[論文レビュー] Economic Power Capacity Design of Distributed Energy Resources for Reliable Community Microgrids

Chen Yuan, Guangyi Liu+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2017

Microgrid Control and Optimization参考文献 4被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、不確実性下での信頼性を確保するため、コミュニティマイクログリッドにおける分散型エネルギー資源（DERs）の経済的パワー容量設計フレームワークを提案する。離散時間フーリエ変換（DTFT）と粒子群最適化（PSO）を組み合わせることで、負荷および再生可能エネルギー出力の変動を満たしつつコストを最小化する最適なDERサイズを特定する。感度解析により、容量設計が予測された再生可能エネルギーの導入率に強く依存することが示された。

ABSTRACT

Community microgrids are developed within existing power systems by integrating local distributed energy resources (DERs). So power distribution systems can be seamlessly partitioned into community microgrids and end-users could be largely supported when an extreme event happens. However, because of DERs low inertia, their power capacity should be well designed to cover unexpected events and guarantee system reliability. This paper presents a quantitative and qualitative combined methodology for DERs selection, and an economic approach to meet the system reliability requirements. Discrete time Fourier transform (DTFT) and particle swarm optimization (PSO) are employed to obtain the optimal solution, with consideration of load demand and renewable generation uncertainties. In addition, a sensitivity analysis is conducted to show how DERs' capacity design is impacted by counted portion of the forecasted renewable generation.

研究の動機と目的

• コミュニティマイクログリッドにおける分散型エネルギー資源（DERs）の経済的かつ信頼性の高いパワー容量設計を開発すること。
• 予期せぬ事象に対応できる十分な容量を確保することで、DER統合システムにおける低慣性の課題に対処すること。
• 不確実性下での最適なDERサイズによる、システム信頼性と経済的効率のバランスを図ること。
• 感度解析を通じて、予測された再生可能エネルギー出力の影響をDER容量要件に定量化すること。

提案手法

• 負荷および再生可能エネルギー出力の不確実性の周波数領域特性をモデル化・分析するために、離散時間フーリエ変換（DTFT）を用いる。
• 非線形かつ制約付きの最適化問題であるDER容量サイズ決定問題を解くために、粒子群最適化（PSO）を適用する。
• 最適化フレームワークに負荷需要および再生可能エネルギー出力の予測値を確率的入力として統合する。
• 投資コストおよび運用コストを含む総システムコストを最小化する目的関数を定式化し、信頼性制約を満たすようにする。
• 負荷切り下げまたは電力不足の確率に基づく信頼性基準を組み込む。
• 予測された再生可能エネルギー出力の割合を変化させた感度解析を実施し、それが最適DER容量に与える影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 負荷および再生可能エネルギー出力の不確実性下でも、信頼性を確保しつつ経済的に最適化されたDER容量をどのように達成できるか？
• RQ2 予測された再生可能エネルギー導入率の変動が、必要なDER容量に与える影響は何か？
• RQ3 DTFTとPSOが共同で最適DERサイズ決定ソリューションをどのように導くか？
• RQ4 コミュニティマイクログリッド設計において、コスト最小化と信頼性の間にはどのようなトレードオフがあるか？
• RQ5 予測精度や再生可能エネルギー導入率の変化に伴い、最適DER容量はどの程度に敏感か？

主な発見

• 提案されたDTFT-PSO手法は、システム信頼性を維持しつつ総コストを最小化する最適なDER容量構成を的確に同定できた。
• 感度解析により、予測された再生可能エネルギー導入率が高くなると、必要なDER容量が顕著に減少することが判明し、ある閾値を超えるとリターンが減少することが示された。
• 最適化フレームワークにより、高い不確実性下でも負荷切り下げの確率が事前に定めた信頼性のしきい値を下回ることが保証された。
• DTFTの統合により、負荷および再生可能エネルギー出力における時間変動する不確実性の正確なモデル化が可能になった。
• PSOは効率的に近似的最適解に収束し、実用的なマイクログリッド応用に向けた頑健性およびスケーラビリティを示した。
• 結果から、予測された再生可能エネルギー出力とシステムの不確実性を両方の情報に基づいてDERサイズを決定することで、経済的かつ信頼性の高いマイクログリッド運用が実現可能であることが明らかになった。