[論文レビュー] Scalable Planning for Energy Storage in Energy and Reserve Markets

Bolun Xu, Yishen Wang+5 more|arXiv (Cornell University)|Oct 28, 2016

Microgrid Control and Optimization参考文献 37被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、エネルギーと reserves 市場の共同市場において、大規模なエネルギーストレージシステムの計画を可能にするスケーラブルな二段階最適化フレームワークを提案する。原価分解と部分勾配に基づくカットプレーン法を用いることで、扱いやすい大規模計画が可能になる。投資の収益性は利益率制約により保証され、240バス WECC モデルにおいて、正確な手法と比較して解の品質と計算効率の両面で優れている。

ABSTRACT

Energy storage can facilitate the integration of renewable energy resources by providing arbitrage and ancillary services. Jointly optimizing energy and ancillary services in a centralized electricity market reduces the system's operating cost and enhances the profitability of energy storage systems. However, achieving these objectives requires that storage be located and sized properly. We use a bi-level formulation to optimize the location and size of energy storage systems which perform energy arbitrage and provide regulation services. Our model also ensures the profitability of investments in energy storage by enforcing a rate of return constraint. Computational tractability is achieved through the implementation of a primal decomposition and a subgradient-based cutting-plane method. We test the proposed approach on a 240-bus model of the Western Electricity Coordinating Council (WECC) system and analyze the effects of different storage technologies, rate of return requirements, and regulation market policies on ES participation on the optimal storage investment decisions. We also demonstrate that the proposed approach outperforms exact methods in terms of solution quality and computational performance.

研究の動機と目的

• 電力市場におけるエネルギー価格套利と調整サービスの両方を最適化する、エネルギーストレージシステムのスケーラブルな計画フレームワークの開発。
• エネルギーストレージプロジェクトに対する最低利益率制約を課すことにより、長期的な投資収益性を確保すること。
• 1年分の高解像度最適潮流問題の計算不能性に対処するため、問題を扱いやすい部分問題に分解すること。
• 実世界のネットワーク、例えば240バス WECC システムのような大規模システム計画を可能にしつつ、解の正確性を維持すること。

提案手法

• 本稿では、エネルギーストレージシステムの最適な配置と容量を同時に決定する二段階最適化定式化を採用する。
• 原価分解法を用いて、マスタープロブレム（エネルギーストレージ投資）とサブプロブレム（短期的経済的ディスpatchおよび調整サービス）に問題を分解する。
• 部分勾配に基づくカットプレーン法を用いて、双対境界を繰り返し精緻化し、マスタープロブレムの収束を改善する。
• 強い双対性とKKT条件を活用して、双対関数の部分勾配を計算し、効率的な勾配ベース最適化を可能にする。
• KKT最適性から導かれた十分条件により、充電／放電の補完的制約の正確な緩和が保証され、非凸性を回避する。
• 本手法は、再生可能エネルギーの損失、送電制約、市場価格を詳細にモデル化した240バス WECC システムで検証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにすれば、共同エネルギーおよび予備市場における収益性を最大化するようにエネルギーストレージシステムを最適に配置・容量化できるか？
• RQ2 異なるストレージ技術、利益率要件、調整市場政策が、最適投資意思決定に与える影響は何か？
• RQ3 分解に基づくアプローチは、大規模電力システム計画において、正確な手法よりも優れた計算性能と解の品質を達成できるか？
• RQ4 エネルギーストレージにおける非凸的補完的充電／放電制約を正確に緩和できる条件は何か？
• RQ5 調整サービスの導入は、エネルギーストレージ全体のシステムコストおよび投資魅力にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案された分解ベースの手法は、正確な手法と比較して優れた計算性能を達成し、240バス WECC モデルのような大規模システムにおけるスケーラブルな計画を可能にした。
• 調整サービスの導入は、特に高い調整市場参加状況下で、エネルギーストレージ投資の収益性を顕著に向上させた。
• 利益率制約は、投資の実現可能性を効果的に確保し、異なる収益要件に応じて最適なストレージ配置が変化することを示した。
• 充電／放電の補完的制約の正確な緩和のための十分条件は、すべてのテストケースで満たされており、本手法の理論的基盤が妥当であることが検証された。
• 感度分析から、調整市場政策および再生可能エネルギーの導入率が、最適なストレージ容量および配置意思決定に強く影響することが明らかになった。
• 本手法は高い解の正確性を維持し、すべてのテストシナリオにおいて相対許容誤差 ε=0.01 以内のシステムコスト削減を達成した。