[論文レビュー] Economic Dispatch Considering Spatial and Temporal Correlations of Multiple Renewable Power Plants

Chenghui Tang, Yishen Wang+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 2, 2017

Electric Power System Optimization参考文献 11被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、履歴確率ヒストグラムとコプゥラ理論を用いて、複数の再生可能エネルギー発電所（RPPs）の空間的・時間的相関を捉える、ギブスサンプリングに基づく動的シナリオ生成手法を提案する。高次元の同時分布に依存しないことで、計算複雑性を低減しつつ、不確実性、空間的相関、ばらつきを正確にモデル化する。本研究では、これらのシナリオを組み込んだ分布ベースおよびシナリオベースの経済 dispatch（ED）手法が、従来手法に比べて低いシステムコストとより優れたリスク管理を実現することを示しており、500～2000シナリオを用いるシナリオベースEDは、分布ベースの性能に近づく。

ABSTRACT

The correlations of multiple renewable power plants (RPPs) should be fully considered in the power system with very high penetration renewable power integration. This paper models the uncertainties, spatial correlation of multiple RPPs based on Copula theory and actual probability historical histograms by one-dimension distributions for economic dispatch (ED) problem. An efficient dynamic renewable power scenario generation method based on Gibbs sampling is proposed to generate renewable power scenarios considering the uncertainties, spatial correlation and variability (temporal correlation) of multiple RPPs, in which the sampling space complexity do not increase with the number of RPPs. Distribution-based and scenario-based methods are proposed and compared to solve the real-time ED problem with multiple RPPs. Results show that the proposed dynamic scenario generation method is much more consist with the actual renewable power. The proposed ED methods show better understanding for the uncertainties, spatial and temporal correlations of renewable power and more economical compared with the traditional ones.

研究の動機と目的

• 高再生可能エネルギー率の電力システムにおける複数の再生可能エネルギー発電所（RPPs）間の空間的・時間的相関をモデル化する課題に対処すること。
• 高次元同時分布に依存しないことで、相関のある再生可能エネルギー発電シナリオの生成に伴う計算複雑性を低減すること。
• システムの予備力、負荷供給停止、再生可能エネルギーの切り捨てのリスクを考慮した、分布ベースとシナリオベースの経済 dispatch（ED）手法の開発および比較すること。
• リアルタイムEDにおける不確実性、空間的相関、ばらつきがシステムコストおよび運用リスクに与える影響を評価すること。
• 実用的実装を想定した、シナリオ数とディスpatch性能の最適なバランスを特定すること。

提案手法

• 履歴確率密度ヒストグラム（PDHs）に基づき、コプゥラ理論を用いて複数のRPPsの同時依存構造をモデル化し、空間的相関の正確な表現を可能にする。
• 高次元同時分布に起因する次元の呪いを回避するため、1次元の条件付き分布から逐次サンプリングするギブスサンプリングを用いた動的シナリオ生成手法を導入する。
• 時間的相関（ばらつき）をスケジューリング期間全体にわたり、時系列的に再生可能エネルギー発電シナリオを繰り返しサンプリングすることで、時間的依存性を保持する。
• 全系統の再生可能エネルギー合計出力および送電線の潮流の条件付き周辺分布を構築し、予備力不足および系統混雑の系統的リスクを評価する。
• 解析的モーメントマッチングを用いた分布ベース手法と、埋め込みシナリオを用いたシナリオベース手法の2種類のEDフレームワークを開発し、負荷供給停止（LS）および再生可能エネルギーの切り捨て（REC）に対するペナルティを組み込む。
• 計算効率を維持しながら統計的整合性を保つために、シナリオ削減技術を用い、50、500、2000シナリオの各条件下で性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高次元同時分布に依存せずに、計算コストを抑えて複数のRPPsの空間的・時間的相関を効率的にモデル化・シミュレーションすることは可能か？
• RQ2 空間的相関や時間的ばらつきを無視した場合、高再生可能エネルギー率のシステムにおける経済 dispatch の正確性および経済性にどのような影響が生じるか？
• RQ3 現実的なRPP不確実性を想定した場合、分布ベースとシナリオベースのED手法は、システムコスト、予備力の適正性、リスク管理の観点からどのように比較できるか？
• RQ4 シナリオベースEDが、計算の取り扱いやすさを保ちつつ分布ベースEDと同等の性能を達成するために必要な最適なシナリオ数は何か？
• RQ5 負荷供給停止および再生可能エネルギーの切り捨てに対するペナルティ係数を変化させた場合、十分な下向き予備力の信頼性水準および全体のシステム経済性にどのような影響が生じるか？

主な発見

• ギブスサンプリングに基づく本手法による動的シナリオ生成は、サンプリング空間の複雑性を顕著に低減し、静的または高次元同時分布手法と比較して、実際の再生可能エネルギー出力行動をよりよく反映している。
• 500シナリオを用いたシナリオベースRTED手法は、2,000シナリオを用いた分布ベース手法の42,189ドルとほぼ同等の42,329ドルの総コストを達成しており、中程度のシナリオ数で高い忠実性を示している。
• 2,000シナリオを用いたシナリオベース手法は、特に送電制約下でのRECペナルティをよりよくモデル化できることから、分布ベース手法を上回る性能を示している。
• 既存のモデルと比較して、本手法は不確実性、空間的相関、時間的ばらつきのより良い表現により、システムコストを10～15％削減している。
• RECペナルティを40から200ドル/MWhに引き上げた場合、十分な下向き予備力の信頼性水準は74.84％から93.11％に上昇し、リスク志向に応じて予備力を適応的に調整できる能力を示している。
• [19]のモデルは、送電混雑をモデル化していないため、LSおよびRECペナルティが本手法よりも高い。[4]のモデルは、時間的ばらつきのモデル化が欠落しているため、コストが高くなっている。