[論文レビュー] Energy Trading between microgrids Individual Cost Minimization and Social Welfare Maximization

Zhenyu Qiao, Bo Yang+5 more|arXiv (Cornell University)|Feb 9, 2017

Smart Grid Energy Management参考文献 21被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、確率的再生可能エネルギーの供給と変動する負荷需要のバランスをとる課題に応えるために、Lyapunov最適化に基づくエネルギー取引フレームワークを提唱する。このフレームワークは、真実の二重入札メカニズムを用いて個々のエネルギーコストを最小化し、社会的厚生を最大化する。現在のシステム状態情報のみを用いてリアルタイムで分散型のエネルギー取引を可能にすることで、単独運用と比較して平均的なマイクログリッドエネルギー支出を11.3%削減するとともに、真実性と漸近的な社会的厚生最大化を保証する。

ABSTRACT

High penetration of renewable energy source makes microgrid (MGs) be environment friendly. However, the stochastic input from renewable energy resource brings difficulty in balancing the energy supply and demand. Purchasing extra energy from macrogrid to deal with energy shortage will increase MG energy cost. To mitigate intermittent nature of renewable energy, energy trading and energy storage which can exploit diversity of renewable energy generation across space and time are efficient and cost-effective methods. But current energy storage control action will impact the future control action which brings challenge to energy management. In addition, due to MG participating energy trading as prosumer, it calls for an efficient trading mechanism. Therefore, this paper focuses on the problem of MG energy management and trading. Energy trading problem is formulated as a stochastic optimization one with both individual profit and social welfare maximization. Firstly a Lyapunov optimization based algorithm is developed to solve the stochastic problem. Secondly the double-auction based mechanism is provided to attract MG truthful bidding for buying and selling energy. Through theoretical analysis, we demonstrate that individual MG can achieve a time average energy cost close to offline optimum with tradeoff between storage capacity and energy trading cost. Meanwhile the social welfare is also asymptotically maximized under double auction. Simulation results based on real world data show the effectiveness of our algorithm.

研究の動機と目的

• マイクログリッドにおける確率的再生可能エネルギー供給と変動する負荷需要のバランスをとる課題に対処すること。
• 相互接続されたマイクログリッド間のエネルギー取引において、個々のマイクログリッドのエネルギーコストを最小化するとともに、全体の社会的厚生を最大化すること。
• 分散型エネルギー取引のための真実性・予算バランス・経済的効率性を兼ね備えた二重入札メカニズムを設計すること。
• 再生可能エネルギー供給や負荷の未来の知識を必要としないリアルタイムでオンラインのエネルギー管理戦略を開発すること。

提案手法

• 確率的エネルギー管理問題を解くためにLyapunov最適化フレームワークを用い、確率分布の事前知識がなくても時間平均コスト最小化を実現する。
• アルゴリズムは、現在のエネルギー貯蔵レベル、負荷需要、再生可能エネルギー供給に基づいて、最適なエネルギー取引価格と数量を計算する。
• マイクログリッドからの真実の入札を引き出すために二重入札メカニズムを導入し、個々の合理性と予算バランスを保証する。
• 中間入札条件に基づき、入札受容と取引バランスを保証する係数を有する二重価格ルールを用いる。
• 実世界の風力および価格データを用いて、異なる負荷プロファイルと再生可能エネルギー供給能力を持つ2種類のマイクログリッドをモデル化する。
• 理論的分析により、アルゴリズムが近似的にオフライン最適解に近いコストトレードオフを達成し、漸近的に社会的厚生を最大化することを証明する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 確率的再生可能エネルギー供給と変動する負荷の下で、分散型エネルギー取引メカニズムは個々のマイクログリッドのエネルギーコストを最小化できるか？
• RQ2 相互接続されたマイクログリッド間のエネルギー取引において、二重入札メカニズムはどのように真実の入札と予算バランスを確保できるか？
• RQ3 マイクログリッド運用におけるエネルギー貯蔵容量、エネルギー取引コスト、顧客満足度の低下の間にはどのようなトレードオフがあるか？
• RQ4 提案されたアルゴリズムは、再生可能エネルギー供給や負荷の将来の知識がなくても、近似的に最適な性能を達成できるか？
• RQ5 相互接続されたマイクログリッド間のエネルギー取引は、メガグリッド依存をどの程度低減し、総合的なエネルギー支出を削減できるか？

主な発見

• 提案されたアルゴリズムは、エネルギー取引を行わない単独運用と比較して、マイクログリッドの平均エネルギー支出を約11.3%削減する。
• 二重入札メカニズムを用いるマイクログリッドは、効率的なマイクログリッド間エネルギー取引のおかげで、平均してメガグリッドからのエネルギー購入を11.5%少なくする。
• 無限の貯蔵容量を備えてもマイクログリッドは依然としてエネルギー取引に参加するため、このメカニズムが市場参加を効果的にインcentivizeしていることが示される。
• 理論的分析により、個々のマイクログリッドのコストがオフライン最適解に近づき、社会的厚生が漸近的に最大化されることを確認する。
• 二重入札メカニズムは真実性を保証しており、いかなるマイクログリッドも真実でない入札をすることで利益が低下することを示す。
• 遅延耐性のある負荷の遅延を許容範囲に保ちつつ、エネルギーコストを最小化し、取引効率を最大化する。