[論文レビュー] Optimal Power Management for Failure Mode of MVDC Microgrids in All-Electric Ships

Qimin Xu, Bo Yang+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 7, 2017

Maritime Transport Emissions and Efficiency参考文献 17被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、故障モード下における全電気駆動船の中圧直流（MVDC）マイクログリッドにおける最適な電力管理フレームワークを提案する。負荷遮断とネットワーク再構成を統合することで、システム安定性を確保するとともに、運用コストを最小化する。非凸制約を凸化し、低複雑性バージョン（LNBD）を用いたベンダーズ分解を適用することで、妥当性と収束性を保証し、故障状況下で最大98.7％の負荷回復と15％のコスト削減を達成する。

ABSTRACT

Optimal power management of shipboard power system for failure mode (OPMSF) is a significant and challenging problem considering the safety of system and person. Many existing works focused on the transient-time recovery without consideration of the operating cost and the voyage plan. In this paper, the OPMSF problem is formulated considering the mid-time scheduling and the faults at bus and generator. Two- side adjustment methods including the load shedding and the reconfiguration are coordinated for reducing the fault effects. To address the formulated non-convex problem, the travel equality constraint and fractional energy efficiency operation indicator (EEOI) limitation are transformed into the convex forms. Then, considering the infeasibility scenario affected by faults, a further relaxation is adopted to formulate a new problem with feasibility guaranteed. Furthermore, a sufficient condition is derived to ensure that the new problem has the same optimal solution as the original one. Because of the mixed-integer nonlinear feature, an optimal algorithm based on Benders decomposition (BD) is developed to solve the new one. Due to the slow convergence caused by the time-coupled constraints, a low-complexity near-optimal algorithm based on BD (LNBD) is proposed. The results verify the effectivity of the proposed methods and algorithms.

研究の動機と目的

• 故障発生後の船載電力システムにおける中時間スケールのスケジューリング課題に取り組み、過渡的・短期的回復手法では長期航行の安全性とコスト効率を満たせない状況を解消する。
• 発電機の故障、母線障害、負荷遮断、ネットワーク再構成を統合した非凸混合整数非線形プログラミング（MINLP）問題を定式化する。
• 故障による不実行性を解消するために、元の最適解を保持する十分条件を備えた凸緩和を導入し、妥当性と最適性を保証する。
• 時間依存制約を効率的に処理するため、ベンダーズ分解（BD）と低複雑性近似最適アルゴリズム（LNBD）を用いた効率的解法アルゴリズムを開発する。
• 故障発生後の残りの航行期間中、エネルギー効率とシステム安全性を維持しながら運用コストを最小化する。

提案手法

• 変数置換と近似技術を用いて、分数型エネルギー効率指標（EEOI）と輸送等価制約を凸形に変換する。
• 故障による不実行性を扱うために、緩和変数 $ D_{ m{d}} $ を導入し、再定式化された問題が常に実行可能であることを保証する。
• パラメータ $ h $ を含む十分条件を導出し、緩和問題の最適解が元の問題の最適解と一致することを保証する。
• MINLPをマスタープロブレムとサブプロブレムに分解するため、ベンダーズ分解（BD）を適用し、大規模電力スケジューリングの反復的解法を可能にする。
• サブプロブレムの解法を簡素化し収束速度を向上させる低複雑性近似最適アルゴリズム（LNBD）を提案する。
• 非線形コスト関数（例：発電機およびエネルギー貯蔵コスト）に対して分離線形近似を用い、混合整数プログラミングによる効率的解法を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 故障発生後、過渡的・短期的回復手法を超えて、中時間スケールにおけるMVDCマイクログリッドの最適電力管理をどのように効果的に拡張できるか？
• RQ2 故障により元の電力管理問題が不実行化された場合、妥当性を保ちつつ最適性を維持するための凸緩和戦略は何か？
• RQ3 負荷遮断とネットワーク再構成をどのように統合的に調整することで、運用コストを最小化しつつシステム安定性と安全性を維持できるか？
• RQ4 緩和問題が元の非凸問題と同一の最適解を持つことを保証する条件は何か？
• RQ5 時間依存制約を効率的に処理できるように、ベンダーズ分解をどのように強化できるか？

主な発見

• 導出された十分条件を備えた提案された凸緩和により、実行可能解が存在する限り、緩和問題が元の非凸問題と同一の最適解を持つことが保証される。
• LNBDアルゴリズムは、標準的なベンダーズ分解に比べて15％未満の時間で収束を達成し、計算効率が顕著に向上する。
• 2故障および3故障シナリオ下で、元の負荷容量の最大98.7％が回復され、従来の過渡的回復手法を上回る性能を示す。
• 中時間スケジューリングとコスト最適化を考慮しないベースライン手法と比較して、運用コストが約15％削減される。
• 発電機スケジューリングとエネルギー貯蔵管理の統合的運用により、エネルギー効率指標（EEOI）が平均12％向上する。
• 本手法は、母線と発電機の同時故障を含む、すべてのテスト故障シナリオにおいて、システム安定性を維持し、航行を正常に完了した。