[論文レビュー] Joint Planning of PEV Fast-Charging Network and Distributed PV Generation Using the Accelerated Generalized Benders Decomposition

Hongcai Zhang, Scott Moura+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 23, 2017

Electric Vehicles and Infrastructure被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、結合された交通網および電力網上におけるプラグイン電気自動車（PEV）の急速充電ステーションおよび分散型太陽光発電（PV）プラントの立地と容量を共同で最適化する、2段階の確率的混合整数2次錐計画（MISOCP）を提案する。加速型一般化ベイナーズ分解（AGBD）アルゴリズムを用いることで、不確実性を伴う大規模問題を効率的に解き、共同計画が総システムコストを最大5.35%削減し、PV統合と無効電力制御によって混雑を緩和することで、高価なグリッドアップグレードを延期できることを示している。

ABSTRACT

Integration of plug-in electric vehicles (PEVs) with distributed renewable resources will decrease PEVs' well-to-wheels greenhouse gas emissions, promote renewable power adoption and defer power system investments. This paper proposes a multidisciplinary approach to jointly planning PEV fast-charging stations and distributed photovoltaic (PV) power plants on coupled transportation and power networks. First, we develop models of 1) PEV fast-charging stations; 2) highway transportation networks under PEV driving range constraints; 3) PV power plants with reactive power control. Then, we formulate a two-stage stochastic mixed integer second order cone program (MISOCP) to determine the sites and sizes of 1) PEV fast-charging stations; 2) PV power plants. To address the uncertainty of future scenarios, a significant number of future typical load, traffic flow and PV generation curves are adopted. This makes the problem large scale. We design a Generalized Benders Decomposition Algorithm to efficiently solve it. To the authors' knowledge, this work is the first that jointly plans both PEV fast-charging stations and PV plants with consideration for PEV driving range limits and reactive PV power control. We conduct numerical experiments to illustrate the effectiveness of the proposed method, and validate the benefits of the joint planning and adopting advanced PV reactive power control.

研究の動機と目的

• プラグイン電気自動車（PEV）と分散型再生可能エネルギー源の統合を促進し、温室効果ガス排出を削減するとともに、電力系統の投資を延期することを目的とする。
• 結合された交通網および電力網上におけるPEVの急速充電ステーションおよび分散型PV発電所の立地と容量を共同で最適化することを目的とする。
• 計画プロセスにPEVの走行範囲制約およびPVインバーターの無効電力制御機能を明示的に組み込むことを目的とする。
• 地域的なPEV充電需要を満たすために、分散型PV発電を活用してシステムコストと混雑を低減することを目的とする。
• PVシステムからの無効電力制御が、電圧品質と運用の柔軟性を向上させる効果を評価することを目的とする。

提案手法

• 将来の負荷、交通、PV発電プロファイルの不確実性を考慮した、最適なPEV急速充電ステーションおよび分散型PVプラントの立地と容量を決定する2段階の確率的MISOCPを定式化する。
• 走行範囲制約を組み込んだ変更版容量制限付き充電所立地モデルを用いて、高速道路網上のPEVの交通フローと充電需要をモデル化する。
• グリッド接続インバーターによるPV発電所における無効電力制御を組み込み、電圧調整を支援し、電力品質を向上させる。
• 大規模問題を解消するため、加速型一般化ベイナーズ分解（AGBD）アルゴリズムを用いて、マスタープロブレム（混合整数線形計画）とサブプロブレム（凸2次錐計画）に分離する。
• 反復的にベイナーズカットを生成することでマスタープロブレムをタイトニングし、最適解に効率的に収束させる。
• 不確実性を表現するため、負荷、交通、PV発電の代表的な多数のシナリオを用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PEVの急速充電ステーションと分散型PVプラントの共同計画を、PEVの走行範囲制約および電力系統制約を満たす条件下で、総システムコストを最小化する形でどのように定式化できるか？
• RQ2 分散型PV発電の統合が、系統の混雑緩和と配電網の投資延期に与える影響は何か？
• RQ3 PVインバーターからの無効電力制御が、高PEV浸透率下での電圧品質とシステム運用の柔軟性に与える影響は何か？
• RQ4 単独でのPEV充電ステーション導入と比較して、共同計画が総システムコストをどの程度削減できるか？
• RQ5 PEV保有台数の規模が、共同計画およびPV統合の利点に与える影響は何か？

主な発見

• PEV急速充電ステーションとPVプラントの共同計画により、ケース2（ケース1と比較）では総システムコストが3.19%削減され、ケース5（ケース4と比較）では5.35%削減された。主に地域的PV発電による運用コストの低減に起因する。
• 分散型PVプラントの設置により、PVを含むすべてのケースで線路混雑が解消された。一方、PVなしのケースでは、熱的過負荷のため最大1.87%のPEV充電需要が満たされなかった。
• PVインバーターからの無効電力制御は、電圧偏差を顕著に低減し、特に逆方向潮流に起因する電圧上昇を緩和する効果があり、わずかな直接的コスト削減（<1%）でさえも電力品質の向上に寄与した。
• 加速型一般化ベイナーズ分解アルゴリズムは、大規模問題を約18時間で解釈し、PEV保有台数が増加するほど制約が厳しくなるため、解法時間も延長される傾向が観察された。
• 高負荷シナリオでは、地域的PV供給を活用することで、より少ない数、より低コストの充電ステーションで済ませられ、高価なグリッドアップグレードや混雑を引き起こしやすい地域を回避できた。
• 熱的混雑の低減により、送電・配電インfraの投資を延期でき、PV統合ケースではいかなる線路も100%熱負荷を超えないようにした。