[논문 리뷰] Frequency Stability Using MPC-based Inverter Power Control in Low-Inertia Power Systems

Atinuke Ademola-Idowu, Baosen Zhang|arXiv (Cornell University)|2019. 09. 27.

Microgrid Control and Optimization참고 문헌 29인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 저관성 전력 시스템에서 인버터 기반 자원(IBRs)의 유효 전력 설정값을 최적화하기 위해 모델 예측 제어(MPC) 기반 인버터 전력 제어(MIPC) 전략을 제안한다. 모델 불일치를 위한 관측기와 함께 경계가 명시된 전력 및 에너지 제약 조건을 실시간 최적화 프레임워크에 통합함으로써, 최적으로 튜닝된 가상 동기기계(VSM)보다 크게 뛰어난 성능을 발휘하며, 주파수 편차를 전력 제한 조건에서는 0.3 Hz, 에너지 제한 조건에서는 0.4 Hz로 줄이고, 노이즈, 제한된 통신, 지연 상황에서도 안정성을 유지한다.

ABSTRACT

The electrical grid is evolving from a network consisting of mostly synchronous machines to a mixture of synchronous machines and inverter-based resources such as wind, solar, and energy storage. This transformation has led to a decrease in mechanical inertia, which necessitate a need for the new resources to provide frequency responses through their inverter interfaces. In this paper we proposed a new strategy based on model predictive control to determine the optimal active-power set-point for inverters in the event of a disturbance in the system. Our framework explicitly takes the hard constraints in power and energy into account, and we show that it is robust to measurement noise, limited communications and delay by using an observer to estimate the model mismatches in real-time. We demonstrate the proposed controller significantly outperforms an optimally tuned virtual synchronous machine on a standard 39-bus system under a number of scenarios. In turn, this implies optimized inverter-based resources can provide better frequency responses compared to conventional synchronous machines.

연구 동기 및 목표

• 증가하는 인버터 기반 자원(IBRs)으로 인한 기계적 관성 감소로 인한 저관성 전력 시스템 내 주파수 불안정 문제를 해결하기 위해.
• 기존 방법에서 종종 忽시되거나 부적절하게 관리되는 인버터 기반 자원(IBRs)의 전력 및 에너지 제한과 같은 경계가 명시된 제약 조건을 직접 다룰 수 있는 제어 전략을 개발하기 위해.
• 제어기 파rameter 튜닝이 아닌 모델 예측 제어(MPC)를 이용한 실시간 유효 전력 설정값 최적화를 통해 주파수 조정 성능을 향상시키기 위해.
• 관측기 기반 상태 추정 메커니즘을 통해 측정 노이즈, 제한된 통신, 시간 지연에 대한 강건성을 확보하기 위해.

제안 방법

• 주파수 편차와 주파수 변화율(ROCOF)을 최소화하기 위해 유한 시간 영역 최적화를 사용하는 인버터 전력 제어 문제를 수립한다.
• 비현실적인 제어 동작을 방지하기 위해 유효 전력 출력과 가용 에너지에 대한 경계 제약 조건을 최적화 문제에 명시적으로 통합한다.
• 실시간으로 모델 불일치와 측정되지 않은 시스템 상태를 추정하기 위해 상태 관측기를 사용하여 측정 노이즈와 불완전한 통신에 대한 강건성을 향상시킨다.
• 후행 수평 접근 방식을 적용한다: 각 시간 단계에서 예측 수평 영역 동안 최적화 문제를 풀고, 첫 번째 제어 조치만 구현한다.
• 가용한 광역 측정 자료를 통합하며, 부분적 또는 지연된 측정 자료만 제공될 경우에도 성능을 유지한다.
• 이중 레이어 제어 구조를 활용한다: 예측된 시스템 동역학 기반 현지 인버터 제어에 관측기 피드백을 통합하여 불확실성을 보정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 경계가 있는 조건 하에서 저관성 시스템의 주파수 편차와 ROCOF를 최소화하는 데 있어, MPC 기반 인버터 제어가 전통적인 VSM 제어를 능가할 수 있는가?
• RQ2 MPC 최적화에 명시적인 전력 및 에너지 제약 조건을 포함시키면, 제약 조건이 없는 또는 임계값 기반 접근 방식에 비해 시스템 안정성과 성능이 어떻게 향상되는가?
• RQ3 실시간 제어 환경에서 측정 노이즈, 제한된 통신, 시간 지연 상황에서 MIPC 제어기가 성능을 얼마나 잘 유지할 수 있는가?
• RQ4 관측기 기반 상태 추정 전략이 분산형 인버터 제어 프레임워크에서 모델 불일치와 측정되지 않은 외란을 효과적으로 보완할 수 있는가?

주요 결과

• MIPC 제어기는 전력 제한 조건에서는 주파수 편차를 약 0.3 Hz로 줄이고, 에너지 제한 조건에서는 0.4 Hz로 줄이며, 최적 튜닝된 VSM보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 발휘한다.
• VSM이 경계 제약 조건을 명시적으로 처리하지 못해 심한 진동을 보이는 것과는 달리, MIPC는 빠른 진동 없이 안정적인 주파수 응답을 유지한다.
• 측정 노이즈에 대해서도 강건성을 보이며, 최악의 경우 신호 대 잡음비(SNR) 30 dB에서도 매끄럽고 안정적인 성능을 유지한다.
• 부분적 통신 상황에서도 관측기 기반 추정을 통해 충분한 시스템 상태 정보를 재구성함으로써 효과적인 제어를 유지한다.
• 1단계(50ms) 지연 상황에서는 성능이 약간 저하되지만 시스템은 안정성을 유지한다. 3단계(150ms) 지연 상황에서는 성능이 더 악화되지만 제어는 여전히 효과적이다.
• 통신 없음 상황에서는 MIPC가 VSM과 유사하게 행동하며, 이는 통신이 최고 성능을 발휘하기 위해 필수적임을 확인하지만, 관측기가 제한된 데이터로도 의미 있는 운영을 가능하게 한다.