[論文レビュー] Limits on the Benefits of Energy Storage for Renewable Integration

Han-I Su, Abbas El Gamal|arXiv (Cornell University)|Sep 18, 2011

Microgrid Control and Optimization参考文献 16被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、単一母線電力系統におけるエネルギー貯蔵運用を、平均的な従来型発電量または負荷供給不能確率を最小化する無限時間ホライズンの確率的計画問題として定式化する。最適制御方策が導出され、予測誤差が独立同分布（i.i.d.）かつラプラス分布に従う場合でも、予想されるネット負荷の不確実性下で、再生可能エネルギーの余剰を貯蔵に利用し、不足分を補うためのグリーディ（貪欲）な充電・放電戦略が、わずかな貯蔵容量でもほぼ最適な性能を達成することを示している。

ABSTRACT

The high variability of renewable energy resources presents significant challenges to the operation of the electric power grid. Conventional generators can be used to mitigate this variability but are costly to operate and produce carbon emissions. Energy storage provides a more environmentally friendly alternative, but is costly to deploy in large amounts. This paper studies the limits on the benefits of energy storage to renewable energy: How effective is storage at mitigating the adverse effects of renewable energy variability? How much storage is needed? What are the optimal control policies for operating storage? To provide answers to these questions, we first formulate the power flow in a single-bus power system with storage as an infinite horizon stochastic program. We find the optimal policies for arbitrary net renewable generation process when the cost function is the average conventional generation (environmental cost) and when it is the average loss of load probability (reliability cost). We obtain more refined results by considering the multi-timescale operation of the power system. We view the power flow in each timescale as the superposition of a predicted (deterministic) component and an prediction error (residual) component and formulate the residual power flow problem as an infinite horizon dynamic program. Assuming that the net generation prediction error is an IID process, we quantify the asymptotic benefits of storage. With the additional assumption of Laplace distributed prediction error, we obtain closed form expressions for the stationary distribution of storage and conventional generation. Finally, we propose a two-threshold policy that trades off conventional generation saving with loss of load probability. We illustrate our results and corroborate the IID and Laplace assumptions numerically using datasets from CAISO and NREL.

研究の動機と目的

• エネルギー貯蔵が再生可能エネルギーの変動を緩和し、従来型発電への依存度を低下させる限界を特定すること。
• 平均的な従来型発電量または負荷供給不能確率を最小化するエネルギー貯蔵の最適制御方策を同定すること。
• 現実的な不確実性モデル下で、顕著な利点を達成するために必要な貯蔵容量を定量すること。
• CAISOおよびNRELの実データを用いた、複数時間スケールにおける電力系統運用における貯蔵の性能を評価すること。

提案手法

• 貯蔵を備えた単一母線系統の潮流を、無限時間平均コスト確率的計画問題として定式化する。
• ネット再生可能発電量を、決定論的予測値と確率的予測誤差の重ね合わせとしてモデル化する。
• 予測誤差が独立同分布（i.i.d.）であり、ラプラス分布に従うものと仮定し、貯蔵および従来型発電の閉形式の定常分布を導出する。
• 従来型発電の節約と負荷供給不能リスクの両立を最適化する二段階閾値制御方策を提案する。
• 各時間スケールにおける残差潮流問題を動的計画法で解く。
• CAISOおよびNRELの実際の負荷および風力発電データを用いて、結果を数値的に検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 再生可能エネルギーの変動に起因する従来型発電の必要性低減に、エネルギー貯蔵はどの程度効果的か？
• RQ2 平均的な従来型発電量または負荷供給不能確率を最小化するためのエネルギー貯蔵の最適制御方策は何か？
• RQ3 予測誤差が不確実な状況下で、エネルギー貯蔵の大部分の利点を達成するために必要な貯蔵容量はどの程度か？
• RQ4 予測誤差が独立同分布（i.i.d.）かつラプラス分布に従う場合、貯蔵の漸近的性能限界は何か？
• RQ5 複数時間スケールのダイナミクスは、貯蔵制御方策の設計および性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 平均的な従来型発電量を最小化する最適方策はグリーディである：貯蔵は再生可能エネルギーの余剰のみで充電され、従来型発電による充電は一切行われない。
• 独立同分布（i.i.d.）の予測誤差下で、誤差がラプラス分布に従う場合、貯蔵および従来型発電の定常分布を閉形式で導出可能である。
• 従来型発電の節約と負荷供給不能リスクの最適なトレードオフを実現する二段階閾値制御方策が提案された。
• CAISOおよびNRELのデータを用いた数値結果により、i.i.d.およびラプラス分布の仮定が妥当であり、わずかな貯蔵容量でも大部分の利点が達成されることを確認した。
• 予測誤差が適切にモデル化されている場合、限定的な貯蔵容量でも、従来型発電量および負荷供給不能確率の顕著な低減が達成可能であることが示された。
• 最適方策は、従来型発電による貯蔵充電を回避しており、これは不完全な往復効率と線形コスト構造のため、非効率である。