[論文レビュー] Repair and Resource Scheduling in Unbalanced Distribution Systems using Neighborhood Search

Anmar Arif, Zhaoyu Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 30, 2018

Optimal Power Flow Distribution参考文献 20被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、大規模な停電後の不平衡配電系統における、作業員スケジューリング、リソース物流、ネットワーク再構成、分散型エネルギー資源（DER）のディスpatchを共同最適化するため、混合整数線形プログラミング（MILP）モデルとネighborhood searchに基づくアルゴリズムを提案する。本手法は、線路と木作業員を動的に連携させ、太陽光発電およびバッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）を統合することで、IEEE 123バス系統では8時間で100%の負荷復旧を達成し、8500バス系統ではベースライン手法と比較して10.2%のコスト削減を実現した。

ABSTRACT

This paper proposes an optimization strategy to assist utility operators to recover power distribution systems after large outages. Specifically, a mixed-integer linear programming (MILP) model is developed for co-optimizing crews, resources, and network operations. The MILP model coordinates damage isolation, network reconfiguration, distributed generator re-dispatch, and crew/resource logistics. In addition, a framework for integrating different types of photovoltaic (PV) systems in the restoration process is developed.} We consider two different types of crews, namely, line crews for damage repair and tree crews for obstacle removal. We also model the repair resource logistic constraints. Furthermore, a new algorithm is developed for solving the distribution system repair and restoration problem (DSRRP). The algorithm starts by solving DSRRP using an assignment-based method, then a neighborhood search method is designed to iteratively improve the solution. The proposed method is validated on modified IEEE 123- and 8500-bus distribution test systems.

研究の動機と目的

• 激しい気象による大規模停電に起因する不平衡三相配電系統の復旧課題に対処する。
• 線路修理作業員、リソース物流、ネットワーク再構成、および太陽光発電およびBESSを含む分散型エネルギー資源（DER）を一体的に最適化する。
• 異なる作業員タイプ（線路作業員および木作業員）を統合し、修理時間の更新と動的ルーティングを考慮するスケーラブルなソリューションフレームワークを開発する。
• 高度なスケジューリングと再最適化を通じて、負荷中断コストと総運用コストを最小化することで、復旧効率を向上させる。
• 修理時間の推定値が変更された場合に、アルゴリズムが再起動しルートを更新できるようにすることで、リアルタイムでの適応性を実現する。

提案手法

• 不均衡三相配電系統において、損傷修復、ネットワーク再構成、作業員ルーティング、DERディスpatchを共同最適化するための混合整数線形プログラミング（MILP）モデルを構築する。
• 線路作業員（部品修復専門）と木作業員（障害物除去専門）という2種類の作業員タイプをモデル化し、それぞれに割り当てられた修理時間と移動制約を設定する。
• 補修リソースの物流を統合するため、拠点におけるリソースの可用性を追跡し、作業員ごとのリソース取得をバイナリ変数および連続変数を用いてモデル化する。
• 三段階のアルゴリズムを導入：まずアサインメントベースの手法で最適化を実行し、次にネighborhood searchを適用してルーティングおよびスケジューリングの解を段階的に改善する。
• 修理時間の再評価時に現在の解に基づいて作業員のルートを更新する動的再最適化メカニズムを設計し、適応的復旧計画を可能にする。
• 太陽光発電（PV）システムおよびバッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）を、太陽放射量と充電状態制約に基づく接続性と出力電力のモデル化を新たに導入したフレームワークを用いて復旧プロセスに統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模停電後の不平衡配電系統において、作業員とリソースを最適にスケジューリングすることで、負荷中断コストと運用コストを最小化する方法は何か？
• RQ2 配電系統の復旧において、太陽光発電システムとバッテリーエネルギー貯蔵システムを統合することで、復旧速度とコストにどのような影響を与えるか？
• RQ3 提案されたネighborhood searchアルゴリズムは、大規模配電系統において、ベースライン手法と比較して解の品質と計算効率の面でどのように向上するか？
• RQ4 修理時間の推定値が変更された場合に、アルゴリズムは復旧プロセス中に動的に適応可能であり、解の品質を維持できるか？
• RQ5 時間制約のもとで、IEEE 8500バス系統のような大規模な配電受電線において、提案手法のスケーラビリティはどの程度か？

主な発見

• IEEE 123バス系統では、本手法により8時間で100%の負荷が復旧され、主要な線路が修復された後にスイッチを段階的に操作することで、フェーズごとに電力供給が回復された。
• IEEE 8500バス系統では、再最適化アルゴリズムが優先順位ベースの手法と比較して、合計コストを10.2%（$849,842 対 $763,184）削減したが、計算時間は32分から40分に延長された。
• 本アルゴリズムは、3つの拠点に分散し、12人の線路作業員と8人の木作業員を用いて、合計35本の損傷線路（うち15本が木の影響による）を効果的に処理し、大規模配電系統へのスケーラビリティを実証した。
• 再最適化アルゴリズムは、最適性ギャップがCPLEXの収束問題により特定できないにもかかわらず、図14に示すように、10.2%のコスト削減と、時間経過に伴うより優れた負荷供給性能を達成した。
• 動的再最適化機能により、修理時間の推定値が変更された場合に、アルゴリズムは再起動し、作業員のルートを更新でき、リアルタイム復旧における適応性を確保した。
• PVおよびBESSシステムの統合は、有効にモデル化され、時間経過に伴う有効電力出力と充電状態が追跡され、復旧プロセス中における連携支援が可能になった。