[論文レビュー] Model-free Load Control for High Penetration of Solar Photovoltaic Generation

Ouassim Bara, Mohammad Olama+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 8, 2017

Smart Grid Energy Management参考文献 34被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、正確な建物モデルを必要とせず、リアルタイムで太陽光発電（PV）発電を局所的に消費できるモデルフリー制御（MFC）フレームワークを提案する。データ駆動型の知能的比例制御器を用いることで、室内温度を±1°Cの快適帯内に維持しながら、PV発電プロファイルを追跡し、電圧変動と二方向電力流れを低減する。追跡誤差は1 kW未満に抑えられる。

ABSTRACT

This paper presents a new model-free control (MFC) mechanism that enables the local distribution level circuit consumption of the photovoltaic (PV) generation by local building loads, in particular, distributed heating, ventilation and air conditioning (HVAC) units. The local consumption of PV generation will help minimize the impact of PV generation on the distribution grid, reduce the required battery storage capacity for PV penetration, and increase solar PV generation penetration levels. The proposed MFC approach with its corresponding intelligent controllers does not require any precise model for buildings, where a reliable modeling is a demanding task. Even when assuming the availability of a good model, the various building architectures would compromise the performance objectives of any model-based control strategy. The objective is to consume most of the PV generation locally while maintaining occupants comfort and physical constraints of HVAC units. That is, by enabling proper scheduling of responsive loads temporally and spatially to minimize the difference between demand and PV production, it would be possible to reduce voltage variations and two-way power flow. Computer simulations show promising results where a significant proportion of the PV generation can be consumed by building HVAC units with the help of intelligent control.

研究の動機と目的

• 高浸透率の太陽光発電が配電グリッドに与える影響を最小限に抑えるために、PV発電の局所的消費を可能にすること。
• 変動する太陽光発電と変化する建物状態にもかかわらず、住民の熱的快適性を±1°Cの範囲内に維持すること。
• リアルタイム制御において、複雑で高精度な建物モデルや計算コストの高い最適化を不要とするようにすること。
• HVAC負荷スケジューリングをリアルタイムのPV出力と同期させることで、高比率のPV接続における電圧変動と逆方向潮流を低減すること。
• 住宅および商業施設に広く展開可能なスケーラブルで、頑健かつ低コストな制御ソリューションを実証すること。

提案手法

• 本手法は、超局所モデルに基づくモデルフリー制御（MFC）フレームワークを採用し、物理法則や微分方程式を無視し、入力と出力のデータのみを用いる。
• 知能的比例制御器を設計し、実際のPV発電量と現在の負荷需要との差に応じて、HVAC装置の電力消費をリアルタイムで調整する。
• 制御戦略では、HVAC総エネルギー消費量が許容誤差範囲（ε = 1 kW）内でPV発電プロファイルに従うことを制約条件として課す。
• 最適化を回避するため、測定可能な信号（PV出力と室内温度）のみを用いて、負荷需要をPV供給に直接合わせる。
• 安定性と外部要因（天候の変化、占有人数の変動など）に対するロバスト性を保証するデータ駆動型の制御則を導出する。
• 本手法はスケーラブルである：建物を追加しても計算複雑度は増加せず、制御アーキテクチャの変更も不要である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 HVACシステムをモデルフリーで制御することで、太陽光PV発電を局所的に消費し、グリッドへの影響を最小限に抑えることは可能か？
• RQ2 リアルタイムで変動するPV出力と同期させながら、HVAC負荷を制御する際、どのようにして熱的快適性を維持できるか？
• RQ3 モデルフリー制御は、高比率のPV接続を持つ配電網において、電圧変動と逆方向潮流をどの程度低減できるか？
• RQ4 複雑な最適化や正確な建物モデルに依存せずに、本手法がPVプロファイルの追跡を高精度に達成できるか？
• RQ5 建物数の増加が、追跡精度および熱的快適性性能に与える影響は何か？

主な発見

• モデルフリー制御アプローチは、最大追跡誤差が1 kW未満に抑えられるなど、供給と需要の不一致を顕著に低減し、PV発電プロファイルを効果的に追跡した。
• 13棟すべての建物の室内温度が±1°Cの快適帯内に維持され、初期温度が低かった極限状況ではわずかな逸脱が生じたが、概ね良好な結果を得た。
• 建物を1棟追加（N_b = 14）したことで、温度制御の精度が向上し、個々のHVACユニットの負荷が軽減された。これにより、スケーラビリティと性能向上が実証された。
• 天候の変化や占有人数の変動といった外部要因に対しても、詳細な建物モデルを必要とせず、安定した性能を維持した。
• 計算効率が高く、スケーラブルな制御フレームワークであり、13棟から14棟に拡張しても計算負荷に変化がなかった。
• 応答性の高いHVAC負荷を活用することで、局所的なPV消費を実現し、二方向電力流れと電圧変動を効果的に低減した。