[논문 리뷰] Corrective dispatch of uncertain energy resources using chance-constrained receding horizon control

Mahraz Amini, Mads Almassalkhi|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 19.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 6인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 운영 리스크와 설정점 이탈을 동시에 최적화함으로써 불확실하고 에너지 제약이 있는 분산 에너지 자원(DERs)을 최적 배치하기 위해 위험 기반 확률 제약 조건을 갖춘 모델 예측 제어(RB-CC-MPC) 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 분석 시간 단위의 실시간에서 가상 에너지 저장소를 견고하게 조율할 수 있게 하여, 상태-충전도 및 용량 추정치의 불확실성 하에서 IEEE RTS-96 네트워크에서 예측되지 않은 발전기 참여를 줄이고 재생 가능 에너지 변동성의 균형을 향상시킨다.

ABSTRACT

To optimally dispatch uncertain, energy-constrained reserves, model predictive control offers a viable tool to develop an appropriate trade-off between closed-loop performance and robustness of the dispatch. Therefore, this paper investigates the uncertainty associated with energy-constrained aggregations of flexible distributed energy resources (DERs). The uncertainty studied herein is associated with estimating the capacity of and the estimated state of charge from an aggregation of DERs. To that effect, a risk-based chance constrained MPC (RB-CC-MPC) is developed that co-optimizes the operational risk of prematurely saturating the (virtual) energy storage against deviating generators from their scheduled set-point. On a fast minutely timescale, the RB-CC-MPC coordinates energy-constrained virtual resources to minimize unscheduled participation of and overcome ramp-rate limited generators for balancing variability from renewable generation, while taking into account grid conditions. To illustrate the effectiveness of the proposed method, simulation-based analysis is carried out on an augmented IEEE RTS-96 network with uncertain energy resources.

연구 동기 및 목표

• 용량과 상태-충전도 추정치가 불확실한 유연한 분산 에너지 자원(DERs)의 배치 과제를 해결한다.
• 재생 가능 에너지 발전의 변동성으로 인한 램프-레이트 제한 발전기의 예측되지 않은 참여를 줄인다.
• 가상 에너지 저장소의 조기 포화에 대한 강건성과 계획된 설정점에서의 이탈 간 균형을 맞춘다.
• 전력망 조건을 준수하면서 실시간으로 빠른 시간 스케일(분 단위)에서 가상 자원을 조율할 수 있도록 한다.
• DER 집합의 불확실성을 정량적으로 관리할 수 있는 위험 기반 제어 프레임워크를 개발한다.

제안 방법

• 가상 저장소 포화 및 발전기 이탈에 대한 확률적 제약 조건을 처리하기 위해 확률 제약 조건을 갖춘 모델 예측 제어(MPC) 프레임워크를 수립한다.
• 두 개의 목적을 동시에 최적화한다: 가상 에너지 저장소의 조기 고갈 또는 과부하 위험을 최소화하고, 계획된 발전기 설정점에서의 이탈을 최소화한다.
• DERs의 집합적 상태-충전도와 가용 용량에 대한 확률적 추정을 사용하여 불확실성을 모델링한다.
• 업데이트된 예측 및 측정치를 바탕으로 제어 조치를 지속적으로 갱신하기 위해 후퇴 시간 창 제어 전략을 적용한다.
• 최적화 과정에 전력망 제약 조건을 통합하여 안정적이고 안전한 운영을 보장한다.
• 사전 정의된 확률(예: 95%)로 제약 조건을 충족하는 위험 기반 수식을 사용하여 성능와 강건성 간의 트레이드오프를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 불확실한 DER 집합에서 가상 에너지 저장소 포화로 인한 운영 리스크를 설정점 이탈과 동시에 최적화할 수 있는가?
• RQ2 확률 제약 조건을 갖춘 MPC는 재생 가능 에너지 변동성에 대응하여 예측되지 않은 발전기 참여를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 상태-충전도 및 용량 추정치의 불확실성 하에서 제안된 RB-CC-MPC 프레임워크는 시스템의 안전성과 성능을 어떻게 유지하는가?
• RQ4 확률 제약 조건 수식은 디스패치 전략의 강건성과 닫힌 루프 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 실제 전력망에서 빠른 분 단위 스케일에서 에너지 제약이 있는 가상 자원을 효과적으로 조율할 수 있는가?

주요 결과

• RB-CC-MPC 프레임워크는 가상 에너지 저장소 용량을 사전에 관리함으로써 램프-레이트 제한 발전기의 예측되지 않은 참여를 성공적으로 줄였다.
• 이 방법은 설정점에서의 이탈을 최소화하면서도, 예를 들어 가상 저장소 한계를 충족할 확률이 높게 유지된다.
• 확장된 IEEE RTS-96 네트워크에서의 시뮬레이션 결과는 재생 가능 에너지 변동성에 대한 높은 복원력과 향상된 디스패치 신뢰성을 입증했다.
• 확률 제약 조건 수식은 사용자가 정의한 신뢰 수준에서 강건성과 성능 간의 정량적 트레이드오프를 가능하게 했다.
• 이 방법은 실시간 구현에 적합한 빠른 분 단위 제어 스케일에서 가상 에너지 자원의 효과적인 조율을 가능하게 했다.
• 이 방법은 집합적 DERs의 상태-충전도 및 가용 용량에 대한 추정 불확실성을 효과적으로 다루어 디스패치 정확도와 신뢰성을 향상시켰다.