[論文レビュー] Real-time Shared Energy Storage Management for Renewable Energy Integration in Smart Grid

Katayoun Rahbar, Mohammad R. Vedady Moghadam+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 2, 2017

Smart Grid Energy Management参考文献 12被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、共有型エネルギー貯蔵システム（ESS）を備えたスマートグリッドにおけるリアルタイムエネルギー管理のための分散型でプライバシーを保護するアルゴリズムを提案する。複数の再生可能エネルギー設備を備えたユーザーが共同で充電・放電を最適化することで、総エネルギーコストを最小化する。本手法は、個別ESSと比較してコストを低減し、ESS容量の必要量も削減する。オンラインアルゴリズムにより、予測誤差や再生可能エネルギーの多様性が著しく高い場合、低いESS容量でもコスト削減効果が顕著に向上する。

ABSTRACT

Energy storage systems (ESSs) are essential components of the future smart grids with high penetration of renewable energy sources. However, deploying individual ESSs for all energy consumers, especially in large systems, may not be practically feasible mainly due to high upfront cost of purchasing many ESSs and space limitation. As a result, the concept of shared ESS enabling all users charge/discharge to/from a common ESS has become appealing. In this paper, we study the energy management problem of a group of users with renewable energy sources and controllable (i.e., demand responsive) loads that all share a common ESS so as to minimize their sum weighted energy cost. Specifically, we propose a distributed algorithm to solve the formulated problem, which iteratively derives the optimal values of charging/discharging to/from the shared ESS, while only limited information is exchanged between users and a central controller; hence, the privacy of users is preserved. With the optimal charging and discharging values obtained, each user needs to independently solve a simple linear programming (LP) problem to derive the optimal energy consumption of its controllable loads over time as well as that of purchased from the grid. Using simulations, we show that the shared ESS can achieve lower energy cost compared to the case of distributed ESSs, where each user owns its ESS and does not share it with others. Next, we propose online algorithms for the real-time energy management, under non-zero prediction errors of load and renewable energy. The proposed algorithms differ in complexity and the information required to be shared between the users and central controller, where their performance is also compared via simulations.

研究の動機と目的

• 大規模スマートグリッドにおける各ユーザーに個別にESSを設置する場合の高い初期費用と設置スペースの制限を解決すること。
• 再生可能エネルギー発電と制御可能な負荷を有する複数のユーザーが、中央コントローラーを介して共同でエネルギー使用を最適化する共有型ESSモデルを設計すること。
• ユーザー間の情報交換を限定することでプライバシーを保護しつつ、すべてのユーザーの加重総エネルギーコストを最小化すること。
• 負荷および再生可能エネルギーの予測誤差を扱うためのオンラインアルゴリズムを開発・比較すること。
• 共有型ESSと分散型ESSの導入を比較し、コスト削減およびESS容量効率の面での性能向上を評価すること。

提案手法

• 将来の再生可能エネルギー発電および負荷プロファイルを正確に把握できる前提で、オフラインエネルギー管理問題を定式化する。
• ユーザーと中央コントローラー間での情報交換を限定的にすることで、最適な共有型ESSの充電・放電スケジュールを計算する反復的分散アルゴリズムを提案する。
• 各ユーザーで線形計画問題を解くために凸最適化を用い、最適な制御可能負荷消費量および電力購入量を決定する。
• リアルタイムの予測誤差に対処するための3つのオンラインアルゴリズム（再帰的ホライズン制御（RHC）、予測戦略（PS）、オンラインベンチマークフレームワーク（OBF））を導入する。
• 不確実性下でのロバストネスと性能を評価するために、シミュレーションで予測誤差をガウス分布に従わせる。
• 太陽光のみ vs. 風力・太陽光の混合など、異なる再生可能エネルギーの多様性を想定し、コスト削減およびESS利用度への影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の再生可能エネルギーを統合したユーザーに対して、共有型ESSシステムはどのようにして総加重エネルギーコストを最小化しつつ、ユーザーのプライバシーを保護できるか？
• RQ2 負荷および再生可能エネルギーの予測誤差が生じる状況下で、オフライン最適解とオンラインアルゴリズムの性能ギャップはどの程度か？
• RQ3 再生可能エネルギーの多様性（例：太陽光 vs. 風力 vs. 混合）は、必要な共有型ESS容量および達成可能なコスト削減にどのように影響するか？
• RQ4 個別にESSを導入する場合と比較して、共有型ESSは総エネルギーコストをどの程度低減できるか？
• RQ5 不確実性下で、異なるオンラインアルゴリズム（RHC、PS、OBF）は、計算複雑性、情報共有量、コストパフォーマンスの観点でどのように比較できるか？

主な発見

• 共有型ESSは、分散型ESSと比較して、総エネルギーコストを顕著に低減し、低いESS総容量でもコスト削減効果を達成する。
• 28 kWhの共有型ESSを用いることで、56 kWhが必要な分散型ESS構成と同等のコスト削減効果を達成し、必要な容量を50%削減できる。
• 高い再生可能エネルギーの多様性（例：太陽光と風力の混合）は、低いESS容量でも高いコスト削減を実現可能であり、太陽光のみのシステムと比較して、18 kWhで最大の削減効果を達成するのに対し、太陽光のみでは36 kWhが必要となる。
• 再帰的ホライズン制御（RHC）オンラインアルゴリズムは、オフライン最適解に最も近い性能を示し、σ² = 1.2 kW²の条件下でわずか4.4%の性能損失にとどまる。
• PSおよびOBFオンラインアルゴリズムは、それぞれ4.4%および7.4%の性能損失を示し、ノイズの多い予測環境下でも高いロバストネスを示す。
• 高多様性ケースでは、充電・放電が異なる時間に発生するため、同時エネルギー流れが減少し、ESSの利用効率が向上する。一方、低多様性（太陽光のみ）ケースでは、エネルギー流れが著しく重複する。