[論文レビュー] Values of Coordinated Residential Space Heating in Demand Response Provision

Zihang Dong, Xi Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2022

Smart Grid Energy Management被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、需要応答を可能にするために、個々のコスト削減とシステム全体のピーク負荷低減を実現するゲーム理論的分散制御戦略を提案する。時間的・空間的変動を考慮した新規の熱的快適性モデルを活用することで、システム運用コストを13.96%低減し、ピーク負荷を28.22%削減しながら、個人の快適性を維持する。

ABSTRACT

Demand-side response from space heating in residential buildings can potentially provide a huge amount of flexibility for the power system, particularly with deep electrification of the heat sector. In this context, this paper presents a novel distributed control strategy to coordinate space heating across numerous residential households with diversified thermal parameters. By employing an iterative algorithm under the game-theoretical framework, each household adjusts its own heating schedule through demand shift and thermal comfort compensation with the purpose of achieving individual cost savings, whereas the aggregate peak demand is effectively shaved on the system level. Additionally, an innovative thermal comfort model which considers both the temporal and spatial differences in customised thermal comfort requirements is proposed. Through a series of case studies, it is demonstrated that the proposed space heating coordination strategy can facilitate effective energy arbitrage for individual buildings, driving a 13.96% reduction in system operational cost and 28.22% peak shaving. Moreover, the superiority of the proposed approach in thermal comfort maintenance is numerically analysed based on the proposed thermal comfort quantification model.

研究の動機と目的

• 多様な熱的特性を有する住宅世帯間で、スケーラブルで分散型の制御戦略を構築すること。
• 個々のコスト削減とシステム全体の柔軟性を実現することで、住宅暖房分野における需要応答を可能にすること。
• 居住者の好みの時間的・空間的変動をモデル化することで、個別化された熱的快適性を維持すること。
• 電力系統統合における協調暖房の経済的・運用的利点を定量すること。

提案手法

• 反復的ゲーム理論アルゴリズムにより、各世帯が価格信号と熱的制約に基づき、自身の暖房スケジュールを最適化できる。
• 各世帯は、需要シフトと熱的快適性補償を用いて、自身のスケジュールを調整し、個別コストを最小化する。
• 時間的（1日中の時間帯）および空間的（ゾーン別）パラメータを用いて、個人の快適性を定量化する新規の熱的快適性モデルを導入。
• 中央集権的なデータ収集を回避しながら、分散型に動作させ、システム全体のピーク負荷低減を確保する。
• 各世帯が自身のコストを改善できる余地がなくなるナッシュ均衡に収束する。
• 動的電力料金に基づき、ピーク時以外の時間帯に暖房需要をシフトすることで、エネルギーアービタージュを促進する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異種の住宅世帯間で、どのように住宅暖房を協調制御することでシステムのピーク負荷を低減できるか？
• RQ2 分散型制御戦略は、熱的快適性を維持しつつ、どの程度個々の世帯のコスト削減を達成できるか？
• RQ3 熱的快適性における時間的・空間的変動を考慮に入れることで、協調暖房の性能にどのような影響が生じるか？
• RQ4 提案された協調戦略によって、システム全体の運用コストとピーク負荷にどの程度の低減効果が得られるか？
• RQ5 提案手法は、非協調的暖房と比較して、経済的およびグリッド安定性の観点でどの程度優れているか？

主な発見

• 提案された協調戦略により、非協調的暖房と比較して、システム運用コストが13.96%低減した。
• 効果的な需要シフトと負荷平準化により、ピーク負荷が28.22%削減された。
• 熱的快適性モデルは、時間的・空間的変動を考慮した個別化された好みを的確に捉え、ユーザー満足度の向上に寄与した。
• 分散型アルゴリズムは、個別コスト最小化とシステム全体の利益が一致する安定な均衡に収束した。
• エネルギーアービタージュが効果的に実現され、戸別戦略的暖房スケジューリングによりエネルギー費用の削減が可能になった。
• 提案された定量化モデルによる検証により、協調的需要応答時でも高い熱的快適性が維持されたことが確認された。