[論文レビュー] Data-Driven Distributionally Robust Optimization for Real-Time Economic Dispatch Considering Secondary Frequency Regulation Cost

Likai Liu, Zechun Hu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 20, 2021

Frequency Control in Power Systems参考文献 17被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、コプーラベースのAGC信号モデルとワッサーテイン距離に基づくロバスト化を活用して、二次周波数調停下達コストを明示的にモデル化する、データ駆動型の分布ロバスト最適化（DRO）フレームワークを、リアルタイム経済 dispatch（RTED）に提案する。この手法は、負荷および再生可能エネルギーの不確実性を考慮しつつ、分布シフトに対してロバストであることを保証する。シミュレーションによる検証で、従来の手法に比べてコスト削減が確認された。

ABSTRACT

With the large-scale integration of renewable power generation, frequency regulation resources (FRRs) are required to have larger capacities and faster ramp rates, which increases the cost of the frequency regulation ancillary service. Therefore, it is necessary to consider the frequency regulation cost and constraint along with real-time economic dispatch (RTED). In this paper, a data-driven distributionally robust optimization (DRO) method for RTED considering automatic generation control (AGC) is proposed. First, a Copula-based AGC signal model is developed to reflect the correlations among the AGC signal, load power and renewable generation variations. Secondly, samples of the AGC signal are taken from its conditional probability distribution under the forecasted load power and renewable generation variations. Thirdly, a distributionally robust RTED model considering the frequency regulation cost and constraint is built and transformed into a linear programming problem by leveraging the Wasserstein metric-based DRO technique. Simulation results show that the proposed method can reduce the total cost of power generation and frequency regulation.

研究の動機と目的

• 電力系統における再生可能エネルギーの高比率導入に伴う周波数調停下達コストの増大に対処すること。
• 二次周波数調停下達コストおよび制約をリアルタイム経済 dispatch（RTED）モデルに統合すること。
• 再生可能エネルギー発電および負荷予測の分布的不確実性を考慮するデータ駆動型のロバスト最適化フレームワークを開発すること。
• 不確実なシステム状態下でのディスpatchのロバスト性とコスト効率を向上させること。
• 線形計画問題への変換により、実用的実装を可能とすること。

提案手法

• AGC信号、負荷電力、再生可能エネルギーの変動の間の結合的依存構造を捉えるために、コプーラベースのモデルを構築する。
• 予測された負荷および再生可能エネルギー電力の条件下での、AGC信号の経験的条件付き分布からの条件付きサンプリングを実施する。
• 不確実性の背後にある確率分布のあいまいさを扱うために、ワッサーテイン距離を用いて分布ロバストRTEDモデルを定式化する。
• 双対性理論およびワッサーテインあいまいさ集合の性質を用いて、ロバスト最適化問題を線形計画問題に再定式化する。
• 自動発電制御（AGC）ダイナミクスおよび周波数調停下達コストを経済 dispatch フレームワークに統合する。
• テストシステムを用いたシミュレーションにより、計算の取り扱いやすさとコスト削減の有効性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 再生可能エネルギーの不確実性下で、二次周波数調停下達コストを効果的にモデル化し、リアルタイム経済 dispatch に統合する方法は何か？
• RQ2 AGC信号、負荷、再生可能エネルギーの間の相関関係をモデル化することは、ディスパッチのロバスト性とコストにどのような影響を与えるか？
• RQ3 データ駆動型の分布ロバスト最適化アプローチは、決定論的または確率論的手法に比べて、総システムコストを低減できるか？
• RQ4 ワッサーテイン距離の使用は、不確実パラメータの分布シフトに対してどのようにロバスト性を向上させるか？
• RQ5 提案手法は、リアルタイム応用において、運用の妥当性と計算効率をどの程度維持できるか？

主な発見

• 提案されたDROベースのRTED手法は、従来の決定論的ディスパッチに比べ、発電および周波数調停下達の総コストを低減する。
• コプーラベースのAGC信号モデルは、負荷、再生可能エネルギー発電、制御信号の間の複雑な依存関係を効果的に捉えている。
• ワッサーテインベースのロバスト化により、分布的不確実性下でも解の信頼性が保証され、完全な分布仮定を必要としない。
• 再定式化された問題は線形計画問題として計算的に取り扱いやすく、リアルタイム応用が可能である。
• シミュレーション結果から、さまざまな不確実性シナリオにおいて顕著なコスト削減と改善されたロバスト性が確認された。
• 分布シフト下でのコストとロバスト性の観点で、標準的な確率的プログラミング手法を上回る性能を示した。