Kurzbeschreibung
(Englisch)
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This project aims to develop and validate a novel risk-based tool for planning the reinforcement, replacement, and expansion of distribution grid assets. To this end, we first quantify both known and unknownuncertainties associated with load configuration, including the deployment of electric vehicles, photovoltaics, and heat pumps, as well as the flexibility provided by prosumers. We then propose a multi-stage distributionally robust optimization model that integrates the quantified temporal and spatial uncertainties into a tractable optimization framework to find cost-effective grid asset planning, preferring known risks to unknown ones. The impacts of uncertainties on grid operation are evaluated by accounting for increased voltage levels, overloading of branches, and the aging of transformers. The effectiveness of the proposed method is tested on three real-world case studies, provided by Groupe E, Yverdon Energies, and Services Industriels Lausanne, using appropriate reliability and resilience metrics in plausible scenarios of energy transition.
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Kurzbeschreibung
(Französisch)
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Ce projet vise à développer et à valider un nouvel outil basé sur le risque pour planifier le renforcement, le remplacement et l’expansion des équipements du réseau de distribution. Nous évaluons d’abord les incertitudes connues et inconnues liées aux véhicules électriques, au photovoltaïque, aux pompes à chaleur et à la flexibilité des prosommateurs. Ensuite, nous proposons un modèle d’optimisation robuste en plusieurs étapes qui intègre les incertitudes temporelles et spatiales dans un cadre traçable pour trouver des solutions rentables en privilégiant les risques connus. Les impacts des incertitudes sur le réseau, tels que l’augmentation des niveaux de tension, la surcharge des branches et le vieillissement des transformateurs, sont évalués. L’efficacité de la méthode proposée est testée sur trois études de cas réels, fournies par Groupe E, Yverdon Energies et les Services Industriels Lausanne, en utilisant des mesures de fiabilité et de résilience appropriées dans des scénarios plausibles de transition énergétique.
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URL-Adressen
(Englisch)
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Schlussbericht
(Deutsch)
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Im Rahmen dieses Projekts wurde ein umfassendes, auf einer Risikobewertung basierendes Netzplanungsinstrument entwickelt, das den Verteilernetzbetreibern (VNB) eine Entscheidungshilfe beim Umgang mit den Unsicherheiten der Energiewende an die Hand gibt. Da bis 2050 ein massiver Ausbau von Photovoltaikanlagen (PV), Elektrofahrzeugen (EV) und Wärmepumpen (HP) erwartet wird, wurde ein zweistufiges Optimierungsmodell implementiert. Mit dieser Architektur wird die langfristige Planung des Netzausbaus mit der kurzfristigen betrieblichen Flexibilität verknüpft, wodurch das NOVA-Prinzip (Vorrang für Flexibilität und Optimierung vor Ausbau) einer gründlichen praktischen Anwendung unterzogen wird.
An realen Netzen der Groupe E und der Services Industriels de Lausanne wurden hochauflösende Simulationen durchgeführt, aus denen sich mehrere wichtige Erkenntnisse ergaben. Erstens: Während die Elektrifizierung von Heizung und Mobilität die saisonalen Lastmuster verändert, ist der hohe PV-Anteil der Hauptgrund für die thermische Belastung der Transformatoren. Zudem ergibt unsere Analyse, dass zeitabhängige Tarife, sofern keine Kapazitätsengpässe bestehen, zu sehr volatilen und synchronisierten Nachfragespitzen führen können, die die Netzstabilität gefährden. Letztendlich hat das Projekt gezeigt, dass die standardmässigen, auf Erwartungen basierenden Risikomodelle für die Netzplanung recht robust sind. Tatsächlich ist eine genaue Prognose der lokalen Nachfrage- und Ressourcenprofile für eine zuverlässige Planung entscheidender als die Verwendung sehr komplexer mathematischer Risikomodelle.
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Schlussbericht
(Englisch)
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In this project, a comprehensive grid planning tool based on risk assessment has been developed, which helps Distribution System Operators (DSOs) deal with the uncertainties of the energy transition. Since a massive rollout of photovoltaics (PV), electric vehicles (EV), and heat pumps (HP) is expected by 2050, a two-layer optimization framework has been implemented. With this architecture, long-term capacity expansion planning is linked to short-term operational flexibility, thereby enabling a rigorous assessment of the NOVA principle (giving priority to flexibility and optimization before expansion).
High-resolution simulations were performed on real networks from Groupe E and Services Industriels de Lausanne, from which several important insights were obtained. First, although the electrification of heating and mobility changes seasonal load patterns, high PV penetration is the main cause of thermal stress on transformers. Moreover, our analysis showed that time-of-use tariffs, in the absence of capacity constraints, can create highly volatile and synchronized demand peaks that may threaten grid stability. Finally, the project demonstrated that standard expectation-based risk models are quite robust for grid planning. In fact, accurate forecasting of local demand and resource profiles is more critical for reliable planning than the use of highly complex mathematical risk formulations.
Zugehörige Dokumente
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Schlussbericht
(Französisch)
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Dans le cadre de ce projet, un outil complet de planification du réseau basé sur l’évaluation des risques a été développé, afin d’aider les gestionnaires de réseaux de distribution (GRD) à faire face aux incertitudes liées à la transition énergétique. Étant donné que l’on prévoit un déploiement massif de l’énergie photovoltaïque (PV), des véhicules électriques (VE) et des pompes à chaleur (PC) d’ici 2050, un cadre d’optimisation à deux niveaux a été mis en place. Grâce à cette architecture, la planification à long terme de l’extension des capacités est mise en relation avec la flexibilité opérationnelle à court terme, ce qui permet de tester de manière rigoureuse le principe NOVA (qui donne la priorité à la flexibilité et à l’optimisation avant l’extension).
Des simulations à haute résolution ont été réalisées sur les réseaux réels du Groupe E et des Services Industriels de Lausanne, ce qui a permis d’obtenir plusieurs enseignements importants. Premièrement, bien que l’électrification du chauffage et de la mobilité modifie les profils de charge saisonniers, c’est la forte pénétration du photovoltaïque qui est la principale cause de la contrainte thermique subie par les transformateurs. De plus, notre analyse a montré que les tarifs en fonction de l’heure de consommation, en l’absence de contrainte de capacité, peuvent générer des pics de demande très volatils et synchronisés, qui constituent un danger pour la stabilité du réseau. En conclusion, le projet a démontré que les modèles de risque standard basés sur les prévisions sont tout à fait fiables pour la planification du réseau ; en effet, une prévision précise des profils locaux de la demande et des ressources est plus déterminante pour une planification fiable que l’utilisation de formulations mathématiques très complexes du risque.
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