[論文レビュー] Control and Optimization Meet the Smart Power Grid - Scheduling of Power Demands for Optimal Energy Management

Iordanis Koutsopoulos, Leandros Tassiulas|arXiv (Cornell University)|Aug 21, 2010

Smart Grid Energy Management参考文献 10被引用数 17

ひとこと要約

本稿では、スマート電力グリッドにおける最適なエネルギー管理のためのしきい値ベースのスケジューリング方針を提案する。グリッド運用者が消費者の電力需要をスケジューリングして運用コストを最小化するが、そのコストは瞬時の負荷の凸関数としてモデル化される。制御放出方針は、リアルタイムの電力消費に基づいて需要を動的に活性化またはキューイングする。デッドラインが長くなるにつれて、漸近的に最適性に達する。

ABSTRACT

The smart power grid aims at harnessing information and communication technologies to enhance reliability and enforce sensible use of energy. Its realization is geared by the fundamental goal of effective management of demand load. In this work, we envision a scenario with real-time communication between the operator and consumers. The grid operator controller receives requests for power demands from consumers, with different power requirement, duration, and a deadline by which it is to be completed. The objective is to devise a power demand task scheduling policy that minimizes the grid operational cost over a time horizon. The operational cost is a convex function of instantaneous power consumption and reflects the fact that each additional unit of power needed to serve demands is more expensive as demand load increases.First, we study the off-line demand scheduling problem, where parameters are fixed and known. Next, we devise a stochastic model for the case when demands are generated continually and scheduling decisions are taken online and focus on long-term average cost. We present two instances of power consumption control based on observing current consumption. First, the controller may choose to serve a new demand request upon arrival or to postpone it to the end of its deadline. Second, the additional option exists to activate one of the postponed demands when an active demand terminates. For both instances, the optimal policies are threshold based. We derive a lower performance bound over all policies, which is asymptotically tight as deadlines increase. We propose the Controlled Release threshold policy and prove it is asymptotically optimal. The policy activates a new demand request if the current power consumption is less than a threshold, otherwise it is queued. Queued demands are scheduled when their deadline expires or when the consumption drops below the threshold.

研究の動機と目的

• スマートグリッド環境下で、消費者の電力需要の知的なスケジューリングを通じてグリッド運用コストを最小化する課題に取り組む。
• 消費者とのリアルタイム通信を前提とした運用者の意思決定を制御および最適化問題としてモデル化する。
• 動的な需要の到着に適応しつつ、システムの信頼性とコスト効率を維持するオンラインスケジューリング方策を開発する。
• 理論的性能バウンドを確立し、長期平均コスト最小化のための漸近的に最適な制御方策を設計する。

提案手法

• グリッド運用コストを、瞬時の合計電力消費の凸関数として定式化し、負荷が増加するにつれて限界コストが上昇することを反映する。
• 2つの制御インスタンスを導入する：1つは新規需要をそのデッドラインまで延期することを許可し、もう1つは負荷が低下した際にキューイング済みの需要を再活性化することを許可する。
• 制御放出しきい値方策を提案する。これは、現在の電力消費がしきい値未満である場合にのみ、新規需要を活性化する。
• 継続的な需要生成とオンラインスケジューリング意思決定を仮定し、確率的モデルを用いて長期平均コストを分析する。
• 動的プログラミングと増加するデッドラインの漸近的解析を用いて、しきい値ベースの最適方策を導出する。
• すべての方策に対して普遍的な下界性能バウンドを確立し、デッドラインが長くなるにつれて制御放出方策がそのバウンドに漸近的に達することを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 グリッド運用者がリアルタイムで、凸関数として定式化された運用コストを最小化するために、消費者の電力需要を最適にスケジューリングする方法は何か？
• RQ2 需要が動的に到着し、意思決定がオンラインで行われる状況下で、最適スケジューリング方策の構造はどのようになるか？
• RQ3 しきい値ベースの方策の性能は、需要のデッドラインが長くなるに従ってどのように変化するか？
• RQ4 長期平均コストに対する普遍的な下界を導出可能か？ また、それは漸近的に達成可能か？
• RQ5 異なる運用制約下で、延期、活性化、キューイングのどの制御行動が最適な性能をもたらすか？

主な発見

• 制御放出しきい値方策は、デッドラインが長くなるにつれて、普遍的な下界性能バウンドに漸近的に達する。
• 非プリエンプティブスケジューリングの場合、問題はバインパッキング問題に帰着され、一般に計算的に困難（NP困難）であることが示唆される。
• プリエンプティブケースでは、反復アルゴリズムにより最適解が得られ、効果的に負荷バランス問題が解ける。
• 2つの制御インスタンスにおける最適制御方策は、いずれも現在の瞬時の電力消費にのみ依存するしきい値ベースである。
• 制御放出方策におけるしきい値は、キューのサイズに依存しない。ただしキューが空でない限り、これは電力消費がしきい値周辺で安定しているためである。
• 本モデルは、スケジューリングの柔軟性、可変電力レベル、エネルギー制約（例：電気自動車の充電）を持つ多様な需要タイプをサポートする。