I Hydro power planning

190 Pages·2015·5.2 MB·English

by  Hubert Abgottspon

ETH Library
Hydro power planning
Multi-horizon modeling and its applications
Doctoral Thesis
Author(s):
Abgottspon, Hubert
Publication date:
2015
Permanent link:
https://doi.org/10.3929/ethz-a-010548986
Rights / license:
In Copyright - Non-Commercial Use Permitted
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DISS. ETH NO. 22729
Hydro power planning:
Multi-horizon modeling and
its applications
A thesis submitted to attain the degree of
DOCTOR OF SCIENCES of ETH ZURICH
(Dr. sc. ETH Zurich)
presented by
HUBERT ABGOTTSPON
MSc ETH EEIT, ETH Zurich
born on 12.12.1984
citizen of
Staldenried (VS), Switzerland
accepted on the recommendation of
Prof. Dr. G¨oran Andersson, examiner
Prof. Dr. Olav B. Fosso, co-examiner
Dr. Gaudenz Koeppel, co-examiner
2015
ETH Zurich
EEH - Power Systems Laboratory
Physikstrasse 3
8092 Zurich, Switzerland
ISBN: 978-3-906327-06-8
(cid:13)c Hubert Abgottspon, 2015
[email protected]
For a copy visit: http://www.eeh.ee.ethz.ch
Printed in Switzerland by Druckzentrum ETH, Zurich, 2015
Preface
This thesis was written during my time as a researcher and assistant
atthePowerSystemsLaboratoryoftheETHZurichbetween2010and
2015.
I would like to thank Prof. Dr. G¨oran Andersson for providing the op-
portunity to be a member of the lab and complete my doctoral studies
under his guidance. The freedom provided in choice of research topics,
along with the support of personal needs, were greatly appreciated.
A special thank you goes also to Prof. Dr. Olav B. Fosso and Dr. Gau-
denzKoeppelforbeingtheco-examinersofmythesisandforevaluating
it both from the academic and practical point of view.
I was very fortunate that I was able to collaborate with the Swiss In-
dustry, EGL AG and BKW Energie AG, and would like to thank them
for their support and many hours of discussion.
Further,Iwouldliketothankmycolleagues,whoestablishedaninspir-
ing atmosphere in the lab and broaden my view on many things.
Finally, I would like to thank my family and Silvia for all the support
during all the years. A very big thank you to all of you!
Hubert Abgottspon
Staldenried, August 2015
iii

Abstract
Hydro power planning problems are well known in academia. However,
due to modeling and computational difficulties, not many suggested
concepts are applied in practice. Additionally, the recent deregulation
of electricity markets initiated different markets, which increased the
need for better decision support tools for hydro operators.
Therefore,asamaincontributionofthisthesis,anovelmodelingframe-
work is proposed, the multi-horizon modeling approach. This approach
allows a very detailed and transparent modeling of many problems in
hydro power planning by simultaneously being computationally very
efficient. The models are applied in the thesis to pumped storage hy-
dro power plants in a liberalized market environment in order to give
decision support for the self-scheduling of them.
In the thesis, first, the manyfold challenges in hydro power planning
are discussed. Then, state-of-the-art modeling and solution methods to
such problems are evaluated, focussing on problems with non-concave
valuefunctionsandriskaverseoptimizations. Afterwards,multi-horizon
models are analyzed, evaluated, and applied for different medium-term
hydro power planning problems:
• consideration of ancillary services,
• risk-averse optimizations,
• long-term evaluations, and
• price-maker bidding in forward and electricity markets.
It is shown how such models outperform traditional methodologies in
different ways.
v
vi Abstract
Further, an extension of a solution method, dualized stochastic dual
dynamic programming, with locally valid cutting planes is proposed.
This approach allows to solve problems with non-concave value func-
tions more appropriately. Furthermore, a measure of the severity of
non-concavity is introduced in this context, which can lead to reduced
computational requirements.
Inaddition, thebiddingintoancillaryservicesmarketsisdiscussedand
it is presented how delta-hedging can be used to mitigate bidding risk.
Finally, short-term planning for hydro power plants is analyzed and
decision support tools for the bidding in electricity markets and for
strategic bidding in ancillary services markets are given.
With the modeling, solution algorithm, and decision tools presented in
this thesis, the planning problems in hydro power can be formulated
in a more transparent and meaningful way. Further, the problems can
be solved by less computational requirements. Therefore, using such
tools, hydro power producers are able to operate their power plants in
a more profitable and robust way taking into account multiple markets
simultaneously.
Kurzfassung
Die Einsatzplanung von Wasserkraftwerken ist ein altes und bekann-
tes Problem in der Forschung. Viele der dort entwickelten Konzepte
werden jedoch nicht oder nur teilweise in der Praxis verwendet, auf-
grund schwieriger Modelle und hohem Rechenaufwand bei der Benut-
zung dieser. Zus¨atzlich sind die Anforderungen an Entscheidungshilfen
fu¨r Wasserkraftsbetreiber gestiegen wegen dem Aufkommen verschied-
ner M¨arkte durch die O¨ffnung des Elektrizit¨atsmarktes.
Aus diesen Gru¨nden wird in dieser Arbeit eine neue Modellierungsme-
thode vorgeschlagen, das multi-horizon Modellierungskonzept. Es er-
laubt ein sehr detailliertes aber transparentes Modellieren von vielen
Planungsproblemen im Wasserkraftsbereich, bei gleichzeitig effizienter
NutzungvonRechenkapazit¨aten.IndieserArbeitwirddasKonzeptan-
gewendetaufSpeicherwasserkraftwerkeimliberalisiertenEnergiemarkt,
um Entscheidungshilfen in der Einsatzplanung zu geben.
In dieser Doktorarbeit werden zuerst die zahlreichen Probleme bei der
Einsatzplanung von Wasserkraftwerken diskutiert. Die state-of-the-art
Modellierungs- und L¨osungsmethoden fu¨r solche Probleme werden eva-
luiert mit speziellem Fokus auf nicht-konkave Nutzenfunktionen und
risiko-aversen Optimierungen. Danach werden multi-horizon Model-
le analysiert, evaluiert und fu¨r verschiedene mittelfristige Einsatzpla-
nungsprobleme angewandt:
• Beru¨cksichtigung von Systemdienstleistungsm¨arkten im mittel-
fristigen Einsatz
• Risiko-averse Optimierungen
• Langfristige Bewertungen
• Bidding in Forward- und Elektrizit¨atsm¨arkten
vii
viii Kurzfassung
Es wird gezeigt, wie solche Modelle den u¨blichem Methoden u¨berlegen
sind.
Des weiteren wird eine Erweiterung einer L¨osungsmethode, von duali-
zedstochasticdualdynamicprogramming,mitlocally valid cutting pla-
nes vorgeschlagen. Diese Erweiterung erlaubt ein zielfu¨hrenderes L¨osen
vonProblemenmitnicht-konkavenNutzenfunktionen.IndiesemZusam-
menhang wird auch ein Mass fu¨r die St¨arke der Nicht-Konkavit¨at ein-
gefu¨hrt, welche fu¨r eine Reduktion des Rechenaufwandes benutzt wer-
den kann.
IndieserArbeitwirdauchdasoptimaleAnbietenvonSystemdienstleis-
tungen diskutiert. Es wird pr¨asentiert, wie man das Delta-hedging be-
nutzen kann, um die Risiken aufgrund von Unsicherheiten beim Bieten
zu reduzieren. Schlussendlich wird die kurzfristige Einsatzplanung von
Wasserkraftwerken analysiert und Entscheidungshilfen werden vorge-
schlagen fu¨r das Bieten in Energie- und Systemdiensteistungsm¨arkten.
DieindieserArbeitpr¨asentiertenModellierungsmethoden,L¨osungsver-
fahrenundEntscheidungshilfenerlaubeneinetransparenteBearbeitung
der Planungsprobleme von Wasserkraftwerken, und dies bei tendenziell
geringerem Rechenaufwand. Betreiber von Wasserkraftwerken k¨onnen
somit bei Verwendung dieser Konzepte ihre Kraftwerke profitabler und
robuster in den verschiedenen M¨arkten positionieren.
Contents
Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii
Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v
Kurzfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii
List of Acronyms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xiii
List of Symbols . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xv
1 Introduction 1
I Hydro power planning: challenges and meth-
ods 5
2 Modeling challenges in hydro power planning 7
2.1 Challenges in hydro power self-scheduling . . . . . . . . 8
2.2 Evaluation of optimization models and methods . . . . . 13
2.3 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3 Stochastic programming 15
3.1 Historical developments and bibliography . . . . . . . . 15
3.2 Multistage stochastic programs . . . . . . . . . . . . . . 17
3.3 Dynamic programming (DP) . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.4 Stochastic dynamic programming (SDP) . . . . . . . . . 24
3.5 Stochastic dual dynamic programming (SDDP) . . . . . 30
3.6 Alternative methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
ix