[論文レビュー] An Adjustable Chance-Constrained Approach for Flexible Ramping Capacity Allocation

Zhiwen Wang, Chen Shen+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 1, 2017

Electric Power System Optimization参考文献 37被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、風力発電の導入率が高い電力系統における柔軟なラムピング容量（FRC）の割り当てを、調整可能な確率制約最適化手法を用いて提案する。予測誤差に基づく風力ラムピングの条件付き分布を導入し、確率制約モデルの取り扱いやすい再定式化を実施することで、運用リスクとFRCコストのバランスを図り、修正されたIEEE 118母線系統のテストケースにおいて有効性と計算効率の両面を示している。

ABSTRACT

With the fast growth of wind power penetration, power systems need additional flexibility to cope with wind power ramping. Several electricity markets have established requirements for flexible ramping capacity (FRC) reserves. This paper addresses two crucial issues that have rarely been discussed in the literature: 1) how to characterize wind power ramping under different forecast values and 2) how to achieve a reasonable trade-off between operational risks and FRC costs. Regarding the first issue, this paper proposes a concept of conditional distributions of wind power ramping, which is empirically verified by using simulation and real-world data. For the second issue, this paper develops an adjustable chance-constrained approach to optimally allocate FRC reserves. Equivalent tractable forms of the original problem are devised to improve computational efficiency. Tests carried out on a modified IEEE 118-bus system demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method.

研究の動機と目的

• 予測状況の変化に応じた風力出力ラムピングの体系的特徴付けの不足に対処すること。
• 電力系統における運用リスクと柔軟なラムピング容量（FRC）コストの最適なバランスを図る手法の開発。
• 確率制約最適化問題の取り扱いやすい再定式化を通じて、大規模なFRC割り当て問題における計算効率の向上。
• 標準テストシステムにおいて実世界およびシミュレートされた風力データを用いて、提案手法の妥当性を検証すること。

提案手法

• 予測誤差を関数として風力ラムピングの条件付き分布を導入し、シミュレーションおよび実データを用いて実証的に検証。
• 不確実性をモデル化しつつ、リスク許容度を調整可能な調整可能な確率制約プログラミングフレームワークを構築。
• 元の非凸確率制約問題の同等の凸再定式化を導出することで、計算の取り扱いやすさを向上。
• 修正されたIEEE 118母線系統に再定式化モデルを適用し、性能とスケーラビリティを評価。
• 歴史的およびシミュレートされた風力データを用いてラムピング分布モデルをキャリブレーションし、異なる予測シナリオ下でのリスク露出を評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる予測状況下で風力出力ラムピングをどのように効果的に特徴付けることができるか？
• RQ2 風力導入率が高い電力系統において、運用リスクとFRCコストの最適なトレードオフは何か？
• RQ3 大規模なFRC割り当て問題に適用可能な確率制約最適化をどのように計算的に取り扱いやすくできるか？
• RQ4 提案手法は、従来の手法と比較して、どの程度システムの信頼性とコスト効率を向上させるか？

主な発見

• 提案された風力ラムピングの条件付き分布モデルは、予測依存のばらつきを正確に捉えており、実世界およびシミュレートされたデータで検証された。
• 調整可能な確率制約アプローチにより、意思決定者がリスク許容度を調整可能な体系的リスク管理が可能になった。
• 再定式化された最適化モデルは、元の非凸定式化と比較して顕著な計算効率の向上を達成した。
• IEEE 118母線系統におけるテスト結果から、適切なリスク水準を維持しつつFRCコストを削減できることが確認された。