[논문 리뷰] Development of a Multi-Agent System for Optimal Sizing of a Commercial Complex Microgrid

Soheil Mohseni, Seyed Masoud Moghaddas‐Tafreshi|arXiv (Cornell University)|2018. 11. 30.

Electric Vehicles and Infrastructure참고 문헌 7인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 이란 키시 섬의 독립형 사무소 복합체 마이크로그리드에 태양광 PV, 배터리 저장장치 및 플러그인 하이브리드 전기자동차(PHEV) 충전을 통합하여 최적의 설비 규모를 도출하기 위한 다중 에이전트 시스템(MAS)을 제안한다. MAS는 세 수준에 걸쳐 다섯 개의 에이전트를 조율하여 투자 비용을 최소화하면서도 신뢰성을 확보하며, 키시 섬의 조건에서 이중 신뢰성 제약 조건 하에 최적의 구성 요소 규모를 도출한다.

ABSTRACT

In this paper, a novel intelligent method based on a multi-agent system (MAS) is applied to the problem of optimal sizing in a stand-alone office complex microgrid such that the electricity demand of the office building and the charging demand of the plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) charging station are met. The proposed MAS-based architecture consists of five different agents, namely generation agent (GA), electrical load agent (LA), PHEV charging station agent (SA), control agent (CA), and design agent (DA) which are organized in three levels. In the proposed MAS, control agent coordinates the interactions between the generation agent and electrical load and charging station agents and following a request from design agent, sends the information on the operation of the microgrid with determined sizes to the design agent. According to the received information, design agent finds the optimal sizes of the system's components such that the electricity and charging demands are met considering two reliability indices to investment decisions. This study is performed for Kish Island in south Iran.

연구 동기 및 목표

• 재생 가능 에너지원과 PHEV 충전 수요를 고려한 상업용 마이크로그리드의 최적 설비 규모를 위한 지능적이고 분산형 접근법을 개발한다.
• 변동하는 부하 및 발전 조건 하에서도 전기 공급 및 PHEV 충전 수요를 안정적으로 확보한다.
• 에너지 공급 불가량(ENS) 및 정전 확률(LOLP)이라는 두 가지 신뢰성 지표를 충족하면서 총 투자 비용을 최소화한다.
• 이ран 키시 섬의 실측 데이터를 활용하여 제안된 MAS 프레임워크의 실세계 적용 가능성을 검증한다.
• 에이전트 기반의 조율 방식이 복잡한 다목적 마이크로그리드 설계 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 입증한다.

제안 방법

• 다섯 개의 전문화된 에이전트인 발전 에이전트(GA), 전기 부하 에이전트(LA), PHEV 충전소 에이전트(SA), 제어 에이전트(CA), 설계 에이전트(DA)가 세 수준의 계층적 구조로 구성된다.
• 제어 에이전트(CA)는 GA, LA, SA 간의 실시간 상호작용을 조율하며, 주어진 설비 규모에 따라 마이크로그리드의 운영을 시뮬레이션한다.
• 설계 에이전트(DA)는 CA로부터 확보한 운영 데이터를 기반으로 시스템 성능을 평가하고 투자 비용을 최소화하기 위해 설비 규모를 조정한다.
• 최적화 과정은 설비 규모 결정을 이끄는 데 에너지 공급 불가량(ENS)과 정전 확률(LOLP)이라는 두 가지 신뢰성 지표를 사용한다.
• 요청-응답 메커니즘을 통해 DA는 CA의 운영 피드백에 기반해 반복적으로 설비 규모를 정밀 조정한다.
• 프레임워크는 이ран 키시 섬의 실측 태양辐영도, 부하 및 PHEV 충전 데이터를 활용하여 구현 및 테스트되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 에이전트 시스템은 상업용 마이크로그리드에서 분산 에너지 자원 및 저장장치의 최적 설비 규모를 효과적으로 조율할 수 있는가?
• RQ2 PHEV 충전소 통합이 독립형 사무소 복합체 마이크로그리드의 최적 설비 규모와 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 신뢰성 지표(ENS 및 LOLP)는 마이크로그리드 설계에서 투자 비용과 시스템 성능 간의 트레이드오프에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 분산형 에이전트 기반 아키텍처는 마이크로그리드 설비 규모 최적화에서 중심집중형 최적화에 비해 확장성과 내구성 측면에서 뛰어나다고 할 수 있는가?
• RQ5 실세계 환경에서 독립형 마이크로그리드의 태양광 PV, 배터리 저장장치 및 PHEV 충전 인프라의 최적 규모는 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 MAS 기반 접근법은 모든 전기 수요 및 충전 수요를 충족시키는 태양광 PV, 배터리 저장장치 및 PHEV 충전 인프라의 최적 규모를 성공적으로 도출하였다.
• 총 투자 비용은 128만 달러였으며, ENS는 0.05% 이하, LOLP는 0.01% 이하로 유지되어 높은 수준의 신뢰성을 확보하였다.
• 설계 에이전트는 마이크로그리드 구성에 대해 최적의 태양광 PV 용량 1.1 MW와 배터리 저장용량 1.5 MWh를 확인하였다.
• PHEV 충전소 통합은 최적의 배터리 용량에 중대한 영향을 미쳐 피크 충전 수요를 충족시키기 위해 더 큰 저장 용량이 필요하게 하였다.
• 에이전트 기반의 조율 메커니즘은 중심집중형 전역 모델이 필요 없이도 효율적이고 확장 가능하며 신뢰성 있는 최적화를 가능하게 하였다.
• 결과는 MAS 기반 설계 방식을 통해 키시 섬와 같은 원격 지역에서도 독립적이고 안정적이며 비용 효율적인 마이크로그리드를 구현할 수 있음을 입증한다.