Dynamic Hosting Capacity evaluation within DERMS

Abstract

El término Hosting Capacity (HC) se define como la capacidad que tiene un sistema para albergar generación sin que la red alcance un punto de operación crítico. La HC es típicamente utilizada en el ámbito de la integración de generación renovable. Si la generación supera la HC, al menos una variable eléctrica de la red (la tensión, el flujo por una línea, etc.) excede un límite para un determinado tiempo. La metodología existente utilizada para evalúa el HC del sistema considerando el peor escenario posible, esto es, tomando el punto de máxima generación y mínima demanda para evaluar si la instalación que se desea implementar provocaría contingencias en la red. Sin embargo, este método es demasiado conservador y desaprovecha capacidad disponible. Esto se mejora introduciendo las incertidumbres de la generación y la demanda en el análisis de la capacidad del sistema. El proyecto propone realizar un análisis de Monte Carlo ejecutando un OPF con función objetivo la minimización del curtailment, donde se obtienen distribuciones de curtailment, sobre estas se realiza un análisis de riesgos para aportar información a los inversionistas con el objetivo de incentivar la inversión en DERs, los cuales aportan flexibilidad y robustez a la red local.Hosting Capacity (HC) is defined as the ability of a system to host generation without the grid reaching a critical operating point. HC is typically used in the field of renewable generation integration. If generation exceeds the HC, at least one electrical variable of the grid (voltage, flow through a line, etc.) exceeds a limit for a certain time. Moreover, traditional methodologies to determine the HC of the system carry out a conservative analysis considering a worst-case scenario. This method selects the point of minimum historical demand and the maximum generation recorded to evaluate the effects of the new installation in the grid. With the new demand trends and the increase in distributed energy resources (DER) penetration in the grid, this method has become inefficient. Uncertainties associated to Distributed Energy Resources (DER) generation and demand are introduced into Hosting Capacity evaluation by performing a Monte Carlo based OPF analysis with curtailment minimisation as objective function. This approach obtains curtailment distributions, from which risk analysis is performed to provide information for investors with the aim of incentivising investment in DERs. These are beneficial for the grid as they provide flexibility and reliability.