[論文レビュー] Robust Management of Distributed Energy Resources for Microgrids with Renewables

Yu Zhang, Nikolaos Gatsis+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 20, 2012

Microgrid Control and Optimization被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、再生可能エネルギーの高比率統合が見込まれるマイクログリッド向けに、二重分解を用いて発電コスト、蓄電コスト、負荷配分コスト、および再生可能エネルギーの不確実性に起因する最悪ケース取引コストを含めたネットコストを最小化する分散型経済的ディスpatchフレームワークを提案する。この手法により、局所制御装置を介した供給・需要のバランスを確保するとともに、通信負荷を低減し、制御装置やネットワーク障害に対する耐性を高める。

ABSTRACT

Due to its reduced communication overhead and robustness to failures, distributed energy management is of paramount importance in smart grids, especially in microgrids, which feature distributed generation (DG) and distributed storage (DS). Distributed economic dispatch for a microgrid with high renewable energy penetration and demand-side management operating in grid-connected mode is considered in this paper. To address the intrinsically stochastic availability of renewable energy sources (RES), a novel power scheduling approach is introduced. The approach involves the actual renewable energy as well as the energy traded with the main grid, so that the supply-demand balance is maintained. The optimal scheduling strategy minimizes the microgrid net cost, which includes DG and DS costs, utility of dispatchable loads, and worst-case transaction cost stemming from the uncertainty in RES. Leveraging the dual decomposition, the optimization problem formulated is solved in a distributed fashion by the local controllers of DG, DS, and dispatchable loads. Numerical results are reported to corroborate the effectiveness of the novel approach.

研究の動機と目的

• 再生可能エネルギー源（RES）の出力が不確実なマイクログリッドにおける高比率統合の課題に対処すること。
• 分散型発電（DG）、蓄電（DS）、調節可能負荷の利便性、およびRESの変動に起因する最悪ケース取引コストを含めたマイクログリッドのネットコストを最小化すること。
• 通信負荷を低減し、制御装置やネットワーク障害に強く耐性のある分散型最適化フレームワークを開発すること。
• 実際のRES出力と主電力網との二国間取引を統合することで、並列接続マイクログリッドにおける供給・需要のバランスを確保すること。
• DG、DS、および調節可能負荷の局所制御装置が、二重分解を用いて最適化問題を自律的に解けるようにすること。

提案手法

• DG、DS、調節可能負荷、および主電力網とのエネルギー取引を含む分散型経済的ディスパッチ問題を定式化する。
• 再生可能エネルギーの可用性の不確実性を反映させるために、最悪ケース取引コストを目的関数に組み込む。
• 二重分解を適用して、グローバル最適化問題を個々の制御装置が解ける局所的サブ問題に分解する。
• ラグランジュ緩和を用いて問題を分離し、最適解への収束を保ちつつ分散計算を可能にする。
• 供給・需要のリアルタイムバランスを確保するため、実際の再生可能エネルギー出力と電力網取引データをスケジューリングモデルに統合する。
• 局所制御装置間の反復的協調を双対変数を介して実現し、中央集権的調整なしにグローバル最適性を達成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高再生可能エネルギー統合と不確実なRES出力を持つマイクログリッドにおいて、分散型エネルギー管理システムはどのようにネットコストを最小化できるか？
• RQ2 RESの不確実性下で、最悪ケース取引コストは最適スケジューリング戦略にどのような影響を与えるか？
• RQ3 最小限の通信で、局所制御装置と最小限の通信を用いて、並列接続マイクログリッドにおける供給・需要のバランスをどのように維持できるか？
• RQ4 二重分解は、分散型マイクログリッド管理における、耐障害性、スケーラビリティ、および信頼性をどの程度向上できるか？
• RQ5 局所制御装置は、グローバル最適性とシステム安定性を保証しつつ、経済的ディスパッチ問題を独立して解けるか？

主な発見

• 提案された分散型手法は、発電、蓄電、負荷配分、最悪ケース取引コストを含めたマイクログリッドのネットコストを効果的に最小化した。
• 二重分解により、局所制御装置間の通信を最小限に抑えつつ最適解への収束が達成された。
• 実際の再生可能エネルギー出力と主電力網との取引データの統合により、供給・需要のバランスが維持された。
• 中央集権的制御装置が存在せず通信負荷も低いため、障害に強い耐性が向上した。
• 数値結果により、確率的RES可用性の処理およびコスト最適スケジューリングの達成において、本手法の有効性が確認された。
• 本フレームワークは、高比率の再生可能エネルギー統合と動的な負荷プロファイルを有するマイクログリッドへのスケーラブルな展開を支援する。