[논문 리뷰] Economic Dispatch Considering Spatial and Temporal Correlations of Multiple Renewable Power Plants

Chenghui Tang, Yishen Wang외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 02.

Electric Power System Optimization참고 문헌 11인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 복수의 재생 가능 에너지 발전소(RPPs)의 공간적 및 시간적 상관관계를 코풀라 이론과 역사적 확률 히스토GRAM을 활용하여 기반으로 한 지브스 샘플링 기반의 동적 시나리오 생성 방법을 제안한다. 고차원의 공동분포에 의존하지 않음으로써 계산 복잡도를 감소시키면서도 불확실성, 공간적 상관관계 및 변동성을 정확하게 모델링한다. 연구 결과, 이러한 시나리오를 포함한 분포 기반 및 시나리오 기반 경제적 운용(ED) 방법은 기존 방법보다 낮은 시스템 비용과 더 나은 리스크 관리 성능을 달성하며, 500~2000개의 시나리오를 사용할 경우 시나리오 기반 ED는 분포 기반 성능에 근접한다.

ABSTRACT

The correlations of multiple renewable power plants (RPPs) should be fully considered in the power system with very high penetration renewable power integration. This paper models the uncertainties, spatial correlation of multiple RPPs based on Copula theory and actual probability historical histograms by one-dimension distributions for economic dispatch (ED) problem. An efficient dynamic renewable power scenario generation method based on Gibbs sampling is proposed to generate renewable power scenarios considering the uncertainties, spatial correlation and variability (temporal correlation) of multiple RPPs, in which the sampling space complexity do not increase with the number of RPPs. Distribution-based and scenario-based methods are proposed and compared to solve the real-time ED problem with multiple RPPs. Results show that the proposed dynamic scenario generation method is much more consist with the actual renewable power. The proposed ED methods show better understanding for the uncertainties, spatial and temporal correlations of renewable power and more economical compared with the traditional ones.

연구 동기 및 목표

• 고밀도 재생 가능 에너지 통합 시스템에서 복수의 재생 가능 에너지 발전소(RPPs) 간의 공간적 및 시간적 상관관계를 모델링하는 데 도전하는 것.
• 고차원 공동분포에 의존하지 않고도 상관관계가 있는 재생 가능 에너지 발전 시나리오를 생성할 때 계산 복잡도를 감소시키는 것.
• 시스템 예비력, 부하 절단 및 재생 에너지 기부 리스크를 고려한 분포 기반 및 시나리오 기반 경제적 운용(ED) 방법을 개발하고 비교하는 것.
• 실시간 ED에서 불확실성, 공간적 상관관계 및 변동성이 시스템 비용과 운영 리스크에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 실제 구현을 위한 최적의 시나리오 수와 운용 성능 간 균형을 도출하는 것.

제안 방법

• 역사적 확률밀도히스토GRAM(PDHs) 기반으로 복수의 RPPs 간의 공동 의존 구조를 코풀라 이론을 활용해 모델링하여 공간적 상관관계를 정확하게 표현한다.
• 고차원 공동분포와 관련된 차원의 극복 문제를 피하기 위해 일련의 일변도 조건부 분포에서 순차적으로 샘플링하는 지브스 샘플링을 활용한 동적 시나리오 생성 방법을 도입한다.
• 시간 경과에 따른 시간적 상관관계(변동성)를 고려하기 위해 스케줄링 기간 동안 반복적으로 재생 에너지 발전 시나리오를 샘플링함으로써 상호 시간적 의존성을 유지한다.
• 전력망의 전체적인 예비력 부족 및 혼잡 위험을 평가하기 위해 총 재생 에너지 발전량 및 송전선로의 전력 흐름에 대한 조건부 마진 분포를 구성한다.
• 분포 기반 방법(해석적 모멘트 매칭 사용)과 시나리오 기반 방법(통합된 시나리오 사용)을 모두 포함한 두 가지 ED 프레임워크를 개발하며, 부하 절단(LS) 및 재생 에너지 기부(REC)에 대한 페널티를 포함한다.
• 계산 효율성을 유지하면서도 통계적 정밀도를 보존하기 위해 시나리오 감소 기법을 활용하며, 50개, 500개, 2000개의 시나리오에서 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고차원 공동분포에 의존하지 않고도 높은 계산 비용 없이 복수의 RPPs의 공간적 및 시간적 상관관계를 효율적으로 모델링하고 시뮬레이션할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 공간적 상관관계와 시간적 변동성을 忽시할 경우, 고밀도 재생 에너지 통합 시스템에서 경제적 운용의 정확성과 경제성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 실제 RPP 불확실성을 고려할 때, 분포 기반 및 시나리오 기반 ED 방법 간 시스템 비용, 예비력 적정성 및 리스크 관리 측면에서의 성능 비교는 어떻게 이루어지는가?
• RQ4 시나리오 기반 ED가 계산 가능성을 유지하면서도 분포 기반 ED 성능에 근접하기 위해 필요한 최적의 시나리오 수는 얼마인가?
• RQ5 부하 절단 및 재생 에너지 기부에 대한 페널티 계수의 변화가 충분한 하향 예비력 확보의 신뢰도 수준과 전체 시스템 경제성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 지브스 샘플링 기반의 제안된 동적 시나리오 생성 방법은 샘플링 공간의 복잡도를 크게 감소시키며, 정적 또는 고차원 공동분포 방법에 비해 실제 재생 에너지 발전 행동을 더 잘 반영한다.
• 500개의 시나리오를 사용할 경우 시나리오 기반 실시간 ED 방법은 2,000개 시나리오를 사용한 분포 기반 방법의 $42,189와 매우 유사한 총비용 $42,329를 기록하여 중간 수준의 시나리오 수로도 높은 정밀도를 확보함을 시사한다.
• 2,000개 시나리오를 사용한 시나리오 기반 방법은 전력선 특성에 따른 혼잡 위험을 더 잘 포착함으로써 분포 기반 방법을 초월하여 성능을 높였으며, 특히 송전 제약 조건 하에서 REC 페널티를 모델링하는 데 뛰어난 능력을 보였다.
• 기존 모델에 비해 제안된 방법은 불확실성, 공간적 상관관계 및 시간적 변동성을 더 잘 반영함으로써 시스템 비용을 10~15% 감소시켰다.
• REC 페널티가 1MWh당 $40에서 $200으로 증가함에 따라 충분한 하향 예비력 확보의 신뢰도 수준은 74.84%에서 93.11%로 상승하였으며, 이는 모델이 리스크 선호도에 따라 예비력 수준을 적응적으로 조정할 수 있음을 보여준다.
• 모델 [19]은 전력송전 혼잡을 모델링하지 못해 더 높은 LS 및 REC 페널티를 기록했고, 모델 [4]는 시간적 변동성 모델링이 부족하여 더 높은 비용을 유발하였다.