt wurden. In einem zweiten Schritt haben wir das Potential von verteilten PV-Anlagen zur Bereitstellung der Primärspannungsregelung von Niederspannungsnetzen untersucht. Das optimale Regelungsproblem ist so formuliert, dass es eine anteilige faire Planung der steuerbaren PV-Anlagen gewährleistet. Ausgehend von der zentralisierten Formulierung des optimalen Regelungsproblems wurde auch ein dezentraler Algorithmus zum Umgang mit Überspannungen entwickelt. Die dezentrale Version des Algorithmus basiert auf einer dualen Dekompositionsmethode und konvergiert nachweislich gegen die gleiche Lösung wie der zentralisierte Algorithmus. Drittens haben wir die Aspekte des Cybersicherheitsschutzes der vorgeschlagenen Niederspannungsüberwachungslösung untersucht. Während dieser Aktivität wurde eine vollständige Bedrohungsmodellierung des Systems erstellt, eine Risikobewertung durchgeführt und eine Sicherheitsarchitektur entwickelt. Die Sicherheitsarchitektur basiert auf einem Virtual Private Network (VPN), das die Vertraulichkeit und Integrität des Informationsaustauschs zwischen Smart Grid-Geräten und der Backend-Infrastruktur (Backend-Server) gewährleistet. Diese Sicherheitsarchitektur wurde erfolgreich getestet und in der Produktion eingesetzt. Ein Penetrationstest wurde an der BackendInfrastruktur (inklusive webbasiertes Frontend), den Infrastrukturverbindungsmodulen sowie an den Modulen selbst durchgeführt. Im vierten Schritt wurden die Methoden zur Berechnung von Spannungssensitivitätskoeffizienten in Bezug auf die Einspeisung von Wirk- und Blindleistung unter bekannten Betriebsbedingungen im Labor "Smart Grid - Reseaux Intelligent- ReIne" des HEIG-VD getestet und validiert. Die Ergebnisse des Validierungstests haben gezeigt, dass die relativen Unterschiede zwischen den Sensitivitätskoeffizienten gut sind und belegen die Leistungen der modelllosen Methodik. Abschliessend haben wir einen modelllosen und dezentralen Ansatz zur optimalen Regelung auf Basis der geschätzten Sensitivitätskoeffizienten in einem Verteilungsnetz in der Schweiz implementiert und erfolgreich getestet.


Faculty:
Ingénierie et Architecture
School:
HEIA-FR
HEIG-VD
Institute:
IESE - Institut d'Energie et Systèmes Electriques
IICT - Institut des Technologies de l'Information et de la Communication
Publisher:
Bern, Swiss Federal Office of Energy SFOE
Date:
2018-11
Bern
Swiss Federal Office of Energy SFOE
Pagination:
54 p.
External resources:
Appears in Collection:



 Record created 2019-07-16, last modified 2019-08-06

Fulltext:
Download fulltext
PDF

Rate this document:

Rate this document:
1
2
3
 
(Not yet reviewed)