[論文レビュー] Model-less Robust Voltage Control in Active Distribution Networks using Sensitivity Coefficients Estimated from Measurements

Rahul Gupta, Fabrizio Sossan+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 11, 2022

Optimal Power Flow Distribution参考文献 22被引用数 24

ひとこと要約

本稿では、リアルタイム測定値から再帰的に推定された電圧感度係数とその不確実性を用いて、信頼性の高い電圧制御を保証する、モデルに依存しないロバスト電圧制御フレームワークを提案する。インストルメンテーショントランスフォーマ（IT）のノイズに起因する不確実性を、方向性を考慮した再帰的最小二乗法（RLS）を用いて組み込むことで、非ロバストな手法に比べて優れた性能を発揮し、高精度な測定ノイズ（ITクラス1.0）下でも電圧制限内を維持する。性能はモデルベース制御と同等である。

ABSTRACT

Measurement-rich power distribution networks may enable distribution system operators (DSOs) to adopt model-less and measurement-based monitoring and control of distributed energy resources (DERs) for mitigating grid issues such as over/under voltages and lines congestions. However, measurement-based monitoring and control applications may lead to inaccurate control decisions due to measurement errors. In particular, estimation models relying on regression-based schemes result in significant errors in the estimates (e.g., nodal voltages) especially for measurement devices with high Instrument Transformer (IT) classes. The consequences are detrimental to control performance since this may lead to infeasible decisions. This work proposes a model-less robust voltage control accounting for the uncertainties of measurement-based estimated voltage sensitivity coefficients. The coefficients and their uncertainties are obtained using a recursive least squares (RLS)-based online estimation, updated whenever new measurements are available. This formulation is applied to control distributed controllable photovoltaic (PV) generation in a distribution network to restrict the voltage within prescribed limits. The proposed scheme is validated by simulating a CIGRE low-voltage system interfacing multiple controllable PV plants.

研究の動機と目的

• 本稿では、測定に基づく電圧感度係数推定値の不確実性が、配電網における制御性能に与える影響を調査する。
• ネットワークモデルが利用可能でない、あるいは古くなった状況下でも、推定不確実性を考慮したロバスト電圧制御方式の開発を目的とする。
• モデルに依存しない制御フレームワークにおいて、推定不確実性を考慮することで、アクティブ配電網における電圧制御の信頼性と安全性を向上させることを目的とする。
• 異なる感度係数およびその不確実性の推定手法を評価・比較し、最も効果的な手法を同定することを目的とする。

提案手法

• 電圧感度係数およびその不確実性は、複数の忘却スキーム（例：RLS-SF、RLS-DF）を用いた再帰的最小二乗法（RLS）を用いてオンラインで推定される。
• 初期推定値は、履歴測定値を用いたオフライン最小二乗法（LS）によって得られる。
• 不確実性はフィッシャー情報行列の逆行列から導出され、推定の信頼性を定量化する。
• 二段階のフレームワークが採用される：第一に、リアルタイム測定値から感度係数とその不確実性が推定される。第二に、これらの推定値を用いてロバスト最適化問題が解かれる。
• ロバスト制御定式化では、感度係数の不確実性を考慮することで、不実行または不安全な制御行動を回避する。
• 本手法は、複数の制御可能なPVプラントを有するCIGRE LV配電ネットワークを用いて検証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 測定に基づく電圧感度係数推定値の不確実性は、モデルに依存しない配電網における電圧制御性能にどのように影響するか？
• RQ2 異なる忘却スキーム（例：RLS-DF、RLS-SF）を用いた再帰的推定手法の中で、インストルメンテーショントランスフォーマ（IT）クラスのノイズが変動する条件下で、最も正確かつ信頼性の高い感度係数推定値を提供するのはどれか？
• RQ3 推定不確実性を考慮したモデルに依存しないロバスト電圧制御方式は、モデルベース制御と同等の性能を達成できるか？
• RQ4 高精度な測定ノイズ（例：ITクラス1.0）下で、推定誤差が最も顕著に影響を及ぼす状況において、提案されたロバスト制御はどのように性能を発揮するか？
• RQ5 推定不確実性を無視した場合、特に電圧違反の観点から、電圧制御性能にどのような影響が生じるか？

主な発見

• 非ロバスト電圧制御で、最良の推定手法（RLS-DF）を用いても、ITクラス1.0下で顕著な電圧違反が生じ、最大母線電圧が1.059 puに達する。
• 提案されたRLS-DFを用いたロバスト制御では、ITクラス1.0下で最大母線電圧が1.034 puに抑えられ、モデルベース制御（1.031 pu）とほぼ同等の性能を示した。
• RLS-DFおよびRLS-SFの推定スキームは、他の手法に比べて一貫して優れた性能を示し、全ITクラスにおいて最小のRMSE（0.05～0.07）と最大のPICP（1.00）を達成した。
• RLS-DFを用いたロバスト制御は、高ITクラスノイズ下でも電圧違反を無視できるほどに低減したが、非ロバスト制御は推定品質にかかわらず電圧制限を守れなかった。
• RLS-DFを用いたモデルに依存しないロバスト制御は、モデルベース制御と同等の性能を達成しており、発電損失エネルギーはわずかに3％増加（104 kWh vs. 86.5 kWh）にとどまり、電圧制約を厳密に満たした。
• 本研究では、推定不確実性を無視すると、高品質な測定であっても不実行な制御意思決定が生じることを確認した。これは、モデルに依存しないフレームワークにおいて、不確実性を考慮した制御の必要性を強く示している。