Predictive residential energy management with photovoltaic power generation and battery energy storage

Coetzee, Stef (2019-04)

Thesis (MEng)--Stellenbosch University, 2019.

Thesis

ENGLISH ABSTRACT: Over the course of the past decade, South African national energy utility Eskom has increased its average electricity rate more than fourfold as it finds itself in financial difficulty, brought about by a myriad causes. During the same time period, the cost of solar photovoltaic arrays and battery energy storage has fallen by more than two thirds. In this thesis, a residential energy management system which incorporates small-scale solar photovoltaic power generation and battery energy storage is developed. The primary goal of the system is to increase self-sufficiency of a given household through management of the battery energy storage unit and two controllable loads: an air-handling unit and an electric water heater. Such a system would be able to shield residences, at least in part, from the energy utility’s ongoing challenges. A grid-connected household, featuring each of the controllable electrical entities mentioned, as well as a photovoltaic array, and a generic non-controllable load is described. Due to the intermittent nature of solar radiation, potential solar power generation is inevitably lost because of power supply-demand misalignment. Model predictive control, a popular process-control technique, is exerted over the residential system in pursuit of resolving this misalignment. At a sampling time of ten minutes, a predictive controller capable of an hour (or six steps) of model-based foresight is formulated and tested in simulation. A rules-based hierarchical controller is used as baseline against which the predictive control scheme is evaluated. The controller’s ability to reduce solar power curtailment is confirmed by evaluating its performance with relevant data from each of the four seasons (from September 2017 to August 2018), for prediction horizons one through six.

AFRIKAANSE OPSOMMING: Deur die loop van die afgelope tien jaar het die nasionale kragverskaffer, Eskom, sy gemiddelde elektrisiteitstarief vervierdubbel, terwyl dié staatsinstansie onder verskeie uitdagings gebuk gaan. Gedurende dieselfde tydperk het die kosprys van fotovoltaïese sonpanele en battery energiestoor met meer as twee derdes verminder. In hierdie tesis word ’n huishoudelike energiebestuurstelsel, wat van beide ’n fotovoltaïese skikking en battery energiestooreenheid gebruik maak, beskryf. Die hoofdoelwit van die stelsel behels die verbetering van die huishouding se selfversorgendheid sover sy energiebehoeftes aangaan. Die stelsel manipuleer ’n energiestooreenheid, tesame met twee beheerbare laste, naamlik, ’n lugreëlingseenheid en elektriese waterverwarmer (algemeen bekend as ’n geiser), in die nastreef van sy doelwit. ’n Stelsel van dié aard sal daarin kan slaag om huishoudings, minstens gedeeltelik, van die kragverskaffer se uitdagings te beskerm. ’n Huishouding, aan die nasionale kragstelsel gekoppel, wat van al die beheerbare laste hierbo genoem gebruik maak, te same met ’n fotovoltaïese skikking en ’n generiese verteenwoordiging van die oorblywende huislas, word beskryf. As gevolg van die wisselende aard van sonbestraling gaan daar gereeld waardevolle potensiële energie verlore, toegeskryf aan die swak belyning tussen drywingsbron en -las. Modelgebaseerde voorspellende beheer, ’n gewilde prosesbeheertegniek, word op die huishouding toegepas in die strewe na ’n oplossing vir hierdie belyningsprobleem. Teen ’n monstertyd van tien minute word ’n voorspellende beheerder, daartoe instaat om ’n uur (of, altans, ses stappe) vooruitskattings te maak (met die hulp van wiskundige modelle), geformuleer en in ’n simulasie-omgewing beproef. ’n Hiërargiese beheerder, gebaseer op ’n stel voorwaardelike stellings, word as maatstaf waarteen die voorspellende beheerskema geëvalueer kan word gebruik. Die beheerder se vermoë om fotovoltaïese inkorting te verminder word bevestig deur die prestasie van die betrokke beheerder in omstandighede eie aan elke seisoen van die jaar (wat strek van September 2017 tot Augustus 2018) in ’n simulasie-omgewing te toets, met ’n voorspellingshorison van een tot ses stappe.

Please refer to this item in SUNScholar by using the following persistent URL: http://hdl.handle.net/10019.1/105979
This item appears in the following collections: