Optimal Energy Management of a Microgrid Considering Non-Linear Losses in the Lithium-Ion Battery

Abstract

Los sistemas de gestión de energía en microrredes eléctricas juegan un papel fundamental en la optimización de la asignación de recursos, en el aumento de la eficiencia operativa y en la garantía de la fiabilidad del sistema. Sin embargo, a menudo simplifican en exceso el modelado de la batería de ion-litio al considerar las pérdidas de potencia como lineales, lo cual puede llevar a una operación subóptima de la microrred implicando costes de operación más elevados. Este proyecto tiene como objetivo incorporar una representación más realista del comportamiento de la batería desarrollando y resolviendo un modelo de optimización considerando para gestionar una microrred residencial aislada que consiste en una carga, un panel solar, un generador diésel, y una batería de ion-litio con pérdidas no-lineales durante la carga y la descarga. Los resultados obtenidos al evaluar el rendimiento computacional de las combinaciones modelo-solver muestran que la combinación con mejor rendimiento supone resolver el modelo NLL usando DICOPT. A través de la realización de un análisis de sensibilidad, también se ha podido concluir que usar un modelo con pérdidas lineales puede llevar a subestimar la verdadera eficiencia media de la batería de ion-litio, implicando costes de operación más elevados. Además, a través de la implementación de un horizonte móvil, se ha mejorado el rendimiento computacional de una combinación modelo-solver NLL-BARON. A lo largo del proyecto, se analiza la gestión de la energía y la operación de los componentes para explorar en más detalla las diferencias entre combinaciones modelo-solver y enfoques de optimización.

Energy management systems in electrical microgrids play a critical role in optimizing resource allocation, enhancing operational efficiency, and ensuring system reliability. However, they often oversimplify the modeling of the lithium-ion battery by considering power losses as linear, which can lead to a suboptimal operation of the microgrid implying higher operation costs. This project is aimed at incorporating a more realistic representation of battery behavior by developing and solving an optimization model to manage an isolated residential microgrid which consists of a load, a solar panel, a diesel generator, and a lithium-ion battery with non-linear power losses when charging and discharging (model NLL). The results obtained when evaluating the computational performance of model-solver combinations showed that the best-performing combination involved solving model NLL using DICOPT. Through carrying out a sensitivity analysis, it was also concluded that using a model with linear losses can lead to underestimating the actual average efficiency of the Li-ion battery, implying higher operation costs. Moreover, through the implementation of a rolling horizon approach, the computational performance of an NLL model-solver combination involving the use of the solver BARON was improved. Throughout the project, energy management and component operation is analyzed to further explore the differences between model-solver combinations and optimization approaches.