[論文レビュー] Optimal Generation and Transmission Expansion Planning Addressing Short-Term Constraints with Co-optimization of Energy and Reserves

Alessandro Soares, Ricardo C. Perez+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2019

Electric Power System Optimization参考文献 24被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、時間的順序制約（ユニットコミットメント、ランピング、予備率要件を含む）を伴う発電および送電の統合拡張計画のための混合整数線形プログラミング（MILP）モデルを提案する。モデルは代表的な典型日と部分時系列分解を用いることで、計算の取り扱いやすさを維持しながら、再生可能エネルギーの変動性と短期的システム制約を正確に捉える。

ABSTRACT

The penetration of variable renewable energy (VRE) in electrical systems has changed the way the expansion planning is treated. This kind of resource has great variability in small amounts of time, which makes it important to represent hourly constraints that require chronology. Besides that, the generation reserves should also be adjusted in order to capture the intermittent effect, and since many countries use rapid thermal plants as part of these reserves, unit commitment and ramp constraint have also become more significant. In this paper, we propose a MILP expansion planning model that can represent hourly time steps while maintaining reasonable computational times, where both investment and operation problems are simultaneously solved. Because the planning horizons are long (decades), the resolution of the entire horizon in a single optimization problem would be computationally infeasible for large real systems, making it necessary, therefore, to apply a horizon decomposition heuristic in smaller sub-horizons, and use the representation of typical days and seasons to reduces the size of the problem.

研究の動機と目的

• 高比率の変動性再生可能エネルギー（VRE）を有する電力システムの複雑化に対処するため、長期的拡張計画に短期的運用制約を統合すること。
• ユニットコミットメント、ランピング、予備率要件を含む、投資意思決定と運用意思決定を1つの混合整数線形プログラミング（MILP）フレームワーク内で共最適化すること。
• 全時間的モデル化を避けて代表的な典型日と時系列分解を用いることで、大規模システムにおける計算の実行可能性を維持すること。
• 再生可能エネルギーの時間的変動性と運用予備率の必要性を明示的にモデル化することで、計画の正確性を向上させること。
• 非凸な運用制約を考慮することで、再生可能エネルギー主導の電力システムにおいて、より信頼性が高く費用効果の良い拡張計画を可能にすること。

提案手法

• 長期的計画期間にわたり投資意思決定と運用意思決定を統合する、段階的で複数のシナリオを想定したMILP定式化を採用する。
• 問題の規模を縮小するために、季節ごとに代表的な典型日を用い、1年間の時間的シミュレーションを管理可能な代表的日の集合に置き換える。
• 計画期間を部分時系列に分割することで、計算の取り扱いやすさを高めつつ、時間的整合性を維持する。
• ユニットコミットメントとランピング制約に整数変数を明示的に含め、熱発電所の起動と出力変化の正確な表現を可能にする。
• エネルギーディスpatchと併せて予備率要件を共最適化し、各時間帯とシナリオで十分なスピンニング予備率と調整予備率が確保されることを保証する。
• 水力貯水所の運用を、最小貯水量、発電量、流出量制約の違反に対するペナルティ項を用いてモデル化するが、完全な確率的動的プログラミングを避ける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユニットコミットメントやランピングといった時間的運用制約を統合することで、長期的発電および送電拡張計画はどのように改善されるか？
• RQ2 代表的な典型日と部分時系列分解を用いることで、大規模な拡張計画において計算負荷を軽減しながらも、解の正確性をどの程度維持できるか？
• RQ3 エネルギーと予備率のディスパッチを共最適化することで、再生可能エネルギー比率の高いシステムにおける投資意思決定にどのような影響を与えるか？
• RQ4 水文的確率的性質を完全に無視することで、拡張計画の最適性と信頼性にどのような影響が生じるか？
• RQ5 共最適化拡張計画モデルにおいて、計算複雑性とシナリオ解像度の間にはどのようなトレードオフがあるか？

主な発見

• モデルは投資意思決定と運用意思決定を効果的に共最適化でき、MILPフレームワーク内での整数変数を用いたユニットコミットメントとランピング制約の正確な表現が可能である。
• 全年度のシミュレーションではなく典型日を用いることで、計算複雑性が低減されつつ、再生可能エネルギー発電と負荷の主要な時間的ダイナミクスが保持される。
• 予備率の共最適化を組み込むことで、各時間帯とシナリオで必要なスピンニング予備率と調整予備率が体系的に確保される。
• 計画期間の部分時系列への分解と代表的日の使用により、実世界のシステムに対しても計算の実行可能性が示された。
• 完全な水文的確率的動的プログラミングを省略しても、投資意思決定においては満足のいく性能を示したが、貯水所運用に関してはやや楽観的なバイアスが生じる可能性がある。
• シナリオ数の増加に伴い計算コストが著しく上昇し、非常に大規模で高解像度のシナリオを想定するシステムではスケーラビリティが制限される。