Modeling and simulation of energy grids under transactive energy markets

Abstract

Electric grids are an important aspect of the civil infrastructure of our society. Traditional energy grids are being modernized with the introduction of smart grids and transactive energy concepts. In a smart grid sensors, computers and communication networks are integrated into the power generation, transmission, distribution, and load elements. Transactive energy is a novel conceptual model in which distributed generators are coordinated through software, creating a type of "software-de ned" electric grid and featuring a market-based mechanism to establish prices. The main research question in this work is which methodologies and tools allow the modeling and simulation of electric grids including both physical components and energy consumption and market elements. This work then focuses on developing an optimization and simulation framework to facilitate the analysis of energy grids. The contributions of this thesis are fourfold. First, a framework to evaluate the performance of evolutionary algorithms in the context of solving smart grid related problems. It includes a set of procedures that carry out multi-objective optimization through evolutionary algorithms and a set of metrics to measure their performance. Second, demonstrate how multiple evolutionary algorithms can be applied to a demand response case study for day-ahead load forecasting. Third, a framework to evaluate how smart grid entities behave when market prices are established under transactive energy strategies. Finally, a demonstration of how multiple multi-agent systems can be applied to simulate these strategies under high-demand smart grid scenarios.

Las redes el ectricas son un aspecto importante de la infraestructura civil de nuestra sociedad. Con el paso del tiempo, las mismas han sido modernizadas con la introducci on de redes inteligentes y energ a transactiva. En una red inteligente sensores, computadoras y redes de comunicaci on se integran en los elementos de generaci on, transmisi on, distribuci on y carga de energ a. La energ a transactiva es un modelo conceptual novedoso en el que los generadores distribuidos se coordinan mediante software, creando un tipo de red el ectrica "de nida por software" y presentando un mecanismo basado en el mercado para establecer precios. La pregunta de investigaci on principal en este trabajo es cu ales metodolog as y herramientas permiten modelar y simular redes de energ a que incluyan tanto componentes f sicos como elementos de consumo y mercado. Este trabajo se centra en el desarrollo de un marco de optimizaci on y simulaci on para facilitar el an alisis de las redes de energ a. Esta tesis provee cuatro contribuciones. Primero, un marco para evaluar el rendimiento de algoritmos evolutivos en el contexto de problemas relacionados a redes inteligentes. El mismo incluye un conjunto de algoritmos evolutivos y m etricas para medir su rendimiento. En segundo lugar, demostrar c omo se pueden aplicar m ultiples algoritmos evolutivos a un estudio de caso de respuesta a la demanda para predecir cargas. En tercer lugar, un marco para evaluar el comportamiento de entidades conectadas a redes inteligentes cuando los precios del mercado se establecen bajo estrategias de energ a transactiva. Finalmente, una demostraci on de c omo se pueden aplicar m ultiples agentes para simular estas estrategias bajo escenarios de alta demanda.