[논문 리뷰] Energy Trading between microgrids Individual Cost Minimization and Social Welfare Maximization

Zhenyu Qiao, Bo Yang외 5명|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 09.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 21인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 확률적 재생 가능 에너지 발전과 변동하는 부하 수요를 균형 잡는 데 도전하는 상호연결된 마이크로그리드를 위한 라플라스 최적화 기반 에너지 거래 프레임워크를 제안한다. 진정성 있는 더블 Auction 메커니즘을 통해 개인 에너지 비용을 최소화하고 사회적 복지를 극대화한다. 현재 시스템 상태 정보만을 사용하여 실시간으로 분산된 에너지 거래를 가능하게 함으로써, 단독 운영 대비 평균 마이크로그리드 에너지 지출을 11.3% 감소시키며, 진정성과 渐近적 사회적 복지 극대화를 보장한다.

ABSTRACT

High penetration of renewable energy source makes microgrid (MGs) be environment friendly. However, the stochastic input from renewable energy resource brings difficulty in balancing the energy supply and demand. Purchasing extra energy from macrogrid to deal with energy shortage will increase MG energy cost. To mitigate intermittent nature of renewable energy, energy trading and energy storage which can exploit diversity of renewable energy generation across space and time are efficient and cost-effective methods. But current energy storage control action will impact the future control action which brings challenge to energy management. In addition, due to MG participating energy trading as prosumer, it calls for an efficient trading mechanism. Therefore, this paper focuses on the problem of MG energy management and trading. Energy trading problem is formulated as a stochastic optimization one with both individual profit and social welfare maximization. Firstly a Lyapunov optimization based algorithm is developed to solve the stochastic problem. Secondly the double-auction based mechanism is provided to attract MG truthful bidding for buying and selling energy. Through theoretical analysis, we demonstrate that individual MG can achieve a time average energy cost close to offline optimum with tradeoff between storage capacity and energy trading cost. Meanwhile the social welfare is also asymptotically maximized under double auction. Simulation results based on real world data show the effectiveness of our algorithm.

연구 동기 및 목표

• 마이크로그리드에서 확률적 재생 가능 에너지 발전과 변동하는 부하 수요를 균형 잡는 데 도전한다.
• 상호 마이크로그리드 에너지 거래에서 개별 마이크로그리드의 에너지 비용을 최소화하고 전체 사회적 복지를 극대화한다.
• 분산된 에너지 거래를 위한 진정성 있고 예산이 균형 잡히며 경제적으로 효율적인 더블 Auction 메커니즘을 설계한다.
• 재생 가능 에너지 발전이나 부하에 대한 향후 지식이 필요 없는 실시간, 온라인 에너지 관리 전략을 개발한다.

제안 방법

• 확률적 에너지 관리 문제를 해결하기 위해 라플라스 최적화 프레임워크를 사용하여 확률 분포의 사전 지식 없이 시간 평균 비용 최소화를 가능하게 한다.
• 현재 에너지 저장 수준, 부하 수요 및 재생 가능 에너지 발전 정보를 기반으로 최적의 에너지 거래 가격과 수량을 계산한다.
• 마이크로그리드로부터 진정성 있는 입찰을 이끌어내기 위해 더블 Auction 메커니즘을 도입하여 개인의 합리성과 예산 균형을 보장한다.
• 이중 가격 규칙을 사용하며, 승리 입찰 조건에 기반하여 입찰 수락과 무역 균형을 보장하는 계수를 포함한다.
• 실제 풍력 및 가격 데이터를 사용하여 서로 다른 부하 프로파일과 재생 가능 에너지 발전 용량을 가진 두 종류의 마이크로그리드를 모델링한다.
• 이론적 분석을 통해 알고리즘이 거의 오프라인 최적 비용 트레이드오프를 달성하고 사회적 복지를 渐近적으로 극대화함을 증명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 확률적 재생 가능 에너지 발전과 부하 수요 하에서 분산된 에너지 거래 메커니즘이 개별 마이크로그리드의 에너지 비용을 최소화할 수 있는가?
• RQ2 상호 마이크로그리드 에너지 거래에서 더블 Auction 메커니즘이 어떻게 진정성 있는 입찰과 예산 균형을 보장할 수 있는가?
• RQ3 마이크로그리드 운영에서 에너지 저장 용량, 에너지 거래 비용 및 고객 불만 사이의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ4 제안된 알고리즘이 재생 가능 에너지 발전이나 부하에 대한 향후 지식 없이도 거의 최적 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ5 상호 마이크로그리드 에너지 거래가 매크로그리드 의존도를 얼마나 줄이고 총 에너지 지출을 낮출 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 에너지 거래 없이 단독 운영하는 경우 대비 마이크로그리드의 평균 에너지 지출을 약 11.3% 감소시킨다.
• 더블 Auction 메커니즘을 사용하는 마이크로그리드는 평균적으로 매크로그리드로부터 11.5% 적은 에너지를 구매한다. 이는 효율적인 상호 마이크로그리드 에너지 교환 덕분이다.
• 무한대의 저장 용량이 있음에도 마이크로그리드는 여전히 에너지 거래에 참여한다. 이는 메커니즘이 효과적으로 시장 참여를 유도함을 보여준다.
• 이론적 분석을 통해 개별 마이크로그리드 비용이 오프라인 최적에 수렴하고 사회적 복지는 渐近적으로 극대화됨을 확인한다.
• 더블 Auction 메커니즘은 진정성 있는 입찰을 보장한다. 어떤 마이크로그리드라도 진정성 없는 입찰을 할 경우 수익이 감소하기 때문이다.
• 에너지 비용을 최소화하고 무역 효율성을 극대화하면서 지연에 관용 가능한 부하의 지연을 유지한다.