Optimization of off-grid hybrid PV-wind-diesel power supplies with multi-technology battery systems taking into account battery aging Von der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen zur Erlangung des akademischen Grades einer Doktorin der Ingenieurwissenschaften genehmigte Dissertation Vorgelegt von Master of Science Ghada Merei aus Homs-Syrien Berichter: Universitätsprofessor Dr. rer. nat. Dirk Uwe Sauer Universitätsprofessor Dr.-Ing. Albert Moser Tag der mündlichen Prüfung: 25. November 2015
Ghada Merei Optimization of off-grid hybrid PV-wind-diesel power supplies with multi-technology battery systems taking into account battery aging
Bibliographic information published by the Deutsche Nationalbibliothek The Deutsche Nationalbibliothek lists this publication in the Deutsche Nationalbibliografie; detailed bibliographic data are available in the Internet at http://dnb.d-nb.de. Zugl.: D 82 (Diss. RWTH Aachen University, 2015) AACHENER BEITRÄGE DES ISEA Herausgeber: Univ.-Prof. Dr. ir. Dr. h.c. Rik W. De Doncker Leiter des Instituts für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe der RWTH Aachen (ISEA) 52056 Aachen Copyright Shaker Verlag 2016 All rights reserved. No part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted, in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording or otherwise, without the prior permission of the publishers. Printed in Germany. ISBN 978-3-8440-4148-4 ISSN 1437-675X Shaker Verlag GmbH P.O. BOX 101818 D-52018 Aachen Phone: 0049/2407/9596-0 Telefax: 0049/2407/9596-9 Internet: www.shaker.de e-mail: info@shaker.de
Danksagung Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe (ISEA) der Rheinisch- Westfälischen Technischen Hochschule (RWTH) Aachen. An dieser Stelle möchte ich mich bei allen Personen herzlich bedanken, die mir geholfen haben und eine Rolle gespielt haben, um die Arbeit zu dieser Form zu bringen. Zuerst, einen besonderen Dank an Prof. Sauer für die hervorragende Betreuung und dafür, dass er mir die Chance gegeben hat am ISEA zu promovieren. Er hat sich im Laufe der Jahre viel Mühe gegeben und sich viel Zeit genommen, um alle Probleme zu lösen und mir zu helfen, meine Dissertation zu einem guten Ende zu bringen. Ohne seine Hilfe und Erfahrung hätte ich das wohl nicht geschafft. Bei Prof. Moser bedanke ich mich sehr für die Übernahme des Koreferats, das gründliche Lesen und die wertvollen Anmerkungen. An alle Kollegen am ISEA, insbesondere die NIS-Kollegen, einen besten Dank für die Zusammenarbeit und die Zeit mit euch. Es hat immer Spaß gemacht, mit euch über die wissenschaftlichen Themen zu diskutieren. Auch an das gemeinsame Kochen werde ich mich gerne zurückerinnern. An die Bachelor-, Diplom-, und Masterstudenten, die auch als HiWi und WiHi weiter am ISEA gearbeitet haben, auch Euch einen besten Dank für die gute Arbeit und Leistung und die Unterstützung bei meinen Arbeiten. Am Ende möchte ich mich gern bei meiner Familie bedanken für die Unterstützung und die Motivation. Insbesondere bei meinen Eltern und Geschwistern, die sehnsüchtig auf diesen Moment gewartet haben. Ganz herzlich möchte ich mich bei Dr. Najib Elias bedanken für seine Unterstützung. Er war und ist immer für mich da. Er hat mich begleitet, motiviert und immer ein offenes Ohr für meine Probleme gehabt. Aachen, im Dezember 2015 Ghada Merei
i Content CONTENT... I 1 INTRODUCTION AND MOTIVATION... 1 2 OFF-GRID HYBRID SYSTEMS MARKETS, COMPONENTS AND APPLICATIONS4 2.1 Photovoltaics... 6 2.2 Wind Energy... 8 2.3 Solar and wind energy in off-grid systems... 9 2.4 Storage Systems... 11 3 OPTIMIZATION TECHNIQUES FOR THE DESIGN AND OPERATION OF HYBRID SYSTEMS FOR REMOTE POWER SUPPLY SYSTEMS STATE OF THE ART... 14 3.1 Previous works... 15 3.1.1 Dimensioning studies... 15 3.1.1.1 Systems based on PV system... 15 3.1.1.2 Systems based on wind power... 16 3.1.1.3 Systems based on Wind power and PV system... 16 3.1.2 Studies focusing on management strategy... 17 3.1.3 Dimensioning and management strategies for hybrid systems... 17 3.2 Relation to Previous Researches... 18 4 COMPONENT MODELS... 19 4.1 Photovoltaic Model... 19 4.2 Wind Turbine Model... 22 4.3 Diesel Generator Model... 25 4.4 Converter Model... 26 5 BATTERY MODELS... 28 5.1 Lithium-ion battery model... 29 5.1.1 Aging mechanisms in li-ion batteries... 30 5.1.1.1 Lithium plating... 30 5.1.1.2 Corrosion... 31 5.1.1.3 Gassing... 31 5.1.2 Battery aging due to the operation conditions... 31 5.1.3 Battery model... 33 5.2 Lead-acid battery model... 36 5.2.1 Lead-acid cell... 36 5.2.2 Aging mechanisms in lead-acid battery... 37
5.2.2.1 Corrosion... 37 5.2.2.2 Degradation of active material... 38 5.2.2.3 Acid stratification... 38 5.2.3 Model description... 38 5.3 Redox-Flow Battery Model... 41 5.3.1 Calculating the State of Health (SOH)... 45 5.4 Energy Management System (EMS) for the hybrid system with multiple battery storage systems... 46 6 REDOX-FLOW BATTERY MODEL... 56 6.1 The Mechanical Model... 56 6.2 The Electrochemical Model... 60 6.2.1 The Charging and Discharging Reaction... 64 6.2.1.1 Concentration Calculation... 64 6.2.2 Vanadium Cross-over... 66 6.2.3 Hydrogen Evolution... 67 6.2.4 Evolution/ Corrosion Current Evolution... 69 6.3 The Thermal Model... 72 6.4 The Aging Model... 74 6.4.1 Included Aging Effects... 75 6.4.1.1 Calendric Aging Model... 75 6.4.1.2 Cyclic Aging model... 76 6.4.2 Calendar and Cyclic Lifetimes of the VRB... 77 6.4.3 Calendar Aging Model... 79 6.4.3.1 Modeling the Chemical Degradation of the Membrane... 80 6.4.3.2 Modeling the Corrosion of the Positive Electrode... 83 6.4.3.3 Modeling the Precipitation of the Vanadyl Electrolyte... 87 6.4.3.4 Modeling the Precipitation of the Vanadium (V) Electrolyte... 90 6.4.4 Cycling Aging Model... 92 6.4.5 Overall Lifetime as a Combination of the Calendar and Cyclic Lifetimes... 92 6.5 Results... 93 7 OPTIMIZATION USING GENETIC ALGORITHM... 100 7.1 Classification of Optimization Algorithms... 100 7.1.1 Classification according to method of operation... 100 7.1.2 Classification according to properties:... 100 7.2 Genetic algorithms... 102 7.3 Optimization Parameters of the target function... 104 7.4 Cost Function... 107 7.4.1 Wind system... 108 7.4.1.1 Tower... 108 7.4.1.2 Rotor... 109 7.4.1.3 Generator costs... 110
iii 7.4.1.4 Additional costs... 110 7.4.1.5 Annual operation and maintenance costs... 111 7.4.2 PV System... 111 7.4.3 Diesel generator... 112 7.4.4 Life Cycle Assessment (CO 2 costs)... 112 7.4.4.1 Lithium-Ion batteries... 115 7.4.4.2 Lead-acid batteries... 116 7.4.4.3 Vanadium redox-flow batteries... 116 7.4.4.4 Power Sources... 117 8 SCENARIOS... 118 8.1 Case Study... 118 8.1.1 Weather Data... 119 8.1.1.1 Weather Data for Quneitra/Syria... 119 8.1.1.2 Weather data for Aachen- Germany... 121 8.1.2 Load Profiles... 122 8.1.2.1 Telecommunication base station... 122 8.1.2.2 Family Household Load Profile... 123 8.1.3 Others... 124 8.2 Evaluations... 125 8.2.1 The optimization results for a load of telecommunication base station... 125 Scenario I - Telecommunication base station... 126 8.2.2 Comparison... 129 8.2.3 The optimization results for a telecommunication base station: no available energy from the renewables for two weeks yearly... 131 8.3 Sensitivity analysis... 132 8.3.1 Comparison of different optimization algorithms... 132 8.3.2 Sensitivity analysis for different battery costs:... 133 8.3.2.1 Lead-acid battery... 133 8.3.2.2 Redox-Flow battery... 135 8.3.2.3 Li-ion battery... 137 8.3.3 Sensitivity analysis for different diesel prices:... 138 8.3.4 Sensitivity analysis for different costs of carbon emissions:... 142 8.3.5 Sensitivity analysis for different interest rates:... 143 9 SUMMARY AND CONCLUSIONS... 145 10 BIBLIOGRAPHY... 147 A APPENDIX... 159 A.1. Nomenclature... 159 A.1.1. Symbols... 159 A.1.2. Abbreviations... 168 A.2. Empirical parameters needed for PV model... 169
A.3. Calculation of the power losses, output voltage and ohmic resistance needed for the converter model... 170 A.4. Tables needed for the Redox-Flow model... 171 Data used for the model of V(V) Precipitation... 173 A.5. Weather data for Quneitra - Syria and Aachen Germany... 176 A.6. Optimization results of the six scenarios for the two sites and two applications... 179 B OWN PUBLICATIONS... 181 Journal papers... 181 Conference papers... 181 Research study... 182 Annual reports... 183 Online articles... 183 Guided student theses... 183 C CURRICULUM VITAE... 184