[論文レビュー] Leveraging Two-Stage Adaptive Robust Optimization for Power Flexibility Aggregation

Xin Chen, Na Li|arXiv (Cornell University)|May 7, 2020

Smart Grid Energy Management参考文献 36被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、径路型配電系統における分散型エネルギー資源（DERs）からの多期間電力柔軟性を統合するための2段階適応的ロバスト最適化（ARO）フレームワークを提案する。ネットワーク制約および非平衡三相潮流を考慮し、有効電力および有効・無効電力の共同領域に対する保証された実行可能領域を計算することで、最適性を確保しつつ分解可能性を達成する。実際の126ノード系統を用いた検証により、顕著な柔軟性の捕捉が可能であることが示された。

ABSTRACT

Adaptive robust optimization (ARO) is a well-known technique to deal with the parameter uncertainty in optimization problems. While the ARO framework can actually be borrowed to solve some special problems without uncertain parameters, such as the power flexibility aggregation problem studied in this paper. To effectively harness the significant flexibility from massive distributed energy resources (DERs), power flexibility aggregation is performed for a distribution system to compute the feasible region of the exchanged power at the substation over time. Based on two-stage ARO, this paper proposes a novel method to aggregate system-level multi-period power flexibility, considering heterogeneous DER facilities, network operational constraints, and an unbalanced power flow model. This method is applicable to aggregate only the active (or reactive) power, and the joint active-reactive power domain. Accordingly, two power aggregation models with two-stage optimization are developed: one focuses on aggregating active power and computes its optimal feasible intervals over multiple periods, and the other solves the optimal elliptical feasible regions for the aggregate active-reactive power. By leveraging the ARO technique, the disaggregation feasibility of the obtained feasible regions is guaranteed with optimality. Numerical simulations on a real-world distribution feeder with 126 multi-phase nodes demonstrate the effectiveness of the proposed method.

研究の動機と目的

• 分散系統における多様で分散型のエネルギー資源（DERs）からの多期間電力柔軟性を効率的に集約する課題に対処すること。
• ネットワーク制約およびパrameterの不確実性を考慮した場合でも、集約された電力領域の分解可能性を保証するロバスト最適化フレームワークの開発。
• 適応的ロバスト最適化（ARO）フレームワークを不確実性処理の範囲を越えて、非平衡三相潮流を考慮したシステムレベルの柔軟性集約を直接モデル化すること。
• 有効電力の最適実行可能区間および有効・無効電力の共同領域における最適楕円領域を計算し、運用の安全性と最適性を保証すること。

提案手法

• 時間的変化を考慮した変電所レベルの電力交換の実行可能領域を計算するための2段階適応的ロバスト最適化モデルを構築。有効電力および無効電力の両方を含む。
• 最適有効電力実行可能区間を求めるモデルと、有効・無効電力ドメインにおける最適楕円実行可能領域を求めるモデルの2つの異なるモデルを構築。
• 固定点電圧方程式に基づく線形化三相潮流モデルを用い、行列関数 A_Y、A_Δ、およびオフセットベクトル a を介して電圧および電流制限を扱いやすい形で表現。
• ラグランジュ双対性を適用し、双対部分問題を導出し、列生成またはベンダース型手法による分解と効率的解法を可能にする。
• 電圧大きさ、電流容量、蓄電池の充放電状態制限などのネットワーク制約を組み込み、非平衡系に特化したフェーズ別モデル化を実施。
• 最適化問題の双対形を導出し、強い双対性を保証するとともに、ロバストかつ最適かつ分解可能である解を得るための基盤を整備。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2段階適応的ロバスト最適化をどのように活用して、配電系統における集約電力柔軟性の実行可能領域をモデル化・計算できるか？
• RQ2 変電所における有効・無効電力注入の実行可能領域を、分解可能性を保証しながら最適に表現する方法は何か？
• RQ3 太陽光発電、蓄電池、制御可能負荷などの多様なDERを、非平衡三相潮流およびネットワーク制約のもとで一体的にモデル化するにはどうすればよいか？
• RQ4 AROフレームワークを不確実性処理の範囲を越えて、保証された実行可能性を有するシステムレベルの柔軟性集約を直接モデル化するために応用可能か？

主な発見

• 提案された2段階AROフレームワークは、有効電力集約の最適実行可能区間を効果的に計算し、その領域内に存在する任意の点が、個々のDERの妥当なディスpatchによって実現可能であることを保証している。
• 有効・無効電力の共同領域に関しては、最適楕円実行可能領域を計算しており、それが分解可能であることが保証されており、システムの安全性と運用制限を維持している。
• 実際の126ノード・マルチフェーズ配電系統を用いた数値シミュレーションにより、電圧、電流、蓄電制限を尊重しつつ顕著な電力柔軟性を捕捉可能であることが示された。
• 固定点電圧方程式に基づく線形化潮流モデルにより、時間的経過にわたるネットワーク制約の正確かつ計算的に扱いやすい表現が可能となった。
• 双対形の導出により強い双対性が保証され、分解手法を用いた効率的解法が可能となり、多数のDERを有する大規模配電系統に対してもスケーラブルであることが確認された。