[論文レビュー] Designing Day-Ahead Multi-carrier Markets for Flexibility: Models and Clearing Algorithms

Shahab Shariat Torbaghan, Mehdi Madani+5 more|arXiv (Cornell University)|Sep 25, 2020

Integrated Energy Systems Optimization参考文献 49被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、電力、ガス、熱を統合した日次多キャリア市場の最適化マッチングモデルを提案する。このモデルは、変換および貯蔵技術のための高度な注文タイプを統合し、柔軟性の効率的管理を可能にする。また、中央集権的なマッチングと同等の社会的厚生を達成する2つの分散型マッチングアルゴリズムを導入しており、収束のための緩い仮定のもとで、市場リスクとシステムオペレータの機会費用を顕著に低減する。

ABSTRACT

There is an intrinsic value in higher integration of multi-carrier energy systems (especially gas and electricity), to increase operational flexibility in the electricity system and to improve allocation of resources in gas and electricity networks. The integration of different energy carrier markets is challenging due to the existence of physical and economic dependencies between the different energy carriers. We propose in this paper an integrated day-ahead multi-carrier gas, electricity and heat market clearing which includes new types of orders and constraints on these orders to represent techno-economic constraints of conversion and storage technologies. We prove that the proposed market clearing gives rise to competitive equilibria. In addition, we propose two decentralised clearing algorithms which differ in how the decomposition of the underlying centralised clearing optimisation problem is performed. This has implications in terms of the involved agents and their mutual information exchange. It is proven that they yield solutions equivalent to the centralised market clearing under a mild assumption of sufficient number of iterations. We argue that such an integrated multi-carrier energy market mitigates (spot) market risks faced by market participants and enables better spot pricing of the different energy carriers. The results show that conversion/storage technology owners would suffer from losses and/or opportunity costs, if they were obliged to only use elementary orders. For the test cases considered in this article, sum of losses and opportunity costs could reach up to 13,000 EUR/day and 9,000 EUR/day respectively, compared with the case where conversion and storage orders are used.

研究の動機と目的

• 運用の柔軟性と資源配分の改善を図るため、電力、ガス、熱システムを統合した日次多キャリア市場マッチングフレームワークを設計すること。
• 技術的経済的制約を反映する変換および貯蔵技術の特性を捉えるために、具体的には変換注文および貯蔵注文を含む高度な注文タイプをモデル化すること。
• 中央集権的マッチング結果を再現しながら、参加者間の情報交換を最小限に抑える分散型マッチングアルゴリズムを開発すること。
• 提案された市場マッチングメカニズムが競争的均衡をもたらすことを証明し、経済的効率性と市場安定性を保証すること。
• 参加者に基本的な注文のみを許容する場合と、高度な注文を許容する場合の財務的影響を定量的に評価し、特に失われる収益および機会費用の観点から分析すること。

提案手法

• 本稿では、多キャリアエネルギー系を統合し、変換および貯蔵技術の物理的制約を含む、社会的厚生最大化のための中央集権的最適化問題を定式化する。
• 新たな注文タイプを導入する：変換注文（効率および容量制約付き）、貯蔵注文（インジェクション／抽出制限およびスプレッドコスト付き）。
• ラグランジュ緩和を参加者間で異なる方法で適用する2つの分散型アルゴリズムに、市場マッチングモデルを分解する。
• デュアル変数（市場価格）を用いて、異なるキャリア間でのマッチングを調整し、市場マッチングおよび個々の合理性を保証する。
• 理論的分析により、十分な反復回数の下で、2つの分散型アルゴリズムが中央集権的問題と同一の最適解に収束することを証明する。
• 線形計画法における強い双対性を活用し、最適解とデュアル変数（市場価格）が競争的均衡を形成することを確立する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 変換および貯蔵技術の物理的・経済的制約を尊重しつつ、電力、ガス、熱システムを効率的に統合する多キャリアエネルギー市場は、どのように設計できるか？
• RQ2 日次市場において、変換および貯蔵資産の全般的な柔軟性を反映させるために、どのような高度な注文メカニズムが必要か？
• RQ3 完全な情報共有なしに、分散型マッチングアルゴリズムが中央集権的マッチングプロセスと同等の社会的厚生最適化結果を達成できるか？
• RQ4 参加者を基本的な購入／売却注文に制限する場合と、高度な変換および貯蔵注文を許容する場合の経済的影響は何か？
• RQ5 分散型市場マッチングアルゴリズムが、中央集権的問題の最適解に収束する条件は何か？

主な発見

• 提案された市場マッチングメカニズムは、競争的均衡を保証し、最適デュアル変数がシステムの限界コストを正確に反映する市場清算価格として機能する。
• 2つの分散型マッチングアルゴリズムは、十分な反復回数の下で中央集権的マッチングと同等の解を生成する。収束性および経済的同等性が裏付けられる。
• テストケースにおいて、変換および貯蔵技術所有者が基本注文に制限された場合、合計損失および機会費用がそれぞれ1日あたり最大13,000ユーロおよび9,000ユーロ増加した。
• 多キャリア市場の統合により、スポット市場リスクが軽減され、エネルギー各キャリアにおけるスポット価格の正確性と効率性が向上する。
• 高度な注文タイプの使用は、再生可能エネルギー比率の高いシステムにおいて特に顕著に社会的厚生を向上させる。これは、柔軟性のある資産のより効果的な活用を可能にする。
• 強い双対性に基づく理論的基盤により、最適な資源配分と市場価格が経済的に効率的かつインcentive-compatible（インcentive-compatible）であることが確認された。