[論文レビュー] Stochastic Flexibility Evaluation for Virtual Power Plant by Aggregating Distributed Energy Resources

Siyuan Wang, Wenchuan Wu|arXiv (Cornell University)|Jun 29, 2020

Smart Grid Energy Management参考文献 27被引用数 15

ひとこと要約

本稿では、分散型エネルギー資源（DER）を統合することで、不確実性を考慮した確率的柔軟性評価フレームワークを、仮想電力プラント（VPP）に対して提案する。電力柔軟性を確率制約最適化としてモデル化し、DER出力の不確実性を扱う。データ駆動型とモデルベースの手法を組み合わせて、確率的電力柔軟性範囲（PFR）とコスト関数を計算し、配電網における数値実験を通じて正当性と効率性を示している。

ABSTRACT

To manage huge amount of flexible distributed energy resources (DERs) in the distribution networks, the virtual power plant (VPP) is introduced in industry. The VPP can optimally dispatch these resources in a cluster way and provide flexibility for the power system operation as a whole. Most existing works formulate the equivalent power flexibility of the aggregating DERs as deterministic optimization models without considering their uncertainties. In this paper, we introduce the stochastic power flexibility range (PFR) to describe the power flexibility of VPP, which is formulated as a chance constrained optimization model. In this model, both operational constraints and the randomness of DERs' output are incorporated, and a combined model and data-driven solution is proposed to obtain the stochastic PFR and cost function of VPP. Finally, numerical tests are conducted to verify the correctness and efficiency of the proposed method.

研究の動機と目的

• 集約されたDERの電力柔軟性を表現するための決定的モデルの限界を解消すること。
• 分散型エネルギー資源（DER）出力に内在する不確実性をVPPの柔軟性評価に組み込むこと。
• 運用制約とランダムなDER行動を反映する確率的電力柔軟性範囲（PFR）モデルを構築すること。
• 確率的PFRと関連コスト関数を計算するための統合的モデル・データ駆動型ソリューションを提案すること。
• 配電網における数値実験を通じて、手法の正当性と効率性を検証すること。

提案手法

• DER出力の不確実性を扱うために、VPPの電力柔軟性を確率的制約付き最適化問題として定式化する。
• 電力バランス、電圧制限などの運用制約を、DER発電に関する確率的制約と統合する。
• 履歴データまたはリアルタイムデータに基づいて、DER出力の確率分布をデータ駆動型アプローチで推定する。
• 解析的モデリングとデータを統合し、不確実性下での実行可能領域を表す確率的PFRを計算する。
• 柔軟性範囲推定における計算効率と正確性のバランスをとるソリューションフレームワークを構築する。
• 確率的柔軟性制約下でのVPPコスト関数を導出することで、経済的ディスpatchを支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DER出力が不確実な状態において、VPPの電力柔軟性をどのように正確にモデル化できるか？
• RQ2 確率的制約を組み込むことで、VPPの運用柔軟性範囲にどのような影響が生じるか？
• RQ3 モデルとデータ駆動型アプローチを統合することで、純粋に決定的モデルに比べて確率的PFRの計算にどのように改善がもたらされるか？
• RQ4 不確実性下でのVPP運用において、柔軟性とコストのトレードオフはどのようなものか？
• RQ5 提案手法は、既存の決定的アプローチと比較して、正当性と効率性においてどのように優れているか？

主な発見

• 提案された確率的PFRモデルは、DER出力の不確実性を的確に捉えつつ、運用制約を尊重している。
• 統合的モデル・データ駆動型アプローチにより、確率的PFRとコスト関数の正確かつ効率的な計算が可能になった。
• 数値実験により、不確実性下での実行可能領域を正しく表現していることが確認された。
• DER発電のばらつきを考慮することで、決定的モデルに比べてより高いロバストネスを示した。
• ソリューションフレームワークは計算効率を維持しており、リアルタイムまたはニアリアルタイムのVPP運用に適している。
• 結果として、確率的柔軟性評価により、配電網におけるより信頼性が高く経済的利点のあるディスpatch意思決定が可能になった。