[논문 리뷰] Distribution LMP-based Transactive Day-ahead Market with Variable Renewable Generation

M. Nazif Faqiry, Lawryn Edmonds외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 18.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 16인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 고수준의 변동성 있는 재생 가능 에너지(VRE) 통합 하에서 실수 및 무효력 전력 가격 책정, 손실, 혼잡도 및 전압 위반을 고려한 분포(locational) 마진 가격(DLMP) 기반의 거래형 당일 시장를 제안한다. VRE의 불확실성을 다루기 위해 새로운 데이터 기반 확률 효율 점(PEP) 방법을 도입하여 다양한 위험 수준에서 최적의 VRE 발전을 계산하며, 이는 무효력 전력 가격 책정이 역전류 조건 하에서 DLMP 구성요소와 시스템 운영에 미치는 영향을 입증한다.

ABSTRACT

The largescale penetration of variable renewable energy (VRE) and their generation uncertainties poses a major challenge for the distribution system operator (DSO) to efficiently determine the day-ahead real and reactive power distribution locational marginal prices (DLMPs) and their underlying components. In this paper, we propose a DLMP-based transactive day-ahead market (DAM) model, that in addition to energy and losses, determines prices for creating congestions and voltage violations under peak-load and large-scale stochastic VRE penetration conditions. To account for the VRE uncertainties and the effect of their large-scale penetration on the DLMP components and distributed energy resources' (DERs) schedules, we propose a novel data-driven probability efficient point (PEP) method that computes the optimal total VRE generation at different confidence (risk) levels to incorporate in the proposed transactive DAM model. We perform a wide range of simulation studies on a modified IEEE 69-node system to validate the proposed methods and demonstrate the effect of peak load conditions, large-scale VRE penetration, and inclusion of battery energy storage systems (BESS) on the resulting positive or negative real and reactive power DLMPs and their components.

연구 동기 및 목표

• 고수준의 VRE 통합 하에서 무효력 전력 가격 책정, 손실, 혼잡도 및 전압 위반을 고려한 종합적인 DLMP 모델의 부족을 해결하기 위해.
• 다양한 분산 에너지 자원(DER)을 포함하는 거래형 당일 시장(DAM) 모델을 개발하기 위해, 특히 확률적 VRE와 배터리 에너지 저장 시스템(BESSs)을 포함하여.
• 데이터 기반 접근법을 사용하여 VRE의 불확실성과 통합 수준이 구성요소별 실수 및 무효력 DLMP에 미치는 영향을 정량화하기 위해.
• 고수준 재생 가능 에너지 통합 하에서 역전류 문제와 과잉 제어를 방지하기 위해 무효력 전력 가격 책정의 중요성을 입증하기 위해.
• DSO가 반경 분포망 제약을 준수하면서 사회적 복지를 최적화할 수 있도록 가능한 확장 가능한 MILP 기반 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 사회적 복지를 최대화하기 위해 혼합정수선형계획(MILP) 모델을 수립하여 에너지, 손실, 혼잡도 및 전압 위반 구성요소를 포함한다.
• 선형화된 전력 흐름(LPF) 모델을 사용하여 유해력 및 무효력 전력 흐름, 전압 크기 및 선로 손실에 대한 선형 제약 조건을 유도한다.
• 양면 가격(Shadow price)을 활용한 민감도 분석을 통해 DLMP 구성요소를 에너지, 손실, 전압 위반 및 혼잡도 항목으로 분해한다.
• 새로운 데이터 기반 확률 효율 점(PEP) 방법을 통해 역사적 자료를 활용하여 다양한 신뢰 수준에서 최적의 VRE 발전을 계산하며, 과잉 제어를 감소시키고 위험을 관리한다.
• PEP 방법은 네트워크 제약 조건, 입찰 행동 및 확률적 표본을 통합하여 불확실성 하에서 효율적인 VRE 출력 수준을 결정한다.
• 배터리 에너지 저장 시스템(BESSs)은 충전/방전 스케줄을 DLMP 신호에 맞추어 상태 충전률 동역학으로 모델링한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고수준의 변동성 있는 재생 가능 에너지(VRE) 통합과 불확실성이 구성요소별 실수 및 무효력 전력 분포 마진 가격(DLMP)의 구조에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 무효력 전력 가격 책정은 특히 역전류 조건 하에서 DLMP 값과 시스템 운영에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ3 제안된 확률 효율 점(PEP) 방법은 과잉 제어를 최소화하고 시스템 안정성을 유지하면서 VRE의 불확실성을 어떻게 효과적으로 관리하는가?
• RQ4 BESS 통합은 다양한 VRE 통합 수준과 신뢰 수준에서 DLMP 동적 변화와 VRE 과잉 제어에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 전압 위반 및 혼잡도와 같은 네트워크 제약 조건은 어떻게 반경 분포 시스템에서 최종 DLMP 구성요소를 형성하는가?

주요 결과

• 고수준 VRE 통합(K=4)에서 노드 60은 역전류로 인해 음수의 실수 전력 DLMP(예: −$1.20/MWh)를 경험하지만, 무효력 전력 DLMP는 여전히 양수이므로 무효력 전력 소비에 대한 보상이 존재한다.
• 정점 태양광 시간대(10–12시) 동안 노드 60의 무효력 전력 손실 구성요소는 실수 전력 손실 증가와 과잉 제어 감소로 인해 $3.40/MVARhr의 보상이 제공된다.
• 고신뢰 수준(α=0.75)에서 음수의 실수 전력 DLMP가 항상 높지는 않으며, 오히려 네트워크 제약 조건과 역사적 자료 표본이 DLMP 결과를 지배한다.
• 노드 2의 BESS는 매우 음수의 DLMP(예: −$1.50/MWh) 기간 동안 충전하고 피크 가격 기간에 방전하여 VRE 과잉 제어를 효과적으로 감소시킨다.
• 무효력 전력 가격 책정은 핵심적이다: 실수 전력 DLMP가 음수일지라도 높은 무효력 전력 구성요소 값으로 인해 네트워크 전체 DLMP는 여전히 양수일 수 있다.
• PEP 방법은 특히 고수준 통합 시나리오에서 신뢰 수준과 네트워크 제약 조건에 최적의 VRE 출력을 일치시켜 VRE 과잉 제어를 효과적으로 감소시킨다.