[論文レビュー] Optimal Power Procurement and Demand Response with Quality-of-Usage Guarantees

Longbo Huang, Jean Walrand+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 3, 2011

Smart Grid Energy Management参考文献 11被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、社会的福祉を最大化するとともに、ユーザーの使用品質（QoU）を保証するため、低複雑性のオンラインアルゴリズム「Welfare Maximization Algorithm（WMA）」を用いた、統合的電力調達と需要応答の枠組みを提案する。WMAは二段階時間スケールのラプラシアン最適化を用い、日別市場およびリアルタイム市場における電力調達と動的電力料金の設定を動的に制御することで、再生可能エネルギーの不確実性とシステムのダイナミクスにもかかわらず、近似的に最適な社会的福祉を達成し、QoUの欠損が有界であることを保証する。

ABSTRACT

In this paper, we propose a general operating scheme which allows the utility company to jointly perform power procurement and demand response so as to maximize the social welfare. Our model takes into consideration the effect of the renewable energy and the multi-stage feature of the power procurement process. It also enables the utility company to provide quality-of-usage (QoU) guarantee to the power consumers, which ensures that the average power usage level meets the target value for each user. To maximize the social welfare, we develop a low-complexity algorithm called the \emph{welfare maximization algorithm} (WMA), which performs joint power procurement and dynamic pricing. WMA is constructed based on a two-timescale Lyapunov optimization technique. We prove that WMA achieves a close-to-optimal utility and ensures that the QoU requirement is met with bounded deficit. WMA can be implemented in a distributed manner and is robust with respect to system dynamics uncertainty.

研究の動機と目的

• 複数段階の電力市場において、電力調達と需要応答を統合的に最適化し、長期的な社会的福祉を最大化すること。
• ユーザーの使用品質（QoU）の保証を確保すること、ここでQoUは、ターゲット平均消費電力レベルを満たすことで定義される。
• 再生可能エネルギーの変動性と市場の不確実性に対応できる低複雑性で分散型のオンラインアルゴリズムを開発すること。
• 均一な料金設定による社会的福祉の損失を定量化すること。
• 実世界のデータを用いて評価し、社会的福祉の最大化における有効性を示すこと。

提案手法

• Welfare Maximization Algorithm（WMA）は、二段階時間スケールのラプラシアン最適化を用い、長期的福祉の最大化と短期的キュー安定性を分離する。
• WMAは、日別およびリアルタイム市場における電力調達を統合的に決定し、リアルタイム市場状況とユーザー需要予測に基づいて動的電力料金を設定する。
• アルゴリズムはQoU違反を追跡する欠損キューを維持し、長期的なQoU欠損を最小化するとともに社会的福祉を最大化するように料金を調整する。
• システム安定性と福祉最大化のバランスを取るために、ラプラシアンドリフトプラスペナルティフレームワークを活用し、QoU欠損が有界であることを保証する。
• アルゴリズムは近似的に最適であり、分散型に実装可能であるため、システムのダイナミクスや予測誤差に対してロバストである。
• 本手法は任意の増加関数としてのユーザー効用関数と、電力市場の複数段階性を明示的に扱う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 再生可能エネルギーと複数段階市場を伴う状況下で、電力会社が電力調達と需要応答を統合的に最適化し、長期的な社会的福祉を最大化する方法は何か？
• RQ2 再生可能エネルギーの変動性（平均と分散）は、システムの社会的福祉と最適な調達戦略にどのような影響を与えるか？
• RQ3 有界な欠損を伴う動的でリアルタイムの料金設定環境において、使用品質（QoU）の保証をどのように実現できるか？
• RQ4 均一な料金制約下での、提案アルゴリズムと最適方策との間の性能ギャップは何か？
• RQ5 実世界の市場および再生可能エネルギーのデータを想定した場合、提案アルゴリズムの複雑性とロバスト性はどのようにスケーリングされるか？

主な発見

• WMAは、時間スケールに依存しない定数に依存する定数のギャップで、最適値に限りなく近い長期平均社会的福祉を達成する。
• アルゴリズムはQoU要件を有界な欠損で満たし、平均ユーザーの消費電力がターゲットレベルから有限で制御可能な範囲で逸脱することを保証する。
• 均一な料金設定による社会的福祉の損失は明示的に定量化され、有界であることが示され、ユーザー数と負荷変動性に比例して線形に増加する。
• 再生可能エネルギーのシステムへの価値が明示的に定量化され、再生可能出力の平均が高く、分散が低いほどシステムの利益が増加することが示された。
• 実世界の再生可能エネルギーおよび市場価格データを用いた数値評価により、WMAがQoUの保証を維持しながら社会的福祉を効果的に最大化することが確認された。
• アルゴリズムはシステムのダイナミクスの不確実性に対してロバストであり、将来的な需要や価格のグローバルな知識が不要な分散型実装が可能である。