[論文レビュー] Joint Chance-Constrained Economic Dispatch Involving Joint Optimization of Frequency-related Inverter Control and Regulation Reserve Allocation

Ye Tian, Zhengshuo Li+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 7, 2023

Electric Power System Optimization被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、インバーター制御（仮想慣性およびドロープ係数）、調節 reserve、熱発電所のベースポイント出力、制御可能なインバーター型再生可能エネルギー、およびエネルギー貯蔵を共同最適化する共同確率制約付き経済 dispatch モデルを提案する。新規の混合サンプル平均近似（MSAA）法を導入することで、不確実性と周波数セキュリティ制約を効率的に扱い、計算負荷を著しく低減するとともに、システムの信頼性を確保し、運用コストを最小限に抑えることが可能となる。

ABSTRACT

The issues of uncertainty and frequency security could become significantly serious in power systems with the high penetration of volatile inverter-based renewables (IBRs). These issues make it necessary to consider the uncertainty and frequency-related constraints in the economic dispatch (ED) programs. However, existing ED studies rarely proactively optimize the control parameters of inverter-based resources related to fast regulation (e.g., virtual inertia and droop coefficients) in cooperation with other dispatchable resources to improve the system frequency security and dispatch reliability. This paper first proposes a joint chance-constrained economic dispatch model that jointly optimizes the frequency-related inverter control, the system up/down reserves, and base-point power for the minimal total operational cost. In the proposed model, multiple dispatchable resources including thermal units, dispatchable IBRs and energy storage are considered, and the (virtual) inertias, the regulation reserve allocations and the base-point power are coordinated. To ensure the system reliability, the joint chance-constraint formulation is also adopted. Additionally, since the traditional sample average approximation (SAA) method cost much computational burden, a novel mix-SAA (MSAA) method is proposed to transform the original intractable model into a linear model that can be efficiently solved via commercial solvers. The case studies validated the satisfactory efficacy of the proposed ED model and the efficiency of the MSAA.

研究の動機と目的

• 高インバーター型再生可能エネルギー（IBR）率の電力系統における不確実性と周波数不安定性の増大する課題に対処すること。
• 周波数関連インバーター制御パrameter（仮想慣性、ドロープ係数）を経済 dispatch に統合し、システムのセキュリティを向上させること。
• 不確実性下で、調節 reserve、ベースポイント出力、インバーター制御設定を共同最適化すること。
• 従来の手法では取り扱いにくい確率制約付きED問題の計算複雑性を低減すること。

提案手法

• 周波数セキュリティ制約と再生可能エネルギー出力の不確実性を組み込んだ共同確率制約付き経済 dispatch モデルを定式化する。
• 熱発電所のベースポイント出力、調節 reserve 分配、制御可能なIBRおよびエネルギー貯蔵の仮想慣性／ドロープ係数という3つの制御変数を共同最適化する。
• 非凸かつ確率的な問題を扱えるように、新規の混合サンプル平均近似（MSAA）法を適用し、取り扱い可能な線形計画問題に変換する。
• MSAAにおけるハイブリッドサンプリング戦略を用いて、解の精度と計算効率のバランスを図り、完全なSAAの高コストを回避する。
• 不確実な再生可能エネルギー出力下でもシステムの信頼性を確保するため、制約の満たされる確率閾値を指定した確率制約を採用する。
• 商用ソルバ（例：Gurobi、CPLEX）を用いて、再定式化された線形モデルを効率的に解く。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 仮想慣性やドロープ係数といったインバーター制御パrameterを、調節 reserve やベースポイント出力と共同最適化することで、高IBR率の系統における周波数セキュリティをどのように向上させられるか？
• RQ2 経済 dispatch に周波数関連インバーター制御を統合した場合、全体のシステム運用コストと信頼性にどのような影響を与えるか？
• RQ3 従来のSAAと比較して、混合サンプル平均近似（MSAA）法が、共同確率制約付き経済 dispatch 問題の計算負荷をどの程度低減できるか？
• RQ4 提案モデルは、高再生可能エネルギーの不確実性下でも、総運用コストを最小限に抑えながら、どのようにシステムの信頼性を維持できるか？
• RQ5 提案されたMSAAベースのアプローチにおいて、計算効率と解の精度のトレードオフはどのように変化するか？

主な発見

• 提案された共同確率制約付きモデルは、仮想慣性、ドロープ係数、調節 reserve、ベースポイント出力を的確に調整し、周波数セキュリティの向上と運用コストの低減を実現した。
• MSAA法は、従来のサンプル平均近似（SAA）と比較して、計算時間を著しく短縮し、大規模な確率的ED問題の効率的解法を可能にした。
• ケーススタディでは、不確実な再生可能エネルギー出力下でも、高い確率（例：95％信頼水準）でシステムの信頼性を維持していることが示された。
• インバーター制御とreserve割り当ての共同最適化により、従来のED手法と比較して、総運用コストが顕著に削減された。
• MSAA法は、完全なSAAに近い解の品質を達成しながら、はるかに少ないサンプル数で運用可能であり、リアルタイムまたはニアリアルタイムディスパッチ応用において有効であることが実証された。