[論文レビュー] Operations-Based Planning for Placement and Sizing of Energy Storage in a Grid With a High Penetration of Renewables

Krishnamurthy Dvijotham, Scott Backhaus+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 7, 2011

Smart Grid Energy Management参考文献 10被引用数 41

ひとこと要約

本論文は、再生可能エネルギーの導入率が高い送電網におけるエネルギー貯蔵の最適配置と容量設定のための、運用に基づくヒューリスティックを提案する。完全な予測のもとで全ノードにわたって理想化された最適制御アルゴリズムをシミュレートすることで、ネットワークの混雑状態を制御可能にする上で重要なのは、再生可能エネルギー発電所ではなく送電ノードであることが特定され、従来の配置方法と比較して、必要な貯蔵容量を最大30％まで削減できる。

ABSTRACT

As the penetration level of transmission-scale time-intermittent renewable generation resources increases, control of flexible resources will become important to mitigating the fluctuations due to these new renewable resources. Flexible resources may include new or existing synchronous generators as well as new energy storage devices. The addition of energy storage, if needed, should be done optimally to minimize the integration cost of renewable resources, however, optimal placement and sizing of energy storage is a difficult optimization problem. The fidelity of such results may be questionable because optimal planning procedures typically do not consider the effect of the time dynamics of operations and controls. Here, we use an optimal energy storage control algorithm to develop a heuristic procedure for energy storage placement and sizing. We generate many instances of intermittent generation time profiles and allow the control algorithm access to unlimited amounts of storage, both energy and power, at all nodes. Based on the activity of the storage at each node, we restrict the number of storage node in a staged procedure seeking the minimum number of storage nodes and total network storage that can still mitigate the effects of renewable fluctuations on network constraints. The quality of the heuristic is explored by comparing our results to seemingly "intuitive" placements of storage.

研究の動機と目的

• 時間的変動性を持つ再生可能エネルギーの導入を、運用リスクの増加を伴わずに送電網に統合するという、増大する課題に対処する。
• 特に再生可能エネルギーの導入率が高い状況下で、拡張計画と運用計画を分離する伝統的な計画手法の限界を克服する。
• 動的ネットワーク制約とリアルタイム制御効果を考慮した、エネルギー貯蔵の最適配置と容量設定のためのヒューリスティックを開発する。
• 再生可能エネルギーの変動に伴うシステムの安全性を維持しつつ、合計の貯蔵容量（電力およびエネルギー）を最小限に抑える。
• 再生可能エネルギー由来の混雑を制御可能な能力が高い、再生可能エネルギー発電所とは明確に異なるネットワークノードを同定する。

提案手法

• 全ネットワークノードにわたって、完全な再生可能エネルギー予測を用いた最適エネルギー貯蔵制御アルゴリズムをシミュレートする。
• 間欠的再生可能エネルギー発電の複数の時間系列シミュレーションを実行し、各ノードにおける貯蔵活動の統計を生成する。
• シミュレートされた貯蔵活動を用いて、各ノードがネットワーク制約違反の緩和に寄与する度合いをランク付けする。
• 段階的なノード削減ヒューリスティックを適用し、システム性能を維持する最小限の貯蔵可能ノードの集合を特定する。
• 直感的な配置（例：再生可能エネルギー発電所に設置）と無制限の貯蔵シナリオとを比較する。
• ネットワーク潮流および貯蔵注入パターンを分析し、特定の送電ノードが他のノードよりも優れた性能を示す理由を説明する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 変動する再生可能エネルギー発電に起因する混雑状態を制御可能にするために、どのネットワークノードが最も高い制御可能性を示すか？
• RQ2 最適な貯蔵配置は、再生可能エネルギー発電所のバスよりも、戦略的送電ノードを優先するか？
• RQ3 シミュレートされた最適制御活動に基づくヒューリスティックは、システムの安全性を維持する最小限の貯蔵ノード集合を特定できるか？
• RQ4 このヒューリスティックの性能は、直感的な貯蔵配置戦略と比較してどの程度優れているか？
• RQ5 重要なノードにおける制御的電力注入によって、再生可能エネルギーの変動を、より高い緩和能力を持つ地域へ動的に再ルーティングできる程度はどの程度か？

主な発見

• 最適な貯蔵配置は再生可能エネルギー発電所のバスを優先しない。代わりに、2つの重要な送電ノードが最も効果的であることが特定された。
• 10ノードおよび無制限ノードのセットと比較して、2ノードセットは、より少ない貯蔵ポイントであっても、同程度またはより優れた制約違反緩和を達成した。
• 再生可能エネルギー導入率が30％を超えると、2ノードセットは10ノードまたは無制限ケースと比較して、合計ネットワーク電力およびエネルギー容量を著しく低減した。
• 無制限ケースと比較して、2ノードセットは必要な貯蔵容量を最大30％まで削減でき、より優れた制御可能性を示した。
• 2つのノードは、主要なシステム領域間の主要な送電ボトルネックに位置し、再生可能エネルギーの潮流を動的に再ルーティング可能である。
• これらのノードでの制御により、再生可能エネルギーの変動を、より高い柔軟性を有する地域へ再配分でき、全体的な緩和能力が向上する。