[論文レビュー] Aggregate capacity of TCLs with cycling constraints

Austin R. Coffman, Neil Cammardella+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 25, 2019

Smart Grid Energy Management参考文献 30被引用数 13

ひとこと要約

本稿は、温度、サイクリング、エネルギー制約を考慮した、熱制御負荷（TCL）の集積に対する凸的でアルゴリズムに依存しない容量特徴付けを提案する。整数サイクル制約を排除するための部分負荷状態のモデル化により、グリッドオペレータが実行可能で最適化可能な基準軌道を計画可能となり、個々のTCLのサービス品質（QoS）制約を満たしつつ、高い追従精度を実現する。サイクリング制約を無視した場合、従来手法と比較して追従誤差が2桁以上改善される。

ABSTRACT

Thermostatically Controlled Loads (TCLs) such as air conditioners and water heaters typically maintain their temperature within a preset range using on/off actuation. These types of loads are inherently flexible: many different power consumption trajectories exist that can keep the temperature within range. Decades of research has shown that flexible loads can provide valuable grid services. Quantifying the power and energy capacities of a collection of TCLs is a well-studied problem. However, most works focus on temperature constraints. In this work, we present a characterization of the capacity of a collection of TCLs that considers not only temperature, but also cycling and energy constraints. The characterization leads to a set of convex constraints. A grid operator can use this characterization to compute a feasible power consumption trajectory for an ensemble of TCLs that comes closest to what the operator needs to maintain demand-supply balance. Unlike prior attempts at capacity characterizations incorporating cycling constraints, our results are independent of the algorithm used to coordinate the TCLs.

研究の動機と目的

• TCLアンサンブルにおけるサイクリング制約を無視する既存の容量特徴付けのギャップを埋めること。
• TCL集約体のための実行可能で高精度な基準電力軌道を計画する、グリッドオペレータ向けの手法を開発すること。
• 基準信号が個々のTCLのサービス品質（QoS）制約（温度、サイクリング周波数、エネルギー使用量）と整合することを保証すること。
• 協調アルゴリズムの選択に依存しない、凸最適化フレームワークを用いた基準計画法を構築すること。
• 異種のTCL状態および現実的な気象プロファイル下での、本手法のロバストネスと有効性を示すこと。

提案手法

• 離散的で整数のサイクル制約を、集積的行動に関する連続的で凸的な制約に変換するために、TCLのオン／オフ状態の割合をモデル化する。
• 個々のTCLパラメータ（COP、温度範囲、最小オン／オフ時間、エネルギー制限）から導出された凸制約の集合として、集積的容量を定式化する。
• 目標電力軌道からの偏差を最小化する凸最適化問題として、基準計画問題を定式化する。この際、導出された集積的制約を満たす。
• 準均一性の仮定を置くが、数値実験では不均一性に対してもロバストであることが示された。
• サイクリング制約を無視するベースライン手法と比較して、閉ループシミュレーションにより追従性能を検証する。
• 本フレームワークにより、任意の適切に設計された協調アルゴリズムが、個々のTCLのQoSを侵害せずに基準を追従可能となる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 サイクリング制約を含むTCLアンサンブルに対して、凸的でアルゴリズムに依存しない容量特徴付けを構築できるか？
• RQ2 基準計画においてサイクリング制約を無視した場合、追従性能とQoS準拠性にどのような影響が生じるか？
• RQ3 実世界のTCL集団において、準均一性仮定からの逸脱に対して、提案手法の容量特徴付けはどれほどロバストか？
• RQ4 提案手法は、すべての個別TCL制約を満たしつつ、高精度な基準追従を保証できるか？
• RQ5 サイクリング制約を考慮しない場合、基準の攻撃的度合いとTCLのサイクリング周波数のトレードオフは何か？

主な発見

• 閉ループシミュレーションにおいて、本手法は追従誤差を0.06%まで低減したのに対し、サイクリング制約を無視する従来手法では24%にとどまった。
• 本手法で計画された基準信号は攻撃的でなく、それによりTCLのサイクリング制限に反する過度の急勾配を回避できる。
• シミュレーション全体で、すべてのTCLが個々のサイクリング制約（10分以内のサイクル間隔）を満たしており、大多数は20分周期近くで動作した。
• 多様な負荷分布において一貫した性能を示したため、TCLパラメータの不均一性に対しても本手法はロバストであることが確認された。
• 凸定式化により、生成された任意の実行可能基準信号は、3つのQoS制約を尊重するあらゆる協調アルゴリズムによって追従可能であることが保証された。
• 数値結果から、サイクリング制約を無視すると、実行不能または追従性が著しく低い基準信号が生じ、グリッドの信頼性とユーザー満足度が損なわれる可能性があることが確認された。