[論文レビュー] A Decentralized Framework for Real-Time Energy Trading in Distribution Networks with Load and Generation Uncertainty

Shahab Bahrami, M. Hadi Amini|arXiv (Cornell University)|May 7, 2017

Smart Grid Energy Management参考文献 16被引用数 15

ひとこと要約

本稿は、負荷および発電の不確実性を扱いながらもプライバシーを保護し、収束を保証する分散型リアルタイムエネルギー取引フレームワークを提案する。ラグランジュ緩和を用いて制御信号を分散化することで、負荷集約者と発電業者が独立して利益を最適化可能であり、負荷管理なしの状況と比較して負荷集約者の利益は17.8%、発電業者の利益は10.3%増加する。1時間当たり50回の反復と平均5秒の実行時間である。

ABSTRACT

The proliferation of small-scale renewable generators and price-responsive loads makes it a challenge for distribution network operators (DNOs) to schedule the controllable loads of the load aggregators and the generation of the generators in real-time. Additionally, the high computational burden and violation of the entities' (i.e., load aggregators' and generators') privacy make a centralized framework impractical. In this paper, we propose a decentralized energy trading algorithm that can be executed by the entities in a real-time fashion. To address the privacy issues, the DNO provides the entities with proper control signals using the Lagrange relaxation technique to motivate them towards an operating point with maximum profit for entities. To deal with uncertainty issues, we propose a probabilistic load model and robust framework for renewable generation. The performance of the proposed algorithm is evaluated on an IEEE 123-node test feeder. When compared with a benchmark of not performing load management for the aggregators, the proposed algorithm benefits both the load aggregators and generators by increasing their profit by 17.8%and 10.3%, respectively. When compared with a centralized approach, our algorithm converges to the solution of the DNO's centralized problem with a significantly lower running time in 50 iterations per time slot.

研究の動機と目的

• 分散型再生可能エネルギー発電機の導入率が高く、価格に反応する負荷を有する配電ネットワークにおけるリアルタイムエネルギー取引の課題に対処すること。
• 配電網運用者（DNO）における集中型最適化に内在する計算負荷とプライバシー侵害の問題を克服すること。
• 負荷集約者と発電業者が、電力潮流およびネットワーク制約を満たしながら、独立して利益を最適化できる分散型アルゴリズムを設計すること。
• 確率的およびロバスト最適化フレームワークを用いて、負荷需要および再生可能発電の不確実性を組み込むこと。
• 最小限の情報交換と短い実行時間で、集中型最適解への収束を保証すること。

提案手法

• DNOはラグランジュ緩和を用いて双対制御信号を生成し、プライベートデータを露呈せずに社会的最適解へ誘導する。
• 確率的負荷モデルを用いて、リアルタイムで住宅用負荷需要を推定し、負荷集約者が将来の不確実性を考慮した家電のスケジューリングを可能にする。
• 調整可能な信頼水準に基づいて、リスクを管理するための適応型ロバスト最適化フレームワークを再生可能発電業者に適用する。
• ADMM（交替方向乗数法）に基づく分散型最適化方式を用いてアルゴリズムを実装し、集中型解への収束を保証する。
• 計算の扱いやすさを維持しながら解の精度を向上させるために、線形化されたAC最適潮流（ACOPF）を用いる。
• フレームワークは、リアルタイム更新を毎時スロットで行うIEEE 123バス試験系統で評価され、集中型ベンチマークにはMOSEKが使用された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散型フレームワークは、プライバシーを保ちながらも、リアルタイムエネルギー取引において近似的に最適な社会的福祉を達成できるか？
• RQ2 分散環境において、負荷需要および再生可能発電の不確実性を効果的にモデル化・管理する方法は何か？
• RQ3 DNOが集中管理なしに、実体を最適な意思決定へ誘導するための制御信号として何を発行できるか？
• RQ4 分散型アルゴリズムの収束速度および計算効率は、集中型アプローチと比較してどの程度か？
• RQ5 完全な情報が得られない状況において、不確実性が負荷スケジューリングおよび発電業者の利益にどの程度影響を及ぼすか？

主な発見

• 提案された分散型アルゴリズムにより、負荷管理なしの状況と比較して、負荷集約者の利益が17.8%増加した。
• スケジューリングの改善と発電不足リスクの低減により、発電業者の利益が10.3%増加した。
• 1時間当たり50回の反復で集中型解に収束し、100回のランダム初期条件の平均実行時間は5秒であった。
• 特にシステム規模が拡大するに従い、集中型MOSEKベースの解法と比較して、計算時間の大幅な短縮が達成された。
• 確率的負荷モデルとロバスト最適化の活用により、従来型ユニットのピーク対平均比（PAR）が13%低減され、システム安定性が向上した。
• 電圧の大きさおよび位相差の差が50回の反復内で収束し、システム全体の安定性および収束性が確認された。