[논문 리뷰] Designing Day-Ahead Multi-carrier Markets for Flexibility: Models and Clearing Algorithms

Shahab Shariat Torbaghan, Mehdi Madani외 5명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 25.

Integrated Energy Systems Optimization참고 문헌 49인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 전기, 가스, 열 시스템을 통합한 당일 전기시장 다중운반체 시장 정산 모델을 제안하며, 변환 및 저장 기술을 위한 고급 주문 유형을 통합하여 효율적인 유연성 관리가 가능하도록 한다. 이는 중앙집중식 정산과 동일한 복지 최적화 결과를 달성하는 두 가지 탈중앙화 정산 알고리즘을 도입하며, 시장 위험과 시스템 운영자들의 기회비용을 크게 감소시킨다. 이는 약간의 수렴 조건 하에 성립한다.

ABSTRACT

There is an intrinsic value in higher integration of multi-carrier energy systems (especially gas and electricity), to increase operational flexibility in the electricity system and to improve allocation of resources in gas and electricity networks. The integration of different energy carrier markets is challenging due to the existence of physical and economic dependencies between the different energy carriers. We propose in this paper an integrated day-ahead multi-carrier gas, electricity and heat market clearing which includes new types of orders and constraints on these orders to represent techno-economic constraints of conversion and storage technologies. We prove that the proposed market clearing gives rise to competitive equilibria. In addition, we propose two decentralised clearing algorithms which differ in how the decomposition of the underlying centralised clearing optimisation problem is performed. This has implications in terms of the involved agents and their mutual information exchange. It is proven that they yield solutions equivalent to the centralised market clearing under a mild assumption of sufficient number of iterations. We argue that such an integrated multi-carrier energy market mitigates (spot) market risks faced by market participants and enables better spot pricing of the different energy carriers. The results show that conversion/storage technology owners would suffer from losses and/or opportunity costs, if they were obliged to only use elementary orders. For the test cases considered in this article, sum of losses and opportunity costs could reach up to 13,000 EUR/day and 9,000 EUR/day respectively, compared with the case where conversion and storage orders are used.

연구 동기 및 목표

• 전기, 가스, 열 시스템을 통합하여 운영의 유연성과 자원 배분을 향상시키기 위한 당일 다중운반체 시장 정산 프레임워크를 설계하는 것.
• 기술적 경제적 제약을 반영한 에너지 변환 및 저장 기술의 특성을 반영하는 고급 주문 유형—특히 변환 및 저장 주문을 모델링하는 것.
• 중앙집중식 정산 결과를 최소한의 정보 공유로 재현할 수 있는 탈중앙화 정산 알고리즘을 개발하는 것.
• 제안된 시장 정산 메커니즘이 경쟁 균형을 도출함으로써 경제적 효율성과 시장 안정성을 보장하는 것을 입증하는 것.
• 기본 주문 유형에 국한된 참가자들과 고급 주문을 허용하는 참가자들 간의 재정적 영향을 비교 분석하여, 손실 수익과 기회비용 측면에서의 영향을 정량화하는 것.

제안 방법

• 다중운반체 에너지 시스템을 통합한 중앙집중식 복지 최적화 최적화 문제를 수립하며, 변환 및 저장 기술의 물리적 제약 조건을 포함한다.
• 새로운 주문 유형을 도입: 효율성 및 용량 제약 조건이 있는 변환 주문, 주입/흡착 제한 및 스프레드 비용이 있는 저장 주문.
• 이중 분해 기반으로 두 가지 탈중앙화 알고리즘으로 시장 정산 모델을 분해한다. 이 알고리즘들은 기저의 수식에 따라 서로 다른 방식으로 라그랑주 승수를 에이전트 간에 적용한다.
• 이중 변수(시장 가격)를 사용하여 다양한 운반체 간의 정산을 조율하며, 시장 정산과 개인의 이성적 행동을 보장한다.
• 이론적 분석을 통해 두 탈중앙화 알고리즘이 충분한 반복 횟수의 가정 하에 중앙집중식 문제와 동일한 최적 해에 수렴함을 입증한다.
• 선형 프로그래밍의 강력한 이중성 원리를 활용하여 최적 해와 이중 변수(시장 가격)가 경쟁 균형을 이룬다는 것을 증명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중운반체 에너지 시장는 어떻게 설계되어야 하며, 변환 및 저장 기술의 물리적 및 경제적 제약을 존중하면서 전기, 가스, 열 시스템을 효율적으로 통합할 수 있는가?
• RQ2 당일 시장에서 변환 및 저장 자산의 전체적인 유연성 잠재력을 반영하기 위해 어떤 고급 주문 메커니즘이 필요한가?
• RQ3 정보 공유 없이도 탈중앙화 정산 알고리즘이 중앙집중식 정산 과정과 동일한 복지 최적화 결과를 달성할 수 있는가?
• RQ4 기본 구매/판매 주문에 국한된 참가자들과 고급 변환 및 저장 주문을 허용하는 참가자들 간의 경제적 영향은 무엇인가?
• RQ5 탈중앙화 시장 정산 알고리즘이 중앙집중식 문제의 최적 해에 수렴하는 조건는 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 시장 정산 메커니즘은 경쟁 균형을 보장하며, 최적의 이중 변수가 시장 정산 가격으로 작용하여 실제 시스템의 마진 비용을 반영한다.
• 두 탈중앙화 정산 알고리즘은 충분한 반복 횟수의 가정 하에 중앙집중식 정산과 동일한 해를 도출하며, 이는 수렴성과 경제적 동등성을 입증한다.
• 시험 케이스에서 기본 주문 유형에 제한된 경우, 변환 및 저장 기술 소유자의 총 손실과 기회비용이 각각 일일 €13,000 및 €9,000 증가하였다.
• 다중운반체 시장 통합은 현물 시장 리스크를 완화하고, 다양한 에너지 운반체 간에 더 정확하고 효율적인 현물 가격 설정을 가능하게 한다.
• 고급 주문 유형의 사용은 특히 재생 가능 에너지 비중이 높은 시스템에서 더 나은 탄력 자원 활용을 가능하게 하여 사회적 복지를 크게 향상시킨다.
• 강력한 이중성에 기반한 이론적 기반은 최적 배분과 시장 가격이 경제적으로 효율적이며 인센티브 호환성을 갖춘다는 것을 확인한다.