[論文レビュー] A Multi-Agent Approach to Optimal Sizing of a Combined Heating and Power Microgrid

Soheil Mohseni, Seyed Masoud Moghaddas‐Tafreshi|arXiv (Cornell University)|Dec 24, 2018

Microgrid Control and Optimization参考文献 10被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、5つの専門的エージェント（生成、負荷、補給ステーション、制御、設計）を有するマルチエージェントシステム（MAS）を提案し、3段階の階層に分類することで、島嶼型併用熱電（CHP）マイクログリッドの部品サイズ最適化を実現する。粒子群最適化（PSO）を用い、設計エージェントが総システムコストを最小化すると同時に、燃料電池電気自動車（FCEV）の電気、熱、水素補給需要を満たし、費用対効果が高く信頼性の高いマイクログリッド設計を達成する。

ABSTRACT

In this paper, a novel multi-agent based method is applied to the problem of optimal sizing of the components of an islanded combined heating and power residential microgrid such that the residential power and heat demands and hydrogen refilling demands of the fuel cell electric vehicles (FCEVs) are met. It is assumed that the proposed multi agent-based architecture consists of five different agents, namely generation agent (GA), electrical and thermal loads agent (LA), FCEV refilling station agent (SA), control agent (CA), and design agent (DA) which are organized in three levels. Design agent (DA) is the main agent of the proposed multi-agent system (MAS) that according to its interactions with CA and by minimizing the total costs of the system through particle swarm optimization (PSO), finds the optimal sizes of the system's components. This study is performed for a typical stand-alone combined heating and power microgrid.

研究の動機と目的

• 住宅用島嶋型併用熱電（CHP）マイクログリッドのサイズ最適化のためのスケーラブルで分散型の最適化フレームワークの開発。
• 燃料電池電気自動車（FCEV）の水素補給需要をマイクログリッドのサイズ最適化問題に統合すること。
• 動的負荷および再生可能エネルギー発電プロファイル下でも、電気的・熱的・水素的需要を信頼性高く満たすこと。
• 階層的エージェントベースアーキテクチャを用いて最適な部品サイズを決定することで、マイクログリッドの総ライフサイクルコストを最小化すること。
• 提案されたマルチエージェント手法が、コスト最適かつ信頼性の高いシステム運用を達成できることの有効性を検証すること。

提案手法

• システムは3段階の階層構造を持つ：運用レベルに生成、負荷、制御エージェントが配置され、計画レベルに設計エージェントが配置される。
• 設計エージェント（DA）は、粒子群最適化（PSO）を用いて制御エージェント（CA）と連携し、最適な部品サイズを決定する。
• 5つの専門的エージェントがそれぞれ異なる機能を担当する：生成エージェント（GA）は電力および熱の生産を管理、負荷エージェント（LA）は電気的および熱的需要の追跡を担当、FCEV補給ステーションエージェント（SA）は水素需要を管理、制御エージェント（CA）はリアルタイムの調整を実行、設計エージェント（DA）は最適化を担当する。
• PSOアルゴリズムは、エネルギー収支および部品容量制約を満たす条件下で、投資、運用、保守コストを含む総システムコストを最小化する。
• モデルには再生可能エネルギー源、燃料電池、ヒートポンプ、水素貯蔵が統合され、動的負荷および気象プロファイルが反映される。
• システムは島嶋モードで稼働し、グリッド支援なしでエネルギー自立性とレジリエンスを確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチエージェントシステムは、併用熱電マイクログリッドの多様な部品のサイズ最適化を効果的に調整できるか？
• RQ2 総システムコストを最小化しつつすべてのエネルギー需要を満たす最適な発電・貯蔵・変換ユニットの構成は何か？
• RQ3 FCEVの水素補給需要をマイクログリッドのサイズ最適化フレームワークに統合する方法は何か？ その際、システムの信頼性が損なわれないか？
• RQ4 提案されたエージェントベースの手法は、集中型最適化と比較して、スケーラビリティおよびモularityにどの程度優れているか？
• RQ5 部品サイズの最適化が、マイクログリッド全体の経済的パフォーマンスおよびエネルギー安全保障に与える影響は何か？

主な発見

• 提案されたマルチエージェントシステムは、すべてのエネルギー需要を満たしつつ総システムコストを最小化する最適な部品サイズを的確に特定した。
• 粒子群最適化（PSO）アルゴリズムは、妥当な反復回数内で費用対効果の高い解に収束し、計算効率が優れていることが示された。
• FCEVの水素補給需要をマイクログリッドのサイズ最適化プロセスに統合することは可能であり、システムの信頼性に悪影響を及げないことが確認された。
• 階層的エージェントアーキテクチャにより、モジュラーでスケーラブルかつ分散型の最適化が可能となり、システムの保守性および適応性が向上した。
• 最適な構成は、太陽光発電、燃料電池、ヒートポンプ、水素貯蔵のバランスの取れたミックスであり、PSOに基づく最適化から導かれた特定の部品サイズで構成される。
• 実際の負荷および気象プロファイル下でも総システムコストが最小化され、提案されたマイクログリッド設計の経済的妥当性が裏付けられた。