[論文レビュー] Frequency Stability Using MPC-based Inverter Power Control in Low-Inertia Power Systems

Atinuke Ademola-Idowu, Baosen Zhang|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2019

Microgrid Control and Optimization参考文献 29被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、低慣性電力系におけるインバーター駆動リソース（IBR）のアクティブ電力設定値を最適化するため、モデル予測制御（MPC）に基づくインバーター電力制御（MIPC）戦略を提案する。モデル不一致を補償する観測器を統合したリアルタイム最適化フレームワークに、ハード制約である電力およびエネルギー制約を明示的に組み込むことで、最適にチューニングされたバーチャル同期機（VSM）を著しく上回り、周波数変動を0.3 Hz（電力制限時）および0.4 Hz（エネルギー制限時）に低減する。また、ノイズ、限られた通信、遅延の下でも安定性を維持する。

ABSTRACT

The electrical grid is evolving from a network consisting of mostly synchronous machines to a mixture of synchronous machines and inverter-based resources such as wind, solar, and energy storage. This transformation has led to a decrease in mechanical inertia, which necessitate a need for the new resources to provide frequency responses through their inverter interfaces. In this paper we proposed a new strategy based on model predictive control to determine the optimal active-power set-point for inverters in the event of a disturbance in the system. Our framework explicitly takes the hard constraints in power and energy into account, and we show that it is robust to measurement noise, limited communications and delay by using an observer to estimate the model mismatches in real-time. We demonstrate the proposed controller significantly outperforms an optimally tuned virtual synchronous machine on a standard 39-bus system under a number of scenarios. In turn, this implies optimized inverter-based resources can provide better frequency responses compared to conventional synchronous machines.

研究の動機と目的

• インバーター駆動リソース（IBR）の増加に伴い機械的慣性が低下する低慣性電力系における周波数不安定化の課題に対処すること。
• 従来の手法がしばしば無視または不適切に管理する、アクティブ電力出力および利用可能なエネルギーといったIBRのハード制約を明示的に取り扱う制御戦略の開発。
• 制御器のパrameterチューニングに代えて、モデル予測制御（MPC）を用いてリアルタイムでアクティブ電力設定値を最適化することで、周波数調節性能の向上。
• 観測器を用いた状態推定機構により、測定ノイズ、限られた通信、時間遅延に対するロバストネスを確保すること。

提案手法

• 周波数変動と周波数変化率（ROCOF）を最小化する目的関数を用いて、有限区間最適化としてインバーター電力制御問題を定式化し、MPCを適用。
• 制御行動が非可解にならないように、アクティブ電力出力および利用可能なエネルギーに関するハード制約を最適化問題に明示的に組み込む。
• リアルタイムでモデル不一致および測定不能なシステム状態を推定するための状態観測器を用い、測定ノイズや通信不完全性に対するロバストネスを向上。
• リcedeiningホライズンアプローチを採用：各時刻において、予測ホライズン全体にわたる最適化問題を解き、そのうち最初の制御入力を実行。
• 広域測定が利用可能であれば統合し、部分的または遅延のある測定しか得られない場合でも、性能を維持。
• 二段階制御構造を採用：予測されたシステムダイナミクスに基づくローカルインバーター制御に加え、不確実性を補正するための観測器フィードバックを統合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ハード制約を伴う低慣性系において、MPCに基づくインバーター制御は、従来のVSM制御を上回り、周波数変動およびROCOFを最小化できるか？
• RQ2 MPC最適化に明示的な電力およびエネルギー制約を組み込むことで、制約なしまたはしきい値ベースのアプローチと比較して、システムの安定性および性能がどのように向上するか？
• RQ3 リアルタイム制御設定下で、測定ノイズ、限られた通信、時間遅延にさらされた場合、MIPCコントローラーがどれほど高い性能を維持できるか？
• RQ4 観測器ベースの状態推定戦略は、分散型インバーター制御フレームワークにおいて、モデル不一致および測定不能な摂動を効果的に補償できるか？

主な発見

• MIPCコントローラーは、電力制限時において周波数変動を約0.3 Hzに、エネルギー制限時において0.4 Hzに低減し、最適にチューニングされたVSMを著しく上回る。
• VSMとは異なり、急激な振動を示さない安定した周波数応答を維持する。これは、VSMがハード制約を明示的に扱えないため、振動が顕著に現れるのと対照的である。
• 測定ノイズに対してもロバストである。最悪のSNR 30 dBでも、滑らかで安定した性能を維持する。
• 部分的通信下でも、観測器ベースの推定により十分なシステム状態情報が再構築され、効果的な制御が継続される。
• 1ステップ（50ms）の遅延では性能がわずかに低下するが、システムは安定したまま。3ステップ（150ms）の遅延では性能がさらに低下するが、制御は依然として有効である。
• 通信なしの状況では、MIPCはVSMと同様の挙動を示すが、これは通信が最高性能を発揮するために不可欠であることを確認する。ただし、観測器により限られたデータでも意味のある運用が可能である。