[論文レビュー] A Conditional Value-at-Risk Based Planning Model for Integrated Energy System with Energy Storage and Renewables

Ang Xuan, Xinwei Shen+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 22, 2021

Integrated Energy Systems Optimization参考文献 33被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、再生可能エネルギー源（RES）およびエネルギー貯蔵システム（ESS）を統合した統合エネルギーシステム（IES）のための、2段階の条件付きリスク価値（CVaR）に基づく計画モデルを提案する。Benders分解および改善された後向きシナリオ削減法を用いることで、異なる信頼水準における投資意思決定と運用リスクを最適化し、ESSとRES統合が潜在的リスク露出を顕著に低減することが示された。同時に、投資コストとのバランスを保っている。

ABSTRACT

Owing to the potential higher energy supply efficiency and operation flexibility, integrated energy system (IES), which usually includes electric power, gas and heating/cooling systems, is considered as one of the primary forms of energy carrier in the future. However, with the increasing complexity of multiple energy devices and systems integration, IES planning is facing a significant challenge in terms of risk assessment. To this end, an energy hub (EH) planning model considering renewable energy sources (RES) and energy storage system (ESS) integration is proposed in this paper, in which the risk is measured by Conditional Value-at-Risk (CVaR). The proposed IES planning model includes two stages: 1) investment planning on equipment types and capacity (e.g., energy converters, distributed RES and ESS) and 2) optimizing the potential risk loss in operation scenarios along with confidence level and risk preference. The problem solving is accelerated by Benders Decomposition and Improved Backward Scenario Reduction Method. The numerical results illustrate the effectiveness of proposed method in balancing the potential operation risk and investment cost. Moreover, the effectiveness of reducing potential operation risk by introducing ESS and RES are also verified.

研究の動機と目的

• 複雑なマルチエネルギー統合に起因する統合エネルギーシステム（IES）におけるリスク評価の課題に対処すること。
• 再生可能エネルギー源（RES）およびエネルギー貯蔵システム（ESS）を有するIESにおいて、投資コストと運用リスクのバランスを取る計画モデルを開発すること。
• 条件付きリスク価値（CVaR）をリスク指標として用いて、意思決定におけるリスク志向性と信頼水準を計画プロセスに統合すること。
• Benders分解および改善された後向きシナリオ削減技術を用いて、解の計算を高速化すること。

提案手法

• 2段階の確率的最適化モデルを定式化：第1段階はエネルギー変換装置、RES、ESSの投資を対象とし、第2段階は運用リスクの最小化を目的とする。
• リスク回避的意思決定を反映するため、条件付きリスク価値（CVaR）を用いて極端なシナリオにおける期待損失を定量化する。
• 大規模な混合整数計画問題をマスター問題とサブ問題に分解するため、Benders分解を適用して効率的な解法を実現する。
• リスク分布の統計的性質を保持しつつ、運用シナリオ数を削減するため、改善された後向きシナリオ削減法を用いる。
• エネルギーハブ（EH）モデリングを統合し、IES内における電気、ガス、熱エネルギーの変換および交換を表現する。
• 信頼水準およびリスク志向パラメータの調整により、投資コストとリスク露出のトレードオフを最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高比率の再生可能エネルギーおよびエネルギー貯蔵の統合を伴う統合エネルギーシステム（IES）計画において、リスクをどのように効果的に定量化できるか？
• RQ2 異なるリスク志向性と信頼水準が、IESにおける投資および運用意思決定に与える影響は何か？
• RQ3 エネルギー貯蔵システム（ESS）および再生可能エネルギー源（RES）は、IESにおける潜在的運用リスクをどの程度低減できるか？
• RQ4 確率的シナリオを伴う大規模IES計画問題において、計算効率をどのように向上できるか？

主な発見

• 提案されたCVaRに基づくモデルは、投資コストと運用リスクのバランスを効果的にとらせており、さまざまな信頼水準下でリスク露出が低減されていることが結果から示された。
• エネルギー貯蔵システム（ESS）の統合は、特に高リスクシナリオにおいて、高い運用損失の可能性を顕著に低減している。
• 再生可能エネルギー源（RES）はリスク低減に貢献するが、その変動性のため、最適な性能を得るにはESSと連携した計画が不可欠である。
• Benders分解と改善された後向きシナリオ削減の組み合わせにより、大規模問題における収束速度が向上し、計算効率が向上した。
• 数値結果は、CVaRを用いたリスク回避的計画が、従来の決定論的モデルに比べてより頑健な投資意思決定をもたらすことを確認した。