Elnätet är ett komplext och viktigt system som konstruerats som en av de mest imponerande bedrifterna under ingenjörskonstens moderna tid. Det överför elektrisk energi till otaliga byggnader, industrier, skolor och hem. Och alltsammans sker konstant, varje minut av varje dag, året runt.  Grundbulten i systemet är den att en ständig balans måste råda mellan produktion och förbrukning av elektricitet. Vid obalans riskerar nämligen strömavbrott och andra oönskade företeelser att inträffa. Huruvida produktion och förbrukning av elektricitet är i nivå kan beskrivas av elnätets frekvens. Genom att övervaka elnätsfrekvensens beteende fås en överskådlig bild av elnätets status i realtid samtidigt som stödtjänster kan implementeras proaktivt för att motverka eventuella störningar. Tidigare har dessa stödtjänster främst representerats av stora aktörer såsom vattenkraftsanläggningar med enorma förutsättningar för att agera som reglerkraft. I takt med en omställning till en alltmer förnybar energipalett ökar dock behovet av ny reglerkraft. Samtidigt syns ett accelererande av installering av batterilager i bostadsrättsföreningar som energieffektiviserar. Eventuellt finns här en outforskad potential. Möjligen kan batterilager i flerbostadshus utnyttjas för frekvensreglering som en ytterligare balanskraft för elnätet. Projektarbetet syftade till att utreda potentialen kring batteristyrd mFRR-reglering från flerbostadshus. För att utvärdera den eventuella lönsamheten modellerades batteristyrningen i MATLAB. Modellen baserades främst på historiska data för upp- och nedregleringsbud från Nord Pool. I och med kravet på 1 MWh som minsta budstorlek på marknaden gjordes antagandet att vid varje regleringstillfälle reglerar batterilagret i aggregation med andra batterilager som tillsammans täcker den totala kapaciteten på 1 MWh. Modellen fungerar på så sätt att varje uppreglering föranleds av en uppladdning av batterilagret via antingen nedreglering eller spotpriser. Beroende på vilket alternativ som är mest lönsamt. Vidare gjordes antagandet att inga uppregleringsbud sker i två påföljande timmar.  Studiens mest lönsamma resultat genererades då batterilagret modellerades för att anta ett uppregleringsbud per dygn med det extra villkoret att samtliga bud som understiger 300 SEK/MWh förkastas. Vid dessa kriterium erhölls ett positivt årligt resultat om 149 100 kr från 306 battericykler.  Med endast frekvensreglering som användningsområde för batterilagret konkluderade dock studien att, det positiva resultatet till trots, ingen lönsamhet kunde uppnås. Investeringskostnaden är nämligen ännu för hög. Å andra sidan tyder teknologiska framsteg inom batterisektorn på en avtagande kostnadsutveckling. Vid år 2030 väntas nämligen priset för batterilager vara 225 USD/kWh, vilket skulle förbättra resultaten från denna rapport. / The electricity grid is a exceptionally sophisticated and crucial system which was created as one of the most impressive accomplishments in modern engineering. It transmits electrical energy to innumerable buildings, factories, schools and homes. And it can never stop. The system relies on the constant balance between generated and consumed electricity. Should an imbalance occur, it might give rise to power outages or failures in appliances on the grid. Whether or not generated and consumed electricity is at balance is determined by the grid frequency. By surveilling how the grid frequency behaves, an overview of the complete system can be obtained in real time. This is useful when it comes to deciding on whether or not to implement supporting mechanisms to counteract disturbances. The supporting mechanisms were historically represented by large facilities such as water power plants who possess great abilities of regulating the power balance on the grid. With the ongoing switch to renewables the need for more regulating power increases. At the same time installments of battery storage in energy efficient housing can be seen as accelerating. Here might be an untapped potential. What if battery storage in residential properties were utilized for frequency regulation as an additional balancing tool for the grid? The intent with this report was to outline the potential regarding power regulating via battery storages in multifamily residentials. In order to evaluate whether or not any profit could be redeemed, a battery control model was developed in MATLAB. The model was primarily based on historic data for regulating bids from Nord Pool. Since requirements on the market states that the lowest bid needs to be at least 1 MWh, the assumption was made that at every regulating occasion the battery regulates in aggregation with more batteries for a total capacity of 1 MWh. The objective of the model is to charge the battery using either spot price or down-regulating bids. Thereafter, an up-regulating bid is chosen. The assumption was made that no subsequent up-regulating bids were chosen. The most profitable optimization of the model was generated when 1 up-regulating bid was chosen per day with the additional condition that all bids under 300 SEK/MWh were rejected. At these criteria a yearly positive result of 149 100 kr was generated from 306 battery cycles. With frequency regulation as sole application for the battery storage, the study concluded that the model was not profitable. The cost of investment is yet too high. On the other hand, technological improvements will surely amount to declining prices. By year 2030 the price of battery storage may have fallen to 225 USD/kWh, which would improve the results in this study.

With the world becoming more conscious about achieving 1.5-degree scenario as promisedby the most powerful economies of the world, much needed push was received by the renewable energy technology providers.  This has led to an increased a share of energy production from renewables and a decrease in the fossil-based energy production with the overall energy production.  As a result, a large share of inertia of the system is lost and a big challenge in the name of flexibility is presented to the world of energy.  Virtual Power Plant is quite a novel and new concept to address the new generation challenge of flexibility and can offer various other benefits like competitivity,reliability, accessibility etc.  In this thesis, a commercial virtual power plant is studied by developing a mixed integer linear model to emulate the trading for short term markets with the risk mea- sures in a Nordic Electricity Framework.  Further, the developed model is implemented in a quite a new mathematical programming language known as “Julia”.  The model is implemented using a hypothetical portfolio consisting of a dispatchable unit, a battery system and a wind farm in the SE3 bidding zone of Sweden.  An investigation on varia- tion of imbalance costs in three different modes also has been carried out, to demonstratethe advantage of such a virtual power plant concept in reducing the imbalance costs. / För att uppfylla 1,5-gradersmålet som beslutats av världens ledande ekonomier har olika‌typer av förnybar energiproduktion fått ett stort uppsving. Detta har lett till ökad energiproduktion från förnybara källor och minskad energiproduktion från fossila källor. För elsystemen innebär en högre andel förnybar produktion minskad svängmassa ochökat behov av flexibilitet för att kompensera för variationen hos förnybara energikällor. Virtuella kraftverk är ett nytt koncept för att tillgodose behovet av flexibilitet och kanäven ge andra fördelar som konkurrenskraft och tillförlitlighet. I denna uppsats studeras ett virtuellt kraftverk genom att utveckla en optimeringsmodell för att emulera handeln i elmarknader med riskmått inom ett ramverk för den nordiska elmarknaden. Modellen implementeras i det nya programmeringsspråket Julia. Modellen innehåller en hypotetisk blandning av resurser bestående av ett planerbart kraftverk, ett batterisystem och en vindpark i elområdet SE3 i Sverige. Balanseringskostnaderna i tre olika modeller undersöks för att visa potentialen hos det virtuella kraftverket att minska dessa kostnader.

The study aimed to define and investigate relevant parameters affecting manual frequency restoration reserve (mFRR) volumes of the balancing market in the Finnish price area. It also aimed to find suitable models and investigate Day-ahead prediction possibilities of mFRR volumes. Parameters related to mFRR volumes Day-ahead predictions were identified in several earlier studies where of nine parameters were investigated. The correlations between mFRR volumes and the different parameters were investigated using Spearman’s correlation. Different linear machine learning models for Day-ahead predictions of mFRR volumes were builtand tested in Python. The resulting models used for predicting mFRR volumes in Python were one ARIMAX model and one SARIMAX model. The models were validated with a walk-forward method where Day-ahead predictions were conducted monthly for one year. The accuracy of the predictions was measured by the validation parameters Mean Absolute Value, Root Mean Square Error and Median Absolute Deviation. Results from the study show that it is difficult to predict absolute activated mFRR volumes. Although, it might be possible to predict that mFRR volumes will be activated or not, up- or down regulated to some extent. One explanation of the difficulties in predicting mFRR volumes is dueto mFRR being a balancing product whose function is to regulate disturbances in the electricity grid.

More renewable energy leads to higher energy imbalances in the Swedish electric power system. In the same time, the grid capacity is almost reached in some regions which requires an extension of the current grids or a reduction of the power consumption. Demand response could be a key factor for both stabilizing the energy balances and reducing the grid congestion. The aim with this thesis is to analyze the potential incomes that demand response from heat pumps can generate for the balance responsibility parties and the grid operators and evaluate how it would affect the end-consumers.   The investigated local grid that contains of 174 multi-family buildings with heat pumps could reduce its highest peak power with 2,9 MW. This peak power reduction generated a cost reduction of 483 000 SEK per year or 2800 SEK per building per year in reduced penalty fees and power subscription fees. The mFRR market and the power reserve market were determined to be the most suitable markets for using demand response from heat pumps on for the balance responsibility party in the electricity price region SE3. SE3 consists of 10146 multi-family buildings with heat pumps. The mFRR market generated an average income of 2 699 000 SEK per winter season whereas the power reserve market generated a yearly administrative compensation of 1 133 000 SEK per season and 104 000 SEK per call-off. It is important that end-consumers obtain demand-based tariffs or hourly based tariffs to enable a cost reduction from the control system.

I takt med att Sveriges elsystem byggs ut och allt större andel elenergi kommer från förnybar och väderberoende elproduktion såsom vind, så ökar även behovet av stödtjänster som kan balansera frekvensen i elsystemet. Frekvensen i elsystemet fungerar som en indikator på om elsystemet är i balans och för att elsystemet ska vara i balans krävs att elproduktionen hela tiden motsvarar elanvändningen. Examensarbetet har utrett möjligheterna att leverera stödtjänster från en redan befintlig vindkraftpark och har även undersökt hur möjligheterna ser ut i framtiden i och med att marknaderna för stödtjänster utvecklas. I dagsläget finns fem olika frekvensreglerande stödtjänster i Sverige. Dessa är Fast frequency Reserve (FFR), Frequency Containment Reserve-Normal (FCR-N), Frequency Containment Reserve-Disturbance (FCR-D), automatic Frequency Restoration Reserve (aFRR) och manual Frequency Restoration Reserve (FRR). Dessa stödtjänster upphandlas av Svenska kraftnät för att upprätthålla balans mellan produktion och konsumtion i elsystemet. För varje stödtjänst finns olika krav och specifikationer som bland annat vilken frekvens som de aktiveras vid, hur lång tid aktiveringen får ta samt hur långt i förväg de upphandlas etcetera. I kontakt med sakkunniga och i litteratur så framgår det att det är möjligt att leverera någon typ av frekvenstjänst från de allra flesta vindparker. För att börja leverera stödtjänster krävs att vindturbinen har en effektomriktare, vilket de flesta vindkraftverk har i dagsläget. Därefter handlar det främst om program och mjukvaruinställningar i effektomriktaren. Annars fungerar det i stort sett som vanlig pitch-reglering av turbinerna. Inom detta projekt så har även driftdata från en verklig vindpark i Blaiken studerats, där tre olika testkörningar genomförts. I testkörningarna har man testat att styra produktionen från turbinerna genom att göra nedregleringar och uppregleringar för att dokumentera hur parken reagerar. Utifrån data från testkörningarna som jämförs med krav för olika stödtjänster kan slutsatser dras om att stödtjänsterna mFRR, aFRR samt FCR-N bör kunna levereras från Blaiken. De är stödtjänsterna med de mest generösa aktiveringstiderna. Resultatet visar även på möjligheter att jobba med parkstyrningssystemet för att förbättra parkens reglerförmåga och i bästa fall skulle detta kunna medföra att parken även klarar kraven för aktiveringstid av FCR-D.