Integrated power system expansion planning with distributed energy resources under deep uncertainty

Abstract

La creciente adopción de los recursos energéticos distribuidos (DER) está transformando la planificación de los sistemas eléctricos. Estos activos, conectados a las redes de distribución, pueden brindar servicios de flexibilidad que impactan las decisiones de inversión en transmisión. Este trabajo investiga cómo la flexibilidad operacional derivada del control y agregación de los DER puede influir en la expansión de la transmisión. Dada la interacción de la flexibilidad proveniente de diferentes tecnologías, es crucial representar las incertidumbres con precisión para evitar sobreestimar o subestimar la flexibilidad de los DER. Se propone un modelo de planificación de la expansión estocástico multietapa que optimiza las inversiones en transmisión y almacenamiento y servicios de DER frente a restricciones operativas detalladas e incertidumbres de largo plazo modeladas en un arbol de escenarios. Los casos de estudio dentro del National Electricity Market, Australia (NEM) muestran que un modelo determinista puede sobrestimar la capacidad de los DER controlables para desplazar las inversiones en transmisión en las etapas iniciales. Por el contrario, el modelo estocástico propuesto proporciona una evaluación más moderada, manteniendo una estimación más constante del potencial de desplazamiento de la inversión en transmisión por los DER controlables.

The massive uptake of distributed energy resources (DER) is transforming the way power systems are planned. Decentralised assets connected to distribution networks are beginning to coexist with traditional network devices in the technology mix, impacting the investment decisions of new large-scale assets due to the flexibility services the former can provide to the operation of the system. This work investigates how the operational flexibility from DER controllability can influence the expansion of transmission and storage. Given the interplay of different technologies, accurately representing uncertainties is essential to avoid over or underestimating the flexibility of DER. To address this challenge, a multi-stage stochastic expansion planning model is proposed. The model can optimise transmission and storage investments, and DER services against longterm uncertainties and detailed operational constraints. A four-stage scenario tree is employed to represent uncertainties and a Dantzig-Wolfe decomposition within a column generation approach is used to tackle computational challenges. Case studies within the Australian National Electricity Market (NEM) demonstrate that a deterministic model could overestimate the capability of controllable DER to displace transmission investments in the early stages. Conversely, the proposed stochastic model provides a more measured assessment, maintaining a steadier estimate of transmission displacement potential by controllable DER throughout various stages.