[論文レビュー] Design of Resource Agents with Guaranteed Tracking Properties for Real-Time Control of Electrical Grids

Andrey Bernstein, Niek J. Bouman+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 27, 2015

Smart Grid Energy ManagementEngineering参考文献 8被引用数 17

ひとこと要約

本稿は、リアルタイム電力系統制御におけるリソースエージェントに対して、蓄積誤差が有界である性質を提案し、実装された電力設定値が平均的に要求された設定値を追跡することを保証する。誤差拡散技術を用いることで、c-有界な蓄積誤差を保証し、最適動作への収束を向上させ、再生可能エネルギーの切り捨てを低減し、異種・不確実・離散的リソースを有するマイクログリッドにおけるシステムのロバスト性を向上させる。

ABSTRACT

We target the problem of controlling electrical microgrids with little inertia in real time. We consider a central controller and a number of resources, where each resource is either a load, a generator, or a combination thereof, like a battery. The controller periodically computes power setpoints for the resources based on the estimated state of the grid and an overall objective, and subject to safety constraints. Each resource is augmented with a resource agent that a) implements the setpoint requests sent by the controller on the resource, and b) translates device-specific information about the resource into a device-independent representation and transmits this to the controller. We focus on the resource agents and their impact on the overall system's behavior. Intuitively, for the system to converge to the objective, the resource agents should be obedient to the requests from the controller, in the sense that the actually implemented setpoint should be close to the requested setpoint, at least on average. This can be important especially when a controller that performs continuous optimization is used (for the sake of performance) to control discrete resources (which have a discrete set of implementable setpoints). We formalize obedience by defining the notion of $c$-bounded accumulated-error. We then demonstrate its usefulness, by presenting theoretical results (for a simple scenario) and simulation results (for a more realistic setting) that indicate that, if all resource agents in the system have bounded accumulated-error, the closed-loop system converges on average to the objective. Finally, we show how to design resource agents that provably have bounded accumulated-error for various types of resources, such as resources with uncertainty (e.g., PV panels) and resources with a discrete set of implementable setpoints (e.g., on-off heating systems).

研究の動機と目的

• 異種・不確実・離散的電力リソースのリアルタイムマイクログリッド制御における課題に対処すること。
• 制御器の要求に従うリソースエージェントの挙動を、有界な蓄積誤差という指標として形式化すること。
• システム全体の性能向上を図るために、c-有界蓄積誤差を確実に達成するリソースエージェントの設計をすること。
• 有界誤差が最適動作およびエネルギーバランスへの収束を保証することを示すこと。

提案手法

• リソースエージェントが制御器の要求に従う度合いを測る形式的指標として、c-有界蓄積誤差性質を導入すること。
• 連続的設定値を離散的または不確実に実装可能な設定値にマッピングするため、誤差拡散技術を用いたリソースエージェントの設計を行うこと。
• 凸集合および信念集合の表現を用いて、離散的制御（例：オンオフヒーター）および不確実な出力源（例：太陽光パネル）のリソースにこの手法を適用すること。
• グリッドエージェントとリソースエージェントからなる階層的エージェントフレームワークを採用し、リソースエージェントが装置固有の制約を抽象的かつ装置に依存しない表現に変換すること。
• グリッドエージェントレベルで、リソースエージェントのフィードバックに依存して、システムの妥当性と性能を維持するロバストな連続最適化を実装すること。
• 簡略化された仮定の下での理論的分析と、変動する日射量を伴う現実的な低圧マイクログリッドシナリオにおけるシミュレーションを通じて、手法の妥当性を検証すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リソースエージェントは、どのように設計すれば、実装された設定値が平均的に制御器の要求する設定値を追従するよう保証できるか？
• RQ2 離散的または不確実なリソースが存在する場合でも、閉ループシステムが最適な目的関数に収束することを保証する形式的性質は何か？
• RQ3 高比率の再生可能エネルギーを有するリアルタイムグリッド制御において、有界な蓄積誤差はシステム性能をどのように向上させるか？
• RQ4 多様なリソースタイプにわたって、有界な蓄積誤差を確実に達成するための体系的なリソースエージェント設計手法を開発可能か？

主な発見

• リソースエージェントにおける誤差拡散の使用により、単純な射影ベース手法で見られる蓄積誤差の無限大への増大を防ぐことができる。
• 有界な蓄積誤差により、時間平均での実装設定値が最適設定値に収束し、エネルギーバランスの確保と仮想電力プラントの性能向上が達成される。
• グリッドエージェントの勾配降下法のステップサイズへの感受性が低減し、システムのロバスト性が向上する。
• 再生可能エネルギーの活用が著しく向上する：太陽光の切り捨てが低減し、日射量の変動に応じた最大出力に追従する。
• 300 msのスクエア波型日射量プロファイルを想定したシミュレーションにおいて、有界誤差エージェントは近似的に最適な電力供給と安定したスイッチング動作を達成した。
• 有界蓄積誤差性質により、発生または消費される総エネルギー量が要求された量に収束することが保証され、これは長期的なグリッド安定性および市場応用において極めて重要である。