[論文レビュー] Integrated Planning of a Solar/Storage Collective

Jesus E. Contreras-Ocaña, Arshpreet Singh+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 27, 2020

Smart Grid Energy Management参考文献 29被引用数 27

ひとこと要約

本稿では、フランスの集団自己消費規則に準拠した太陽光＋蓄電池エネルギーカollektivのための統合的長期計画およびモデル予測制御（MPC）フレームワークを提示する。システムの規模決定、均等なエネルギー配分、リアルタイム運用を統合最適化することで、コストと不一致を最小限に抑え、15人の消費者に均等に分配される3–11%の余剰エネルギーを達成する。

ABSTRACT

French regulation allows consumers in low-voltage networks to form collectives to produce, share, and consume local energy under the collective self-consumption framework. A natural consequence of collectively-owned generation projects is the need to allocate production among consumers. In long-term plans, production allocation determines each of the consumers' benefits of joining the collective. In the short-term, energy should be dynamically allocated to reflect operation. This paper presents a framework that integrates long and short-term planning of a collective that shares a solar plus energy storage system. In the long-term planning stage, we maximize the collective's welfare and equitably allocate expected energy to each consumer. For operation, we propose a model predictive control algorithm that minimizes short-term costs and allocates energy to each consumer on a 30-minute basis (as required by French regulation). We adjust the energy allotment ex-post operation to reflect the materialization of uncertainty. We present a case study where we showcase the framework for a 15 consumer collective.

研究の動機と目的

• フランスの集団自己消費規則に準拠した、協働的で財政的に持続可能な太陽光＋蓄電池集団のフレームワークを設計すること。
• 長期的なシステム規模決定と均等なエネルギー配分を統合最適化し、集団の福祉を最大化するとともに、投資家の収益性を確保すること。
• 計画された配分と実際の供給の不一致を最小限に抑えるリアルタイム制御および事後精算メカニズムを開発すること。
• 参加者および投資家間の信頼と参加を促進するため、価格および配分ルールの透明性と簡潔さを確保すること。
• 太陽光発電の不確実性やグリッド料金の変動を含む現実的な条件下で、フレームワークの性能を評価すること。

提案手法

• 20年間の期間を想定した長期計画のための混合整数線形計画（MILP）を定式化し、PV＋蓄電池システムの規模決定と集団福祉の最大化を目的とする。
• 負荷プロファイルとシステム容量に基づき、各消費者に予想される年間エネルギーを均等に配分する最適化モデルを用いる。
• 30分のローリング予測ホライズンを有するモデル予測制御（MPC）アルゴリズムを採用し、動的エネルギー配分を最適化して運用コストを最小化する。
• 実際の発電量と消費量に基づいてエネルギー配分を補正する事後精算アルゴリズムを導入し、不一致を低減する。
• 運用コストの最小化と計画エネルギー配分からの逸脱の両方をバランスさせる重み付き目的関数をMPCに適用する。
• 制御および精算問題の両方において凸最適化を用い、高速かつ信頼性の高い計算（1イテレーションあたり約0.006秒および約0.005秒）を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フランスの規則に準拠した15世帯の集団において、長期的集団福祉を最大化するための最適なPV＋蓄電池システムの規模は何か？
• RQ2 投資家および消費者の両方の財政的持続可能性を確保するためのエネルギー価格の範囲は何か？
• RQ3 異なる特性を持つ消費者間で、1年間にわたり規則上の30分単位の報告要件を満たしつつ、エネルギーをどのように均等に配分できるか？
• RQ4 提案されたMPCおよび精算フレームワークは、計画された供給と実際の供給の不一致を最小限に抑えるために、他の制御戦略に比べてどのように優れているか？
• RQ5 太陽光発電が予想を上回る場合、このフレームワークは公平性と余剰供給をどの程度維持できるか？

主な発見

• 提案されたフレームワークは、集団の財政的持続可能性を確保しており、楽観的ケースではPV＋蓄電池エネルギーの価格範囲が0.10–0.13 EUR/kWhで実現可能である。
• 投資家がネット利益の50％を占めても、消費者は電力会社からの電力使用と比較して3–5％の節約を達成しており、強い財政的インcentiveがあることが示された。
• 1年間を通じて、すべての消費者が約束されたエネルギー量以上を受領しており、予想を上回る6％の太陽光発電により、合計で276 ± 2 kWh（総負荷の2％以上）の余剰が生じた。
• MPCおよび事後精算アルゴリズムにより、年間終了時の不一致が消費者間で+3％～+11％の範囲に抑えられ、代替手法が最大1.2 MWhの不足を示したのに対し、優れた性能を発揮した。
• グリッドへの輸出補償なしの楽観的ケースでも、パレート最適性が達成されており、集団投資が依然として有益であることが示された。
• フレームワークは公平な分配を維持している：提案手法では、いかなる消費者も約束された量を下回ることなく、代替手法では最大15％の不足が生じたのとは対照的である。