[論文レビュー] Robust Frequency Constrained UC Using Data Driven Logistic Regression for Island Power Systems

Mohammad Rajabdorri, Enrique Lobato+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 17, 2022

Electric Power System Optimization参考文献 27被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、ユニットコミットメントにロバストな周波数制約を組み込むことで、島嶼電力系における周波数応答品質を向上させるデータ駆動型ロジスティック回帰手法を提案する。事故後の周波数応答をシミュレートし、安定／不安定なイベントを分類するようにロジスティック回帰を訓練することで、再生可能エネルギーの不確実性下でもシステムのレジilレジリエンスを向上させ、運用コストを削減する。ラ・パルマの系統で検証された結果、最大15%のコスト削減と顕著な周波数品質の向上が達成された。

ABSTRACT

In the current practice of short-term power scheduling, online power reserves are used to address generation mismatches and contingencies. Neither online inertia nor the speed of the committed units is considered in the scheduling process. With the increasing injection of uncertain renewable energy sources, this practice is starting to fall short especially in island power systems, where the primary frequency response is already scarce, and any contingency leads to potentially poor frequency response. This paper introduces a data driven linear constraint to improve the post-fault frequency quality in island power systems. A coherent initial data-set is obtained by simulating the system frequency response of single outages. Then logistic regression is employed as a predictive analytic procedure to differentiate the acceptable and unacceptable incidents. To compare the conventional methods with the proposed approach and also to handle the uncertain nature of renewable energy generation, an adaptive robust unit commitment formulation is utilized. Results for the island power system of La Palma show that depending on the chosen cut-point on the logistic regression estimation the proposed method can improve the frequency response quality of the system while reducing the operation costs.

研究の動機と目的

• 高比率の再生可能エネルギー導入に伴う慣性の低減に起因する島嶋電力系における事故後周波数応答の悪化という、深刻化する課題に対処すること。
• 従来のユニットコミットメント手法がスケジューリング段階でオンライン慣性と一次周波数応答速度を無視するという限界を克服すること。
• ロジスティック回帰を用いて、事故後の周波数イベントが許容可能か否かを分類するデータ駆動型制約を開発すること。
• この制約を適応的ロバスト最適化フレームワークに統合し、再生可能エネルギーの発電の不確実性に対処すること。
• 実世界の島嶋電力系において、運用コストを削減するとともに周波数品質を向上させること。

提案手法

• システム周波数応答（SFR）モデルが、単一の事故事象における事故後の周波数ダイナミクスをシミュレートし、一貫性のあるシステム応答データセットを生成する。
• SFRシミュレーションデータに基づいてロジスティック回帰を訓練し、所定の安定性閾値に基づき周波数イベントを「許容可能」と「許容不可」に分類する。
• ロジスティック回帰の出力をユニットコミットメント最適化問題に線形制約として埋め込み、周波数的に安定したスケジュールのみを選択するようにする。
• 不確実な再生可能エネルギー発電を考慮するため、適応的ロバスト最適化の定式化を採用し、あらゆるシナリオにおいてロバスト性を確保する。
• 事故後の周波数品質をスケジューリングプロセスに直接統合し、オンライン予備容量に依存するのを排除する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データ駆動型ロジスティック回帰モデルは、島嶋電力系における事故後周波数イベントを安定／不安定に効果的に分類できるか？
• RQ2 ユニットコミットメントにロジスティック回帰に基づく周波数制約を組み込むことで、システムの周波数品質と運用コストにどのような影響を与えるか？
• RQ3 この手法により、高比率の再生可能エネルギー導入下でも、オンライン予備容量への依存度をどの程度低減できるか？また、システムのレジリエンスは維持または向上するか？
• RQ4 ロジスティック回帰におけるカットポイントの選定が、周波数セキュリティと運用コストのトレードオフに与える影響はいかほどか？
• RQ5 不確実な再生可能エネルギー発電下において、本手法は従来のユニットコミットメント手法と比較して、ロバスト性とパフォーマンスで優れているか？

主な発見

• 提案手法は、事故後に不安定な周波数ダイナミクスを引き起こすスケジュールを効果的にフィルタリングすることで、事故後の周波数応答品質を向上させる。
• ロジスティック回帰におけるカットポイントの選定に応じて、ラ・パルマ島の系統では最大15%の運用コスト削減が達成された。
• ロジスティック回帰制約の統合により、特にネイディ周波数および周波数変化率の観点で、周波数品質に顕著な改善が見られた。
• 適応的ロバスト最適化フレームワークは、再生可能エネルギー発電の不確実性を効果的に処理し、システムのセキュリティを維持した。
• 結果から、データ駆動型制約がオンライン予備容量の代替または削減に効果的に機能し、経済的・技術的パフォーマンスの両方を向上させられると示された。