[논문 리뷰] Community-Centered Resilience Enhancement of Urban Power and Gas Networks via Microgrid Partitioning, Mobile Energy Storage, and Data-Driven Risk Assessment

Arya Abdollahi|arXiv (Cornell University)|2026. 02. 10.

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한 줄 요약

본 논문은 마이크로그리드 분할, 모바일 에너지 저장, 데이터 기반 위험 평가를 통합하여 도시의 전력 및 가스 네트워크 회복력을 강화하는 커뮤니티 중심 프레임워크를 제안하며, 중단 상황에서 자가 치유 네트워크와 강력한 의사결정을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Urban energy systems face increasing challenges due to high penetration of renewable energy sources, extreme weather events, and other high-impact, low-probability disruptions. This project proposes a community-centered, open-access framework to enhance the resilience and reliability of urban power and gas networks by integrating microgrid partitioning, mobile energy storage deployment, and data-driven risk assessment. The approach involves converting passive distribution networks into active, self-healing microgrids using distributed energy resources and remotely controlled switches to enable flexible reconfiguration during normal and emergency operations. To address uncertainties from intermittent renewable generation and variable load, an adjustable interval optimization method combined with a column and constraint generation algorithm is developed, providing robust planning solutions without requiring probabilistic information. Additionally, a real-time online risk assessment tool is proposed, leveraging 25 multi-dimensional indices including load, grid status, resilient resources, emergency response, and meteorological factors to support operational decision-making during extreme events. The framework also optimizes the long-term sizing and allocation of mobile energy storage units while incorporating urban traffic data for effective routing during emergencies. Finally, a novel time-dependent resilience and reliability index is introduced to quantify system performance under diverse operating conditions. The proposed methodology aims to enable resilient, efficient, and adaptable urban energy networks capable of withstanding high-impact disruptions while maximizing operational and economic benefits.

연구 동기 및 목표

• 고강도 고영향의 재난 가능성은 낮고 확률은 낮은 사고와 증가하는 재생 에너지 보급에 대한 도시 에너지 시스템의 회복력 향상을 유도한다.
• 분산 에너지 자원과 원격 제어 스위치를 사용하여 수동적인 배전망을 능동적이고 자가 치유되는 마이크로그리드로 전환한다.
• 확률 자료를 요구하지 않고도 견고한 계획 수립 및 실시간 위험 평가를 제공한다.
• 도시 교통 여건을 고려한 모바일 에너지 저장의 장기 용량 산정 및 배치를 최적화한다.
• 다양한 조건에서 성능을 정량화하기 위한 시간 의존 회복력 및 신뢰도 지표를 도입한다.

제안 방법

• 확률 정보 없이 불확실성을 다루기 위한 조정 가능한 구간 최적화 방법과 열 및 제약 생성 알고리즘을 개발한다.
• 부하, 전력망 상태, 탄력 자원, 긴급 대응, 기상 등 25개의 다차원 지수를 활용한 실시간 온라인 위험 평가 도구를 만든다.
• 비상 경로 지정을 효과적으로 가능하게 하기 위해 트래픽 데이터와 모바일 에너지 저장의 용량 산정 및 할당을 통합한다.
• 배전망을 마이크로그리드로 분할하고 원격 스위치를 가능하게 하여 정상 및 비상 운영에서 재구성을 지원한다.
• 시나리오 전반에 걸친 시스템 성능을 정량화하기 위한 시간 의존 회복력 및 신뢰도 지표를 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 극한 상황에서 회복력을 향상시키기 위해 도시의 전력 및 가스 네트워크를 어떻게 자가 치유 마이크로그리드로 전환할 수 있는가?
• RQ2 도시 교통을 고려하여 비상 대응을 지원하기 위해 모바일 에너지 저장을 어떻게 최적의 용량 산정, 배치 및 경로로 운용할 수 있는가?
• RQ3 확률적 입력 없이도 다차원 지수를 활용한 데이터 기반 위험 평가가 고강도 교란 시 실시간 운용 지원을 제공할 수 있는가?
• RQ4 다양한 작동 조건에서 도시 에너지 시스템의 시간 의존적 회복력과 신뢰도를 가장 잘 포착하는 지표는 무엇인가?
• RQ5 간헐적 재생 에너지 생산과 변동 부하로 인한 불확실성에서 제시된 프레임워크의 성능은 어떠한가?

주요 결과

• 마이크로그리드 분할, 모바일 에너지 저장, 데이터 기반 위험 평가를 결합한 프레임워크가 도시 에너지 네트워크의 회복력과 신뢰성을 높인다.
• 확률 정보 없이도 견고한 계획 수립을 가능하게 하는 열 및 제약 생성 알고리즘을 갖춘 조정 가능한 구간 최적화.
• 25개 지수를 활용하는 실시간 온라인 위험 평가 도구가 극한 사건 시 운용 의사결정을 지원한다.
• 이 접근법은 긴급 상황에서 모바일 저장소의 경로 지정에 도시 교통 데이터를 고려한다.
• 다양한 작동 조건에서 성능을 정량화하기 위한 시간 의존 회복력 및 신뢰도 지표의 도입.