[論文レビュー] Need-based Communication for Smart Grid: When to Inquire Power Price?

Husheng Li, Robert C. Qiu|arXiv (Cornell University)|Mar 10, 2010

Smart Grid Energy Management参考文献 7被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、通信コストと古くなった価格情報のペナルティの両者をバランスさせるために、スマートグリッド機器が電力価格をいつ照会するかを意思決定する最適な通信戦略を提案する。確率的ロケーショナルマージナルプライシング（LMP）予測を用いたマルコフ決定過程（MDP）を用いて、照会タイミングを動的計画法として定式化し、常に照会する戦略と比較して最大40％の総コスト削減を達成している。一方、単純なマイルール戦略も最適解に非常に近い結果を示している。

ABSTRACT

In smart grid, a home appliance can adjust its power consumption level according to the realtime power price obtained from communication channels. Most studies on smart grid do not consider the cost of communications which cannot be ignored in many situations. Therefore, the total cost in smart grid should be jointly optimized with the communication cost. In this paper, a probabilistic mechanism of locational margin price (LMP) is applied and a model for the stochastic evolution of the underlying load which determines the power price is proposed. Based on this framework of power price, the problem of determining when to inquire the power price is formulated as a Markov decision process and the corresponding elements, namely the action space, system state and reward function, are defined. Dynamic programming is then applied to obtain the optimal strategy. A simpler myopic approach is proposed by comparing the cost of communications and the penalty incurred by using the old value of power price. Numerical results show the significant performance gain of the optimal strategy of price inquiry, as well as the near-optimality of the myopic approach.

研究の動機と目的

• 既存の研究で通常無視されている、スマートグリッドの電力価格照会における通信コストの問題を解決すること。
• ブラウン運動に類似したプロセスとLMP-負荷マッピングを用いて、負荷ダイナミクスに基づく電力価格の確率的変動をモデル化すること。
• 電力消費コストと通信コストの合計を最小化する目的で、電力価格照会の意思決定をマルコフ決定過程（MDP）として定式化すること。
• 実用的導入を想定し、最適な動的計画法に基づく戦略と、より単純なマイルール戦略の両方を開発・評価すること。
• 異なるグリッドバスにおける価格ボラティリティの違いに応じて、最適な照会ポリシーのパフォーマンス向上を定量化すること。

提案手法

• 負荷ダイナミクスをブラウン運動に類似した確率過程としてモデル化し、既知のLMP-負荷マッピング曲線を用いて電力価格を導出する。
• 状態空間を「前回の照会からの経過時間」、行動空間を「照会」または「待機」、報酬関数を「電力消費の利得から通信コストおよびペナルティコストを差し引いたもの」として定義するマルコフ決定過程（MDP）を定義する。
• 割引合計コストを最小化する最適ポリシーを計算するために、動的計画法における価値反復法を適用する。
• 即時の通信コストと、古くなった価格情報の使用に伴う期待ペナルティを比較するマイルール戦略を提案する。
• パarametersとして割引率β=0.99、利得関数U(x)=100logx、調整可能な通信コストcを用い、PJMの5バス系を用いて数値シミュレーションを実施する。
• 最適戦略とベースライン戦略（常に照会、照会なし、マイルール）との間のコスト比を用いてパフォーマンスを評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 通信コストと古くなった価格情報によるペナルティを考慮した場合、スマートグリッドにおける機器が電力価格をいつ照会すべきかという最適なタイミングポリシーは何か？
• RQ2 最適なMDPベースの戦略は、常に照会するか、照会しない場合と比較して、総コスト削減の観点でどの程度優れているか？
• RQ3 即時のコスト・ベネフィット比較に基づく単純なマイルール戦略は、最適解からどの程度近いか？
• RQ4 異なるバスにおける価格ボラティリティは、価格照会の必要性と有効性にどのように影響するか？
• RQ5 通信コストの変動が、照会頻度と総コストのトレードオフに与える影響は何か？

主な発見

• 最適なMDPベースの戦略は、常に照会する戦略と比較して、総コストを20％から40％削減しており、価格ボラティリティが低いバス（例：バスE）で最も高い削減効果を示している。
• 価格変動が最も激しいバスDでは、頻繁な照会が求められるため、性能向上は小さくなる。
• 低ボラティリティの状況（例：バスE）でも、最適戦略は顕著なコスト削減を達成しており、価格変動が小さい場合でも照会の必要性が示されている。
• マイルール戦略は最適ポリシーに非常に近い性能を示しており、異なるθおよび通信コストにおいて、最適戦略とマイルール戦略のコスト比は常に1.0に近い水準を維持している。
• 通信コストが上昇するにつれて、最適戦略が常に照会戦略に対して示す性能向上は増加するが、照会なし戦略に対する性能向上は減少する。これは、最適な照会頻度の変化を示している。
• 最適戦略と常に照会戦略のコスト比は、大多数のバスで0.6から0.8の範囲にあり、最適な照会タイミングによって顕著なコスト削減が達成されることを示している。