[논문 리뷰] Adaptive Electricity Scheduling in Microgrids

Yingsong Huang, Shiwen Mao외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 01. 03.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 20인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 라플라스 최적화를 사용하여 전력 수요와 공급의 변동성을 고려하면서도 비필수 부하의 전력 품질 보장(QoSE)을 보장하면서 운영 비용을 최소화하는 온라인 적응형 전력 스케줄링 알고리즘을 제안한다. QoSE 및 에너지 저장소 가상 큐를 도입함으로써, 향후 통계 정보 없이도 재생 가능 에너지원, 저장소 및 매크로그리드에서의 전력 공급을 동적으로 스케줄링할 수 있으며, 기준선 대비 60% 높은 시장 수익을 달성하면서도 QoSE는 0.03 이하로 유지한다.

ABSTRACT

Microgrid (MG) is a promising component for future smart grid (SG) deployment. The balance of supply and demand of electric energy is one of the most important requirements of MG management. In this paper, we present a novel framework for smart energy management based on the concept of quality-of-service in electricity (QoSE). Specifically, the resident electricity demand is classified into basic usage and quality usage. The basic usage is always guaranteed by the MG, while the quality usage is controlled based on the MG state. The microgrid control center (MGCC) aims to minimize the MG operation cost and maintain the outage probability of quality usage, i.e., QoSE, below a target value, by scheduling electricity among renewable energy resources, energy storage systems, and macrogrid. The problem is formulated as a constrained stochastic programming problem. The Lyapunov optimization technique is then applied to derive an adaptive electricity scheduling algorithm by introducing the QoSE virtual queues and energy storage virtual queues. The proposed algorithm is an online algorithm since it does not require any statistics and future knowledge of the electricity supply, demand and price processes. We derive several "hard" performance bounds for the proposed algorithm, and evaluate its performance with trace-driven simulations. The simulation results demonstrate the efficacy of the proposed electricity scheduling algorithm.

연구 동기 및 목표

• 재생 가능 에너지원과 저장소를 갖춘 마이크로그리드에서 변동성이 큰 전력 공급과 수요를 균형 잡는 문제를 해결하기 위해.
• 공급, 수요, 시장 가격의 불확실성에도 불구하고 거주자의 전력 사용 품질(QoSE)이 목표 정전 확률 이하로 유지되도록 보장하기 위해.
• 공급, 수요, 가격 과정의 사전 통계 지식이 없이도 작동하는 저복잡도의 온라인 알고리즘을 개발하기 위해.
• 재생 가능 에너지 활용, 에너지 저장소 관리, 수요 제어, 매크로그리드 시장 참여를 종합적으로 최적화하기 위해.

제안 방법

• 비용 최소화 및 QoSE 제약 조건을 포함한 제약 조건이 있는 확률적 프로그램으로 마이크로그리드 스케줄링 문제를 수식화한다.
• QoSE 가상 큐 및 배터리 가상 큐를 도입하여 QoSE 및 저장소 제약 조건을 안정성 문제로 전환한다.
• 라플라스 최적화를 적용하여 현재 시스템 상태에만 기반한 온라인 알고리즘을 유도한다.
• 드리프트-플러스-페널티 프레임워크를 사용하여 비용과 큐 안정성 간의 균형을 이루며, 결정적 성능 경계를 보장한다.
• 이중 분해 및 하위기울기 갱신을 통해 최적화 문제를 해결함으로써 실시간 구현을 가능하게 한다.
• 스마트 미터 및 제어 가능한 부하를 활용하여 그리드 상태에 따라 품질 사용을 동적으로 조정할 수 있도록 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비필수 전력 사용에 대한 목표 정전 확률을 보장하면서도 운영 비용을 최소화할 수 있는 마이크로그리드 운영자가 취할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 미래 지식이 없이도 변동성이 큰 환경에서 분산형 재생 가능 에너지원, 에너지 저장소, 매크로그리드에서의 전력 공급을 최적의 방식으로 스케줄링하는 방법은 무엇인가?
• RQ3 미리 알 수 없는 환경에서 온라인 알고리즘이 증명 가능한 안정성과 비용 경계를 확보하면서 근사 최적 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법은 비용 절감과 QoSE 준수 측면에서 기준선 정책에 비해 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 7일 동안의 시장에서 947.27달러의 수익을 올렸으며, MECP 기준선(379.74달러) 대비 60% 높은 수익을 달성했다.
• QoSE는 약 0.025로 유지되었으며, 목표 기준인 0.03 이하로 유지되어 품질 보장 제어가 효과적으로 작동함을 보여주었다.
• 미래 공급, 수요, 가격 분포에 대한 지식이 없이도 결정적 성능 경계를 확보하였다.
• 수익 증가는 주로 마지막 두 날 동안 풍부한 재생 에너지 발전을 효과적으로 활용한 결과로 나타났으며, 트레이스 기반 시뮬레이션을 통해 입증되었다.
• 기준선 대비 QoSE가 낮아진 것은 더 나은 제어 덕분이 아니라, 27달러/MWh에서 356달러/MWh로 급격히 상승한 가격으로 인한 성능-혼잡도 트레이드오프 때문이었다.
• 알고리즘은 시스템 안정성을 유지하며 모든 제약 조건을 충족하였으며, 라플라스 최적화를 통해 이론적으로 유도된 성능 경계가 검증되었다.