[論文レビュー] A Multi-State Power Model for Adequacy Assessment of Distributed Generation via Universal Generating Function

Yan‐Fu Li, Enrico Zio|arXiv (Cornell University)|Jun 28, 2012

Power System Reliability and Maintenance参考文献 41被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、再生可能エネルギー源を有する分散型発電（DG）システムの適性を評価するために、汎用生成関数（UGF）技術を用いた解析的マルチステート電力モデルを提案する。機械的劣化と確率的発電出力の両方を複合UGFでモデル化することで、モンテカルロシミュレーションを用いずに、LOLE や EENS といった信頼性インデックスを効率的に計算可能となり、IEEE 34 ノードテストシステムにおいて正確性とスケーラビリティが裏付けられた。

ABSTRACT

The current and future developments of electric power systems are pushing the boundaries of reliability assessment to consider distribution networks with renewable generators. Given the stochastic features of these elements, most modeling approaches rely on Monte Carlo simulation. The computational costs associated to the simulation approach force to treating mostly small-sized systems, i.e. with a limited number of lumped components of a given renewable technology (e.g. wind or solar, etc.) whose behavior is described by a binary state, working or failed. In this paper, we propose an analytical multi-state modeling approach for the reliability assessment of distributed generation (DG). The approach allows looking to a number of diverse energy generation technologies distributed on the system. Multiple states are used to describe the randomness in the generation units, due to the stochastic nature of the generation sources and of the mechanical degradation/failure behavior of the generation systems. The universal generating function (UGF) technique is used for the individual component multi-state modeling. A multiplication-type composition operator is introduced to combine the UGFs for the mechanical degradation and renewable generation source states into the UGF of the renewable generator power output. The overall multi-state DG system UGF is then constructed and classical reliability indices (e.g. loss of load expectation (LOLE), expected energy not supplied (EENS)) are computed from the DG system generation and load UGFs. An application of the model is shown on a DG system adapted from the IEEE 34 nodes distribution test feeder.

研究の動機と目的

• 大規模な分散型発電（DG）システムにおいて、確率的再生可能エネルギー源を有する状況でのモンテカルロシミュレーションの限界を解消すること。
• 機械的劣化と変動する再生可能エネルギー発電出力を考慮したDGユニットのマルチステート動作をモデル化すること。
• 汎用生成関数（UGF）を用いた解析的フレームワークを構築し、機械的状態と発電状態を統合した一元的な電力出力モデルを形成すること。
• LOLE や EENS などの古典的信頼性インデックスを、DGシステムと負荷の複合UGFから効率的に算出すること。
• 実際のIEEE 34 ノード配電テストフェーダーを用いてモデルを検証し、スケーラビリティと正確性を示すこと。

提案手法

• 個々のDGコンポONENTを複数の運用ステートを有するものとしてモデル化するために、汎用生成関数（UGF）技術が適用される。
• 機械的劣化状態と再生可能エネルギー発電状態を表すUGFを統合するための乗法型合成演算子が導入され、発電機の電力出力のための単一のUGFが得られる。
• 各DGユニットのマルチステート電力出力は、確率的発電と故障／劣化状態の両方を反映した複合UGFとしてモデル化される。
• すべてのDGユニットと負荷のUGFを適切な集約ルールを用いて組み合わせることで、全体のシステムUGFが構築される。
• LOLE（負荷損失期待値）やEENS（供給不能エネルギー期待値）といった信頼性インデックスは、システムレベルのUGFから導出される。
• 計算コストの高いモンテカルロシミュレーションを避けるために、解析的UGF合成および変換技術が用いられる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 変動する再生可能エネルギー出力と機械的劣化の両方が原因となるDGユニットのマルチステート動作を、信頼性評価フレームワーク内で効果的にモデル化する方法は何か？
• RQ2 汎用生成関数（UGF）技術を、複数の独立した劣化プロセスと発電プロセスからの複合電力出力ステートをモデル化するために拡張可能か？
• RQ3 提案された解析的UGFベースの手法は、従来のモンテカルロシミュレーションに比べて、DG適性評価においてどのような計算的利点を有するか？
• RQ4 提案されたモデルは、多様なDG技術を有する配電網に対して、標準的な信頼性インデックス（LOLE、EENS）をどれほど正確に算出できるか？
• RQ5 提案されたモデルは、多数のDGユニットを有する現実の配電フェーダーにどの程度スケーラブルかつ適用可能か？

主な発見

• 提案されたUGFベースの手法により、計算コストの高いモンテカルロシミュレーションに依存せずに、分散型発電システムの適性評価が正確に行えるようになった。
• 乗法型合成演算子により、各DGユニットの機械的劣化状態と確率的発電状態が、1つの複合UGFに効果的に統合された。
• 本手法は高い計算効率を達成しており、多数の多様なDG技術と現実的なコンポONENTステートを有するシステムの評価が可能となった。
• LOLE や EENS といった信頼性インデックスは、システムレベルのUGFから直接算出可能であり、計画および運用に役立つインサイトを提供する。
• モデルはIEEE 34 ノード配電テストフェーダーに成功裏に適用され、現実の配電ネットワークにおける実用性とスケーラビリティが裏付けられた。
• 結果から、シミュレーションベースの手法に比べて、解析的手法が正確性を維持しながら著しく計算負荷を低減することが示された。