kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Risk-Averse Coordinated Distribution of Multiple Energy with Dynamic Thermal Rating and Flow via Chance-Constrained Stochastic Programming
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), Electrical Engineering, Electromagnetic Engineering and Fusion Science.ORCID iD: 0000-0002-2964-7233
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), Electrical Engineering, Electromagnetic Engineering and Fusion Science.ORCID iD: 0000-0001-5591-7287
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Engineering Mechanics, Fluid Mechanics.
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), Electrical Engineering.
(English)In: IEEE Transactions on Sustainable Energy, ISSN 1949-3029, E-ISSN 1949-3037Article in journal (Refereed) Submitted
National Category
Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-363820OAI: oai:DiVA.org:kth-363820DiVA, id: diva2:1960092
Note

QC 20250522

Available from: 2025-05-22 Created: 2025-05-22 Last updated: 2025-05-22Bibliographically approved
In thesis
1. Enhancing Network OperationalFlexibility for Wind Energy Integration: A Coordinated Optimization Approach Across Generation, Transmission, Storage, and Demands
Open this publication in new window or tab >>Enhancing Network OperationalFlexibility for Wind Energy Integration: A Coordinated Optimization Approach Across Generation, Transmission, Storage, and Demands
2025 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Abstract [en]

Increasing penetration of wind energy in electricity networks introduces significant variability that challenges operational flexibility.Traditional siloed strategies that address generation, transmission,storage and demand independently often result in local optimal wind energy integration. This issue highlights the need for a holistic and flexible operational framework to maximize wind energy utilization inthe existing networks without major new infrastructure investments.To meet this need, this dissertation proposes a coordinated optimization approach, integrating wind resource assessment, dynamic thermal rating (DTR), energy storage systems (ESS) and demand side management strategies. The approach employs optimization techniques, including two-stage stochastic programming with chance constraints and copula-based correlation modeling, to account for uncertainties in wind availability and energy demand. By optimizing across multiple energy domains (electricity, thermal energy and hydrogen) and leveraging flexibility resources, the proposed framework enhances the grid’s ability to accommodate wind variability while maintaining reliability.The contributions of this work include: first, a planning model for wind farm expansion alongside DTR-based transmission systemis introduced, which minimizes wind curtailment while balances generation investments with grid reliability; second, a dynamic dispatch strategy combining DTR with battery storage is developed to increase wind energy integration while accounting for battery degradation; third, an integrated multi-energy coordination framework ispresented to diverts excess wind power to other energy carriers and engages flexible loads; and finally, a chance-constrained stochastic optimization model is formulated to consider the uncertainties under varying weather and loading conditions.Case studies demonstrate that the coordinated strategy significantly increases wind power utilization and reduces operational costs compared to conventional siloed approaches. These improvements underscore the value of integrated planning and operation in future power systems with high shares of renewables.Overall, this work advances the state of the art in wind energy integration by validating the effectiveness of the holistic approach.It also provides a practical blueprint for system operators and planners to develop more flexible and resilient power grids under high renewable penetration.

Abstract [sv]

Ökad integration av vindkraft i elnäten medför betydande variationer som utmanar nätets operativa flexibilitet. Traditionella isolerade strategier, där produktion, överföring, lagring och efterfrågan hanteras separat, leder ofta till lokalt optimal integration av vindenergi.

Detta understryker behovet av en Holistisk och flexibel operativram för att maximera användningen av vindkraft i befintliga nät utan betydande investeringar i ny infrastruktur.

För att möta detta behov föreslås i denna avhandling en samordnad optimeringsmetod som integrerar vindresursbedömning, dynamic thermal rating (DTR), energilagringssystem (ESS) och strategier förefterfrågestyrning. Metoden använder optimeringstekniker, inklusive tvåstegs stokastisk programmering med sannolikhetsbegränsningar och copula-baserad korrelationsmodellering, för att hantera osäkerheter i vindkraftstillgång och energiefterfrågan. Genom optimering över flera energidomäner (el, värmeenergi och väte) och genom att utnyttja flexibilitetsresurser förbättrar kan det föreslagna ramverket nätets förmåga att hantera vindkraftens variation samtidigt som driftsäkerheten bibehålls. Avhandlingens bidrag inkluderar: För det första introduceras en planeringsmodell för vindkraftsutbyggnad tillsammans med DTR baserade transmissionssystem som minimerar vindkraftens begränsningar samtidigt som balans uppnås mellan investeringskostnader och nätreliabilitet. För det andra utvecklas en dynamisk driftsstrategi som kombinerar DTR med batterilagring för att öka vindenergiintegrationen med hänsyn till batteriers degradering. För det tredje presenteras ett integrerat koordinationsramverk för flera energislag, där överskottsenergi från vindkraft används i andra energiformer och flexibla laster aktiveras. Slutligen formuleras en stokastisk optimeringsmodell med sannolikhetsbegränsningar som beaktar osäkerheter under varierande väder- och belastningsförhållanden. Fallstudier visar att den samordnade strategin avsevärt ökar utnyttjandet av vindkraft och minskar driftkostnaderna jämfört med traditionella isolerade metoder. Dessa förbättringar understryker värdet av integrerad planering och drift för framtida elsystem med hög andel förnybar energi. Sammanfattningsvis bidrar denna forskning till forskningsfronten inom integration av vindkraft genom att validera effektiviteten hos en holistisk strategi. Den ger också praktisk vägledning för systemoperatörer och planerare för att utveckla mer flexibla och resilienta kraftsystem med hög andel förnybar energi.

Place, publisher, year, edition, pages
KTH Royal Institute of Technology, 2025. p. 110
Series
TRITA-EECS-AVL ; 2025:69
National Category
Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering
Research subject
Electrical Engineering
Identifiers
urn:nbn:se:kth:diva-363816 (URN)978-91-8106-314-1 (ISBN)
Public defence
2025-06-12, D2, Lindstedtsvägen 9, Stockholm, 09:00 (English)
Opponent
Supervisors
Note

QC 20250522

Available from: 2025-05-22 Created: 2025-05-22 Last updated: 2025-05-22Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

Authority records

Hilber, PatrikLi, ZhongtianIvanell, StefanLaneryd, Tor

Search in DiVA

By author/editor
Hilber, PatrikLi, ZhongtianIvanell, StefanLaneryd, Tor
By organisation
Electromagnetic Engineering and Fusion ScienceFluid MechanicsElectrical Engineering
In the same journal
IEEE Transactions on Sustainable Energy
Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 30 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf