[論文レビュー] Distributed Randomized Control for Demand Dispatch

Ana Bušić, Sean Meyn|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2016

Smart Grid Energy ManagementEngineering参考文献 8被引用数 16

ひとこと要約

本稿では、定温制御負荷における確率的コントローラーを用いた電力系統における需要ディスpatchのための、2つの新規分散制御設計—個別的視点設計（IPD）およびシステム的視点設計（SPD）—を提案する。両手法は、1つの常微分方程式の解を活用して集約負荷行動のパassing性と安定性を達成し、品質サービスを損なわず柔軟な負荷が補助サービスを提供可能にする。

ABSTRACT

The paper concerns design of control systems for Demand Dispatch to obtain ancillary services to the power grid by harnessing inherent flexibility in many loads. The role of "local intelligence" at the load has been advocated in prior work, randomized local controllers that manifest this intelligence are convenient for loads with a finite number of states. The present work introduces two new design techniques for these randomized controllers: (i) The Individual Perspective Design (IPD) is based on the solution to a one-dimensional family of Markov Decision Processes, whose objective function is formulated from the point of view of a single load. The family of dynamic programming equation appears complex, but it is shown that it is obtained through the solution of a single ordinary differential equation. (ii) The System Perspective Design (SPD) is motivated by a single objective of the grid operator: Passivity of any linearization of the aggregate input-output model. A solution is obtained that can again be computed through the solution of a single ordinary differential equation. Numerical results complement these theoretical results.

研究の動機と目的

• 予測不可能な再生可能エネルギーの供給をバランスさせる挑戦に応えるために、負荷に内在する柔軟性を活用し、補助サービスを提供する。
• 負荷が品質サービスを維持しつつ、グリッド信号に基づいて自立的に電力消費を調整できる分散型で確率的な局所コントローラーを設計する。
• 個々の負荷およびグリッド運用者という両視点から制御方策を定式化することで、集約負荷応答の体系的安定性とパassing性を保証する。
• 中央集権的連携を回避するスケーラブルで分散型の制御アーキテクチャを構築し、リアルタイム電力システムにおける大規模展開を可能にする。

提案手法

• 単一負荷の視点から1次元のマコフ決定過程の族に対する解として個別的視点設計（IPD）を定式化し、複雑な動的計画法を1つの常微分方程式の解に簡略化する。
• 線形化された集約入出力モデルのパassing性に基づき、システム的視点設計（SPD）を構築し、全システムのロバストネスと安定性を保証する。
• 定温制御負荷（TCL）を有限状態のマコフ連鎖モデルで表現し、状態遷移を温度しきい値と累積分布関数に基づく確率的ポリシーで制御する。
• 幾何的サンプリングを用いてTCLダイナミクスにおける離散時間リニューアル過程をモデル化し、最小限のモデル誤差で現実的な負荷行動をシミュレート可能にする。
• モンテカルロシミュレーションまたは実測データを用いて遷移行列 $ Q_0 $ を推定し、マコフモデルが実際の負荷行動を正確に反映することを保証する。
• さまざまな作動点 $ \zeta $ におけるボーデ線図と線形化解析を用いて、IPDとミオピック設計の安定性とロバストネスを比較し、検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 個々の負荷が品質サービスを損なわず補助サービスを提供できるように、分散型で確率的なコントローラーをどのように設計できるか？
• RQ2 グリッド運用者の視点から見た場合に、集約負荷応答のパassing性と安定性を保証する制御フレームワークは何か？
• RQ3 個々の負荷設計における複雑な動的計画法の族を、計算に実用的な1つの常微分方程式に簡略化できるか？
• RQ4 IPDおよびSPD設計は、さまざまなシステム作動条件や負荷ダイナミクスの下で、ロバストネスとパフォーマンスにおいてどのように比較されるか？
• RQ5 集約負荷の入出力行動はどの程度まで線形として近似可能であり、その近似はシステムの信頼性および制御設計にどのように影響を与えるか？

主な発見

• IPD設計は、幅広い作動点 $ \zeta $ において安定的かつ予測可能な入出力行動を達成しており、ボーデ線図では $ |\zeta| > 3 $ に対しても一貫した線形的応答を示している。
• SPD設計は、1つの常微分方程式を解くことで線形化された集約モデルのパassing性を保証し、全システムの線形化下でもロバストネスを保証している。
• ミオピック設計は $ \zeta = 0 $ ではIPDと類似しているが、$ |\zeta| > 3 $ では極めて予測不能な挙動を示しており、作動点の変動に対して極めて感受的で、ロバストネスが低いことが判明した。
• 数値結果により、IPDおよびSPDはいずれも1つのODEの解法により効率的に計算可能であり、大規模な需要ディスパッチシステムへのスケーラブルな展開が可能であることが確認された。
• 幾何的サンプリングに起因するモデル誤差は、$ \gamma $ が1に近い場合を除き小さいため、TCLダイナミクスのシミュレーションに離散リニューアル過程を用いることは妥当である。
• 集約負荷行動は、仮想的なエネルギー貯蔵システムとして効果的にモデル化可能であり、$ G_{\text{HP}} $ や $ G_{\text{MP}} $ のようなゼロエネルギー信号を追跡可能であり、高周波のグリッドフラクチュエーションに対しても支援が可能である。