[論文レビュー] Methodology for Multi-stage, Operations- and Uncertainty-Aware Placement and Sizing of FACTS Devices in a Large Power Transmission System

Vladimir Frolov, Michael Chertkov|arXiv (Cornell University)|Jul 7, 2017

Power System Optimization and Stability参考文献 24被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、大規模送電系統におけるコストの高い送電線拡張を遅らせるために、シリーズ型およびシャント型のFACTSデバイスの戦略的配置および容量設定を目的とした、段階的で不確実性に配慮した最適化フレームワークを提案する。ハイブリッドヒューリスティックとして、交互に交流潮流計算と混合整数線形／二次計画法を用いることで、複数の負荷増加シナリオと時間枠を考慮した総費用（投資費用と運用費用の合計）を最小化する。2736バスのポーランド系統において、スケーラブルで運用可能かつスパースなFACTS導入を実現した。

ABSTRACT

We develop new optimization methodology for planning installation of Flexible Alternating Current Transmission System (FACTS) devices of the parallel and shunt types into large power transmission systems, which allows to delay or avoid installations of generally much more expensive power lines. Methodology takes as an input projected economic development, expressed through a paced growth of the system loads, as well as uncertainties, expressed through multiple scenarios of the growth. We price new devices according to their capacities. Installation cost contributes to the optimization objective in combination with the cost of operations integrated over time and averaged over the scenarios. The multi-stage (-time-frame) optimization aims to achieve a gradual distribution of new resources in space and time. Constraints on the investment budget, or equivalently constraint on building capacity, is introduced at each time frame. Our approach adjusts operationally not only newly installed FACTS devices but also other already existing flexible degrees of freedom. This complex optimization problem is stated using the most general AC Power Flows. Non-linear, non-convex, multiple-scenario and multi-time-frame optimization is resolved via efficient heuristics, consisting of a sequence of alternating Linear Programmings or Quadratic Programmings (depending on the generation cost) and AC-PF solution steps designed to maintain operational feasibility for all scenarios. Computational scalability and application of the newly developed approach is illustrated on the example of the 2736-nodes large Polish system. One most important advantage of the framework is that the optimal capacity of FACTS is build up gradually at each time frame in a limited number of locations, thus allowing to prepare the system better for possible congestion due to future economic and other uncertainties.

研究の動機と目的

• 大規模送電ネットワークにおけるFACTSデバイスの最適配置および容量設定のための計算的にスケーラブルな手法の開発。
• 負荷増加と経済開発の不確実性を伴う長期的な送電線拡張計画の課題に対処すること。
• 複数の時間枠と負荷シナリオにわたる、投資費用と運用費用の合計コストを最小化すること。
• 全シナリオにおいて電圧および線路潮流制限を満たすために、連携制御による運用可能性を保証すること。
• コストの高い送電線拡張を遅らせるために、段階的でスパースかつ戦略的なタイミングでのFACTSデバイス導入を可能にすること。

提案手法

• 時間枠が計画期間を表し、シナリオが負荷増加の不確実性を表す、段階的で複数シナリオの最適化モデルを用いる。
• FACTSデバイスの投資意思決定に混合整数変数を含む非凸で非線形な交流最適潮流問題を定式化する。
• 線形計画法または二次計画法（運用費用最小化のため）と完全な交流潮流計算を交互に解くヒューリスティックを用いることで、全シナリオで妥当性を維持する。
• シナリオ生成には、ベース負荷増加曲線から導出された区分的定数負荷プロファイルを用い、ゼロ平均のガウスノイズを用いた確率的摂動を加える。
• 各時間枠で予算制約を課し、全シナリオにおいてすべての運用制限（電圧、線路潮流）が満たされることを保証する。
• 初期の発電プロファイルは、熱容量制限を緩和したACOPFにより得られ、その後、ベースケースの負荷に一致させるために比例的に負荷・発電をスケーリングする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不確実な負荷増加下で、大規模送電系統におけるFACTSデバイスをどのように最適に配置・容量設定すれば、高価な送電線投資を遅らせることが可能か？
• RQ2 段階的でシナリオベースの計画が、FACTS導入の費用対効果と運用可能性に与える影響は何か？
• RQ3 非凸で複数シナリオ・複数時間枠を含む交流最適潮流問題を、大規模システムでどのように効率的に解けるか？
• RQ4 FACTS導入によって、制約違反を伴わずに、混雑を軽減し、システムの負荷容量をどの程度まで延長できるか？
• RQ5 本手法は、従来の線路拡張やヒューリスティックベースのFACTS配置と比較して、費用とスケーラビリティの面でどの程度優れているか？

主な発見

• 提案手法により、2736バスのポーランド系統において、最適かつ段階的なFACTS導入により、送電線投資の遅延を通じて総費用が著しく削減された。
• 各時間枠で全6シナリオにおいて運用可能性が達成され、高負荷条件下で混雑料金が低減した。
• 本手法により、スパースで場所に特化したFACTSデバイスの導入が可能となった（限定的なバスおよび線路のみに設置）。実用的なスケーラビリティを示した。
• 線形計画法／二次計画法と交流潮流計算の交互ステップを用いることで、大規模システムにおいて妥当性を維持しながら、妥当な時間で収束を達成した。
• 本手法により、ストレス状態下でもシステムの運用領域が拡張され、ベースケースの非可能性閾値を超えて運用可能となった。
• ベース負荷を再スケーリングした上でガウスノイズを加えるシナリオサンプリング方式により、負荷分布の不確実性を効果的にモデル化し、ACOPFの妥当性を保持した。