[論文レビュー] Stochastic optimal scheduling of demand response-enabled microgrids with renewable generations: An analytical-heuristic approach

Yang Li, Kang Li+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 24, 2021

Microgrid Control and Optimization参考文献 49被引用数 158

ひとこと要約

本稿では、再生可能エネルギーと需要応答を統合した孤立型マイクログリッド（IMG）の二段階確率的最適スケジューリングモデルを提案し、上位層のマイクログリッドコスト最小化に内点法（IPM）を、下位層のユーザーコスト最適化にJayaアルゴリズムを組み合わせた新規なJaya-IPMハイブリッドアルゴリズムを用いる。この手法は、HIAに比べ10.9%高いマイクログリッドネット収益と6.1%低いユーザーコストを達成し、計算時間が90%短縮され、供給需要のバランスを図るとともに、負荷の柔軟性と再生可能エネルギーの不確実性の管理を統合することでピーク負荷の削減を実現する。

ABSTRACT

In the context of transition towards cleaner and sustainable energy production, microgrids have become an effective way for tackling environmental pollution and energy crisis issues. With the increasing penetration of renewables, how to coordinate demand response and renewable generations is a critical and challenging issue in the field of microgrid scheduling. To this end, a bi-level scheduling model is put forward for isolated microgrids with consideration of multi-stakeholders in this paper, where the lower- and upper-level models respectively aim to the minimization of user cost and microgrid operational cost under real-time electricity pricing environments. In order to solve this model, this research combines Jaya algorithm and interior point method (IPM) to develop a hybrid analysis-heuristic solution method called Jaya-IPM, where the lower- and upper- levels are respectively addressed by the IPM and the Jaya, and the scheduling scheme is obtained via iterations between the two levels. After that, the real-time prices updated by the upper-level model and the electricity plans determined by the lower-level model will be alternately iterated between the upper- and lower- levels through the real-time pricing mechanism to obtain an optimal scheduling plan. The test results show that the proposed method can coordinate the uncertainty of renewable generations with demand response strategies, thereby achieving a balance between the interests of microgrid and users; and that by leveraging demand response, the flexibility of the load side can be fully exploited to achieve peak load shaving while maintaining the balance of supply and demand. In addition, the Jaya-IPM algorithm is proven to be superior to the traditional hybrid intelligent algorithm (HIA) and the CPLEX solver in terms of optimization results and calculation efficiency.

研究の動機と目的

• リアルタイム料金下での、不確実な再生可能エネルギー発電と需要応答の調整の課題に対処すること。
• 二段階最適化フレームワークを通じて、マイクログリッド運営コスト最小化とユーザーコスト削減という相反する目的をバランスさせること。
• 得られる二段階確率的プログラミング問題に対して、計算的に効率的で高精度な解法を構築すること。
• 需要応答がピーク負荷の削減とシステムの柔軟性向上に与える有効性を実証すること。

提案手法

• 二段階プログラミングモデルを定式化：上位層はマイクログリッド運営コストを最小化し、下位層はリアルタイム料金下でのユーザーコストを最小化する。
• Jaya-IPMハイブリッドアルゴリズムを提案。IPMは上位層の混合整数線形計画問題（MILP）を解き、Jayaは下位層の問題を最適化する。
• フィードバックループにより、上位層からのリアルタイム料金の繰り返し更新と下位層からの電力計画の更新を経て、共同最適化を達成する。
• 不確実性のある再生可能エネルギー発電と負荷を扱うために、確率的制約が設定された信頼度γの確率的制約プログラミング（CCP）を用いる。
• 供給需要のバランスとシステム信頼性を確保するため、エネルギー貯蔵システム（ESS）、時間シフト可能な負荷、スピン予備力がモデルに組み込まれる。
• 太陽光発電（PV）、風力タービン（WT）、マイクロタービン（MT）、亜鉛臭化物電池（Zn-Br）を備えた公園レベルのマイクログリッドの事例研究を通じて、解法の妥当性が検証される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 孤立型マイクログリッドスケジューリングにおいて、需要応答と再生可能エネルギー発電の不確実性を効果的に統合し、マイクログリッドとユーザーの両者の利益をバランスさせる方法は何か？
• RQ2 需要応答が統合された場合、リアルタイム料金が負荷シフトとシステムコストに与える影響は何か？
• RQ3 提案されたJaya-IPMアルゴリズムは、従来のソルバ（CPLEX）およびハイブリッド知能的アルゴリズム（HIA）と比較して、性能と効率においてどのように差をつけるか？
• RQ4 高比率の再生可能エネルギーを有するマイクログリッドにおいて、需要応答はピーク負荷とスピン予備力の必要量をどの程度削減できるか？

主な発見

• 提案されたJaya-IPM法は、20%の時間シフト可能負荷比下でHIAに比べ10.9%高いマイクログリッドネット収益を達成し、CPLEXに比べ11.9%高い収益を示した。
• ユーザーコストはHIAに比べ6.1%低く、CPLEXに比べ7.7%低く抑えられ、ユーザーコスト効率の優位性が裏付けられた。
• 計算時間はHIAに比べ約90%短縮され、CPLEXに比べ60%短縮され、優れた計算効率が示された。
• モデルは時間シフト可能な負荷をピーク時からオフピーク時へシフトさせることで、ピーク負荷の削減に成功し、高需要期におけるスピン予備力の必要性を低減した。
• エネルギー貯蔵システム（ESS）の充放電サイクルが提案手法下で顕著に増加し、再生可能エネルギーの変動を効果的に補完するためのESSの有効活用が確認された。
• 需要応答により等価負荷プロファイルが滑らかに改善され、システムの柔軟性向上とボラティリティ低減の有効性が裏付けられた。