[논문 리뷰] Control and Optimization Meet the Smart Power Grid - Scheduling of Power Demands for Optimal Energy Management

Iordanis Koutsopoulos, Leandros Tassiulas|arXiv (Cornell University)|2010. 08. 21.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 10인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 스마트 전력망에서 최적의 에너지 관리를 위한 임계값 기반 스케줄링 정책을 제안한다. 전력망 운영자가 순시 부하의 함수로 모델링된 운영 비용을 최소화하기 위해 소비자 전력 수요를 스케줄링한다. 제어 방출 정책은 실시간 전력 소비에 따라 수요를 동적으로 활성화하거나 대기열에 넣으며, 마감 기한이 길어질수록 渐진적으로 최적성을 달성한다.

ABSTRACT

The smart power grid aims at harnessing information and communication technologies to enhance reliability and enforce sensible use of energy. Its realization is geared by the fundamental goal of effective management of demand load. In this work, we envision a scenario with real-time communication between the operator and consumers. The grid operator controller receives requests for power demands from consumers, with different power requirement, duration, and a deadline by which it is to be completed. The objective is to devise a power demand task scheduling policy that minimizes the grid operational cost over a time horizon. The operational cost is a convex function of instantaneous power consumption and reflects the fact that each additional unit of power needed to serve demands is more expensive as demand load increases.First, we study the off-line demand scheduling problem, where parameters are fixed and known. Next, we devise a stochastic model for the case when demands are generated continually and scheduling decisions are taken online and focus on long-term average cost. We present two instances of power consumption control based on observing current consumption. First, the controller may choose to serve a new demand request upon arrival or to postpone it to the end of its deadline. Second, the additional option exists to activate one of the postponed demands when an active demand terminates. For both instances, the optimal policies are threshold based. We derive a lower performance bound over all policies, which is asymptotically tight as deadlines increase. We propose the Controlled Release threshold policy and prove it is asymptotically optimal. The policy activates a new demand request if the current power consumption is less than a threshold, otherwise it is queued. Queued demands are scheduled when their deadline expires or when the consumption drops below the threshold.

연구 동기 및 목표

• 스마트 그리드 환경에서 소비자 전력 수요의 지능적인 스케줄링을 통해 전력망 운영 비용을 최소화하는 데 도전하는 것.
• 소비자와의 실시간 통신 하에 전력망 운영자의 의사결정을 제어 및 최적화 문제로 모델링하는 것.
• 동적 수요 도착에 대응하면서도 시스템 신뢰성과 비용 효율성을 유지하는 온라인 스케줄링 정책을 개발하는 것.
• 이론적 성능 한계를 수립하고 장기 평균 비용 최소화를 위한 渐진적으로 최적인 제어 정책을 설계하는 것.

제안 방법

• 순시 총 전력 소비의 함수로 전력망 운영 비용을 설정하며, 이는 하중 증가에 따라 증가하는 한계 비용을 반영한다.
• 제어 사례 두 가지를 도입한다: 하나는 신규 수요를 마감 기한까지 연기할 수 있고, 다른 하나는 하중이 감소할 경우 대기 중인 수요를 재활성화할 수 있다.
• 제어 방출 임계값 정책을 제안하며, 이는 현재 전력 소비가 임계값 이하일 경우에만 새로운 수요를 활성화한다.
• 지속적인 수요 생성과 온라인 스케줄링 결정을 가정하여, 장기 평균 비용을 분석하기 위해 확률 모델을 사용한다.
• 동적 프로그래밍과 증가하는 마감 기한의 渐진적 점근적 분석을 통해 임계값 기반 최적 정책을 유도한다.
• 모든 정책에 대해 보편적인 하한 성능 한계를 수립하며, 이는 마감 기한이 길어질수록 제어 방출 정책이 渐진적으로 도달한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전력망 운영자가 실시간으로 소비자 전력 수요를 어떻게 최적 스케줄링하여 볼록 운영 비용을 최소화할 수 있는가?
• RQ2 수요가 동적으로 도착하고 결정을 실시간으로 내려야 할 경우 최적 스케줄링 정책의 구조는 어떻게 되는가?
• RQ3 임계값 기반 정책의 성능은 수요 마감 기한이 증가함에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ4 장기 평균 비용에 대한 보편적인 하한 성능 한계를 유도할 수 있으며, 이는 渐진적으로 달성 가능한가?
• RQ5 다양한 운영 제약 조건 하에서, 연기, 활성화, 대기열 설정 중 어떤 제어 조치가 최적 성능을 제공하는가?

주요 결과

• 제어 방출 임계값 정책은 수요 마감 기한이 길어질수록 渐진적으로 최적성을 달성하며, 보편적인 하한 성능 한계에 도달한다.
• 비선점 스케줄링 케이스에서는 문제는 백정렬 문제로 축소되며, 일반적으로 계산적으로 비가역적임을 나타낸다.
• 선점 케이스에서는 반복 알고리즘이 최적 해를 제공하며, 효과적으로 하중 균형 문제를 해결한다.
• 두 제어 사례에 대한 최적 제어 정책은 모두 순시 전력 소비에만 의존하는 임계값 기반 정책이다.
• 제어 방출 정책의 임계값은 대기열 크기에 영향을 받지 않으며, 대기열이 비어 있지 않은 한 그러하다. 이는 임계값 주변에서 안정적인 전력 소비가 유지되기 때문이다.
• 이 모델은 다양한 수요 유형을 지원하며, 유연한 스케줄링, 변동 전력 수준, 에너지 제약(예: 전기 자동차 충전)을 포함한다.