[論文レビュー] Graph based Platform for Electricity Market Study, Education and Training

Tao Chen, Chen Yuan+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 3, 2018

Electric Power System Optimization参考文献 9被引用数 3

ひとこと要約

本論文では、並列グラフ潮流（PGPF）および最適化されたLU分解を用いて、電力市場のリアルタイム・マーケット・クリアリングにおける、セキュリティ制約付きユニット・コミットメント（SCUC）および経済的ディスpatch（SCED）を高速化するTigerGraphベースのグラフコンピューティングフレームワークを提案する。このシステムは、ロケーション・マージナルプライス（LMP）のリアルタイム可視化を可能にし、大規模な電力ネットワークのインタラクティブでスケーラブルなシミュレーションを通じて、マーケットオペレータの教育・訓練を支援する。

ABSTRACT

With the further development of deregulated electricity market in many other countries around the world, a lot of challenges have been identified for market data management, network topology processing and fast market-clearance mechanism design. In this paper, a graph computing framework based on TigerGraph database is proposed to solve a security constrained unit commitment (SCUC) and security constrained economic dispatch (SCED) problem, with parallelized graph power flow (PGPF) and innovative LU decomposition techniques, for electricity market-clearance. It also provides a comprehensive visualization platform to demonstrate the market clearing results vividly, such as locational marginal price (LMP), and is able to be utilized for electricity market operators' education and training purpose.

研究の動機と目的

• 脱規制化された電力市場における、大規模なマーケットデータ、ネットワークトポロジー、および迅速なマーケット・クリアリングの管理に直面する課題に対処すること。
• デイ・アヘッドおよびリアルタイム電力市場運用のためのスケーラブルで高性能なシミュレーションフレームワークを開発すること。
• グラフコンピューティングを用いて、計算効率を確保しつつAC潮流制約をSCUC/SCEDに統合すること。
• マーケットオペレータの教育・訓練を支援するためのインタラクティブで視覚的なプラットフォームを提供すること。

提案手法

• フレームワークは、バスを頂点、送電線を辺とするグラフとして電力システムをモデル化するために、TigerGraphのネイティブ・グラフデータベースおよびコンピューティング・エンジンを活用する。
• TigerGraphのバッチ同期並列（BSP）モデルを用いて、効率的なAC潮流計算を実現するための並列グラフ潮流（PGPF）を実装する。
• SCUC/SCED問題に生じる大規模な線形方程式系を、分散的かつグラフ並列的に解くための革新的なLU分解技術を適用する。
• 時間的マーケットデータを複数時間にわたって整理するため、時間ツリー構造を採用し、動的入札およびシミュレーションを可能にする。
• 入札、発電制限、ネットワークパrameterなどのマーケットデータは、グラフの頂点および辺にプロパティとして格納され、柔軟なクエリおよび処理が可能になる。
• GraphStudioベースの可視化レイヤーが、LMP、混雑状態、ディスpatch結果をリアルタイムでレンダリングし、直感的な解釈を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AC潮流制約を伴う電力市場におけるSCUCおよびSCED計算を高速化するために、グラフコンピューティングをどのように活用できるか？
• RQ2 大規模電力システムにおいて、従来手法と比較して、グラフベースの並列コンピューティングモデルが達成できる性能向上はどの程度か？
• RQ3 統一されたグラフデータモデルは、リアルタイムのマーケット・クリアリングシミュレーションに向け、複雑なマーケットおよびネットワークデータを効果的に表現できるか？
• RQ4 インタラクティブな可視化を通じて、このプラットフォームは電力マーケットオペレータの教育・訓練にどの程度効果的か？
• RQ5 時間ツリー構造は、効率的な時系列データ管理および動的マーケットシミュレーションをどの程度可能にするか？

主な発見

• IEEE-14バス系において8スレッドを用いて、マーケット・クリアリング実行時間が2804.396 msに達し、高い計算効率を示した。
• グラフベースのアプローチは、従来手法で見られる指数的増加を回避する近似線形の計算複雑度を維持した。
• GraphStudioを用いたLMPおよび混雑効果の可視化がリアルタイムで成功裏に実行され、市場結果の直感的理解が可能になった。
• 時間ツリー構造により、時系列マーケットデータの効率的格納および取得が可能となり、動的入札およびシナリオ分析が支援された。
• 118バス系のシミュレーションが成功裏に実施され、大規模ネットワークにおけるスケーラビリティおよびパフォーマンスの妥当性が確認された。
• PGPFと最適化されたLU分解の統合により、DC近似手法を上回る正確なAC潮流解がマーケット・クリアリングフレームワーク内で達成された。