[논문 리뷰] Appliance-level Flexible Scheduling for Socio-technical Smart Grid Optimisation

Farzam Fanitabasi, Evangelos Pournaras|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 08.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 64인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 소비자의 자율적 유연성과 편안함 선호도를 활용하여 주거용 수요 반응을 최적화하는 탈중앙화된 애플라이언스 수준의 융통성 있는 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 가구 간 애플라이언스 스케줄링을 조율함으로써, 특히 고유연성 애플라이언스인 오븐과 같은 장치의 협력적 스케줄링을 통해 부하 변동성을 크게 감소시켜, 소비자의 유연성과 참여도가 높을수록 효율성 중심 접근 방식을 뛰어넘는 피크 절감 성과를 달성한다.

ABSTRACT

Participation in residential energy demand response programs requires an active role by the consumers. They contribute flexibility in how they use their appliances as the means to adjust energy consumption, and reduce demand peaks, possibly at the expense of their own comfort (e.g., thermal). Understanding the collective potential of appliance-level flexibility for reducing demand peaks is challenging and complex. For instance, physical characteristics of appliances, usage preferences, and comfort requirements all influence consumer flexibility, adoption, and effectiveness of demand response programs. To capture and study such socio-technical factors and trade-offs, this paper contributes a novel appliance-level flexible scheduling framework based on consumers' self-determined flexibility and comfort requirements. By utilizing this framework, this paper studies (i) consumers usage preferences across various appliances, as well as their voluntary contribution of flexibility and willingness to sacrifice comfort for improving grid stability, (ii) impact of individual appliances on the collective goal of reducing demand peaks, and (iii) the effect of variable levels of flexibility, cooperation, and participation on the outcome of coordinated appliance scheduling. Experimental evaluation using a novel dataset collected via a smartphone app shows that higher consumer flexibility can significantly reduce demand peaks, with the oven having the highest system-wide potential for this. Overall, the cooperative approach allows for higher peak-shaving compared to non-cooperative schemes that focus entirely on the efficiency of individual appliances. The findings of this study can be used to design more cost-effective and granular (appliance-level) demand response programs in participatory and decentralized Smart Grids.

연구 동기 및 목표

• 사용자 유형, 사용 시간, 개인 선호도와 같은 사회기술적 요인이 수요 반응에서 소비자의 유연성에 미치는 영향를 이해하는 것.
• 개별 애플라이언스가 주거용 스마트 그리드에서 집단적 피크 감소에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 소비자 유연성, 협력, 참여도의 다양한 수준이 조정된 애플라이언스 스케줄링 결과에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 개인의 편안함과 그리드 안정성의 균형을 이루는 데 중점을 두어 탈중앙화되고 소비자 중심의 프레임워크를 설계하는 것.

제안 방법

• 프레임워크는 스마트폰 앱을 통해 수집한 실제 사용자 데이터를 기반으로 소비자의 자율적 사용 시간 창을 융통성으로 모델링한다.
• 수요 변동성(피크 절감)을 최소화하고 선호 사용 시간을 통해 개인의 편안함을 극대화하는 이목적 최적화 문제를 수립한다.
• 계획 샘플링 기법(상위 포isson, 하위 순위, 균일, 기타)을 사용하여 소비자의 유연성과 참여도 수준을 다양한 방식으로 시뮬레이션한다.
• 다양한 시나리오에서 비협력적(효율성 중심) 및 협력적(유연성 중심) 스케줄링 전략을 평가한다.
• 권장 에너지 계획의 품질을 정량화하고 참가도 감소에 대한 내성적 특성을 평가하기 위해 엔트로피 및 다양성 지표를 활용한다.
• 실제 주거용 사용자로부터 수집한 새로운 스마트폰 앱 데이터를 활용하여 프레임워크를 평가하며, 다양한 도입 수준과 유연성 수준을 시뮬레이션한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자 유형, 사용 시간, 개인 선호도가 수요 반응 프로그램에서 소비자의 유연성에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ2 특히 고소비 또는 고유연성 장치인 개별 애플라이언스가 전체 시스템의 피크 감소에 미치는 상대적 영향는 무엇인가?
• RQ3 소비자의 협력 수준과 자발적 유연성 기여 수준이 조정된 애플라이언스 스케줄링의 효과성에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ4 유연한 조정된 스케줄링이 피크 수요 감소에서 효율성 중심 스케줄링을 얼마나 뛰어넘는가?
• RQ5 다양한 계획 샘플링 기법은 권장 스케줄에 대한 소비자 참여도 감소에 얼마나 내성적인가?

주요 결과

• 오븐은 전체 시스템에서 가장 높은 피크 절감 잠재력을 지닌다. 높은 상대적 유연성과 높은 에너지 소비는 피크 수요 감소에 더 큰 영향를 미친다.
• 협력적 스케줄링은 상한선(가장 유연성이 낮은 시나리오) 대비 평균 29.8%의 수요 변동성 감소를 이끌어내며, 비협력적 효율성 중심 기법보다 뚜렷이 뛰어나다.
• 고유연성 시나리오에서는 최적화된 융통성 있는 스케줄링이 수요 변동성을 29.8% 감소시키지만, 저유연성 시나리오에서는 효율성 중심 접근 방식이 더 우수하여, 효과의 유연성은 상황에 따라 달라진다.
• 하위 순위 샘플링 기법은 참여도 감소에 가장 내성적이며, 40%의 소비자가 권장 계획을 수용하지 않더라도 여전히 수요 변동성을 16.98% 감소시킨다.
• 상위 포isson 기법은 가장 민감한 기법으로, 참여도가 30% 감소할 경우 수요 변동성이 61.83% 증가하여 효율성 중심 샘플링의 취약성을 드러낸다.
• 협력하는 소비자는 더 높은 엔트로피와 다양성을 지닌 계획을 생성하여 더 효과적인 부하 분포와 피크 감소를 가능하게 한다.