[논문 리뷰] Control of Battery Storage Systems for the Simultaneous Provision of Multiple Services

Emil Namor, Fabrizio Sossan외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 03. 02.

Microgrid Control and Optimization참고 문헌 33인용 수 147

한 줄 요약

이 논문은 중전력계 페더를 동시에 디스패치하고 기본 주파수 조정을 제공하여 배터리 활용도를 극대화하는 두 단계 제어 프레임워크를 제시하며, 560 kWh/720 kVA Li-ion BESS에서의 시뮬레이션 및 실규모 실험으로 검증합니다.

ABSTRACT

In this paper, we propose a control framework for a battery energy storage system to provide simultaneously multiple services to the electrical grid. The objective is to maximise the battery exploitation from these services in the presence of uncertainty (load, stochastic distributed generation, grid frequency). The framework is structured in two phases. In a period-ahead phase, we solve an optimization problem that allocates the battery power and energy budgets to the different services. In the subsequent real-time phase the control set-points for the deployment of such services are calculated separately and superimposed. The control framework is first formulated in a general way and then casted in the problem of providing dispatchability of a medium voltage feeder in conjunction to primary frequency control. The performance of the proposed framework are validated by simulations and real-scale experi- ments, performed with a grid-connected 560 kWh/720 kVA Li-ion battery energy storage system.

연구 동기 및 목표

• BESS가 여러 그리드 서비스의 동시 제공을 통해 활용도와 경제성을 개선하도록 동기를 부여하고 가능하게 한다.
• 불확실성 하에서 여러 서비스에 대한 전력 및 에너지 예산을 할당하는 일반적인 스케줄링 프레임워크를 개발한다.
• 구현이 간단한 주기 앞의 최적화와 실시간 실행으로 구성된 2계층 제어 아키텍처를 제안한다.
• MV 피더 디스패치 및 기본 주파수 조정(PFR)을 적용 가능하게 보여준다.
• 프레임워크의 실세계 배치 가능성을 뒷받침하는 실험적 검증을 제공한다.

제안 방법

• J개의 서비스에 대해 기간 T 내에서 서비스 예산 P_j와 E_j를 할당하는 일반적 스케줄링 문제를 형식화한다.
• E_init+Σ_j E_j ∈ [E_min,E_max] 및 Σ_j P_j ∈ [-P_max, P_max]를 만족시키면서 집합 에너지 예산의 폭 w(Σ_j E_j)를 최대화한다.
• 각 서비스에 대한 예산 궤적을 P_j,k = [P_j,k^down, P_j,k^up] 및 E_j,k = [E_j,k^down, E_j,k^up]의 구간으로 정의한다.
• 일별 최적화로 예산을 설정하는 이원 계층 제어: 사전 최적화(day-ahead)와 보조 서비스 집합점을 계산하고 이를 합성하는 실시간 제어기로 구성한다.
• 피더를 디스패치하고 PFR을 제공하는 데 일반 프레임워크를 특수화하며, 디스패치 및 PFR 예산과 PFR용 α 매개변수의 형식을 포함한다.
• 배터리 효율과 비현실적인 BESS 성능을 반영하기 위한 보수적 에너지 한계를 포함한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 불확실성 하에서 에너지 및 전력 제약을 준수하면서 BESS를 어떻게 스케줄링하여 여러 그리드 서비스를 동시에 제공할 수 있는가?
• RQ2 두 계층 제어 체계(기간 앞 예산 책정 및 실시간 중첩)가 MV 피더를 안정적으로 디스패치하고 PFR을 제공할 수 있는가?
• RQ3 확률적 피더 수요 및 주파수 편차가 활용 가능한 BESS 용량 및 서비스 제공에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 프레임워크가 실제 실험과 기존 그리드 리소스에서 확장 가능하고 실용적인 성능을 달성하는가?

주요 결과

• 사전 최적화는 α^o (PFR 계수)와 Δf_max가 24시간 수평선에서 배터리 활용을 극대화하는 오프셋 프로필 F^o를 산출한다.
• 31일 시뮬레이션 기간 동안 평균 α^o는 216.6 kW/Hz로, Δf_max = 200 mHz일 때 최대 43 kW의 PFR에 해당한다.
• 디스패치된 에너지 예산은 종종 디스패치 서비스 한도와 일치하여 예측 불확실성에 따라 PFR로 추가로 할당할 수 있는 용량이 생긴다.
• 그리드에 연결된 560 kWh/720 kVA BESS에서 α^o 값은 Day 1에 584 kW/Hz, Day 2에 127 kW/Hz였으며, 평균 디스패치 오프셋은 각각 0.84 kW와 -0.56 kW였다.
• 피더 디스패치의 RMS 추적 오차는 약 0.5 kW로 평균 피더 부하 약 130 kW에서 좋은 추적 성능을 보인다.
• 프레임워크는 남은 BESS 용량을 활용하여 PFR을 제공하면서도 실행 가능성 및 배터리 건강 제약을 유지할 수 있다.