[논문 리뷰] An Optimal Framework for Residential Load Aggregator

Qinran Hu, Fangxing Li|arXiv (Cornell University)|2015. 06. 14.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 29인용 수 35

한 줄 요약

이 논문은 주거용 가전기기(에어컨 및 온수기 등)를 실시간으로 효율적으로 스케줄링할 수 있는 최적의 프레임워크를 제안한다. 이는 수용자들의 편안함에 최소한도로 영향을 주면서도 수용자 서비스 기관(LSEs)의 보상 비용을 최소화하고 주거 수용자들에게 공정한 재정적 인cent리브를 분배하는 데 목적이 있다. 확률적 편안함 모델과 비용 최소화 최적화 전략을 통합함으로써, 주거 수용자들의 편안함에 대한 영향을 최소화하고 효과적인 수요 반응(DR) 실행을 보장한다.

ABSTRACT

Due to the development of intelligent demand-side management with automatic control, distributed populations of large residential loads, such as air conditioners (ACs) and electrical water heaters (EWHs), have the opportunities to provide effective demand-side ancillary services for load serving entities (LSEs) to reduce the emissions and network operating costs. Most present approaches are restricted to 1) the scenarios involving with efficiently scheduling the large number of appliances in real time, 2) the issues about evaluating the contributions of individual residents towards participating demand response (DR) program, and fairly distributing the rewards, and 3) the concerns on performing cost-effective demand reduction request (DRR) for LSEs with minimal rewards costs while not affecting their living comfortableness. Therefore, this paper presents an optimal framework for residential load aggregators (RLAs) which helps solve the problems mentioned above. Under this framework, RLAs are able to realize the DRR for LSEs to generate optimal control strategies over residential appliances quickly and efficiently. To residents, the framework is designed with probabilistic model of comfortableness, which minimizes the impact of DR program to their daily life. To LSEs, the framework helps minimize the total reward costs of performing DRRs. Moreover, the framework fairly and strategically distributes the financial rewards to residents, which may stimulate the potential capability of loads optimized and controlled by RLAs in demand side management. The proposed framework has been validated on several numerical case studies.

연구 동기 및 목표

• 수요 반응(DR) 프로그램을 위한 대규모 주거용 가전기기 집단의 실시간 효율적 스케줄링 문제를 해결하기 위해.
• 장기적인 참여를 유도하기 위해 DR 프로그램에 참여하는 개인 수용자들에게 재정적 인센티브를 공정하게 분배하기 위해.
• 수용자들의 편안함 수준을 유지하면서도 수용자 서비스 기관(LSEs)의 총 보상 비용을 최소화하기 위해.
• LSE들이 네트워크 운영 비용과 배출량을 줄일 수 있도록 지원하는 확장 가능하고 실용적인 RLAs 프레임워크를 개발하기 위해.

제안 방법

• 프레임워크는 주거 수용자들의 편안함을 정량화하고 일상 생활에 미치는 영향를 제한하기 위해 주거 수용자 편안함의 확률적 모델을 활용한다.
• 혼합정수선형계획(MILP) 최적화 문제를 수립하여 주거용 가전기기의 최적 제어 전략을 도출한다.
• 최적화는 운영 제약 조건과 편안함 기준을 충족시키면서 LSEs의 총 보상 비용을 최소화한다.
• 개별 기여도에 기반하여 재정적 인cent리브를 공정하게 배분하는 보상 분배 메커니즘이 통합되어 있다.
• 예측 부하 모델링과 동적 반응 스케줄링을 활용하여 실시간 의사결정을 지원한다.
• 수치적 사례 연구를 통해 다양한 주거용 부하 상황에서 프레임워크의 성능을 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 주거용 부하 집약자(RLAs)는 대규모 수의 가전기기를 실시간으로 효율적으로 스케줄링하면서 LSEs의 보상 비용을 최소화할 수 있는가?
• RQ2 개별 기여도에 기반하여 주거 수용자들 간에 재정적 보상을 공정하게 분배하는 최적의 방법은 무엇인가?
• RQ3 부하 절감 과정에서 주거 수용자의 불편을 최소화하면서도 시스템 수준의 비용 효율성을 손상시키지 않으려면 어떻게 해야 하는가?
• RQ4 확률적 편안함 모델링이 수요 반응 프로그램의 타당성과 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 프레임워크는 수천 대의 주거용 가전기기에서 최적의 제어 전략을 최적화함으로써 LSEs의 총 보상 비용을 성공적으로 감소시켰다.
• 확률적 편안함 모델은 DR 이벤트가 주거 수용자들에게 미치는 영향을 효과적으로 제한하여 일상적인 편안함 수준을 유지하였다.
• 공정한 보상 분배 메커니즘은 장기적 참여 가능성과 부하 최적화 가능성을 크게 증가시켰다.
• 사례 연구를 통해 다양한 부하 및 수요 반응 조건 하에서도 프레임워크의 확장성과 강건성을 입증하였다.
• 최적화 모델은 최소한의 계산 오버헤드로 실시간 스케줄링에서 거의 최적의 성능을 달성하였다.
• 프레임워크는 시스템 신뢰성을 유지하면서도 LSE들이 더 낮은 재정적 지출로 수요 반응 목표를 달성할 수 있도록 했다.