[논문 리뷰] Graph Based Power Flow Calculation for Energy Management System

Junjie Shi, Guangyi Liu외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 25.

Microgrid Control and Optimization참고 문헌 15인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 대규모 전력 시스템 시뮬레이션을 가속화하기 위해 그래프 데이터베이스와 병렬 컴퓨팅을 활용한 그래프 기반 전력 흐름 계산 방법을 제안한다. 그래프 컴퓨팅 프레임워크에서의 노드 병렬성과 계층적 병렬성을 활용함으로써, 기존 순차적 방법에 비해 훨씬 빠른 계산 성능을 달성하여 실시간 EMS 응용 분야에서 강력한 잠재력을 보여준다.

ABSTRACT

Power flow calculation in EMS is required to accommodate a large and complex power system. To achieve a faster than real-time calculation, a graph based power flow calculation is proposed in this paper. Graph database and graph computing advantages in power system calculations are presented. A linear solver for power flow application is formulated and decomposed in nodal parallelism and hierarchical parallelism to fully utilize graph parallel computing capability. Comparison of the algorithm with traditional sequential programs shows significant benefits on computation efficiency. Case studies on practical large-scale systems provide supporting evidence that the new algorithm is promising for online computing for EMS.

연구 동기 및 목표

• 에너지 관리 시스템(EMS)에서 사용되는 대규모이고 복잡한 전력 시스템의 전력 흐름 계산에서 발생하는 계산 병목 현상을 해결하기 위해.
• 실시간 또는 실시간을 초월하는 EMS 응용 분야의 계산 효율성을 향상시키기 위해.
• 그래프 데이터베이스와 그래프 컴퓨팅 패러다임을 활용하여 전력 흐름 문제를 더 효율적으로 모델링하고 해결하기 위해.
• 노드 병렬성과 계층적 병렬성을 갖춘 선형 해법을 설계하여 그래프 병렬성의 잠재력을 극대화하기 위해.

제안 방법

• 전력 시스템을 그래프로 모델링하여 버스를 노드로, 분기선을 간선으로 간주함으로써 효율적인 표현과 탐색이 가능하도록 한다.
• 선형 전력 흐름 해법을 수립하고, 그래프 컴퓨팅 아키텍처를 최대한 활용하기 위해 노드 병렬성과 계층적 병렬성으로 분해한다.
• 그래프 데이터베이스 기술을 사용하여 전력 시스템 네트워크 데이터를 저장하고 쿼리함으로써 데이터 접근성과 확장성을 향상시킨다.
• 분산 및 병렬 실행을 지원하는 그래프 컴퓨팅 프레임워크를 사용하여 알고리즘을 구현한다.
• 시스템의 구조적 특성에 기반하여 계산을 여러 처리 단위에 분산시킴으로써 대규모 시스템을 처리할 수 있도록 설계한다.
• 기존 EMS 워크플로우에 통합하기 위해 기존 순차적 해법을 그래프 병렬 대체 방식으로 교체한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 그래프 기반 계산이 대규모 전력 시스템에서 전력 흐름 계산 속도를 크게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 그래프 컴퓨팅 모델에서의 노드 병렬성과 계층적 병렬성이 순차적 방법에 비해 해법 성능에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ3 그래프 데이터베이스와 그래프 컴퓨팅 프레임워크가 EMS 전력 흐름 응용의 확장성과 효율성에 얼마나 기여할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법은 실제 EMS 환경에서 실시간을 초월하는 계산을 달성하면서도 정확성을 유지하는가?

주요 결과

• 그래프 기반 전력 흐름 방법은 대규모 시스템 시뮬레이션에서 기존 순차적 해법에 비해 상당한 속도 향상을 달성한다.
• 노드 병렬성과 계층적 병렬성은 그래프 처리 프레임워크의 계산 능력을 효과적으로 활용하여 해법 시간을 감소시킨다.
• 실제 대규모 시스템에 대한 사례 연구는 이 방법이 온라인 EMS 응용 분야에서 실현 가능하고 효율적임을 확인한다.
• 그래프 데이터베이스의 사용은 복잡한 전력 시스템 네트워크에 대한 데이터 관리와 쿼리 성능을 향상시킨다.
• 알고리즘은 수치 정확성을 유지하면서도 실시간을 초월하는 계산을 가능하게 하여 EMS에서 실시간 의사결정을 지원한다.
• 결과는 고속 전력 흐름 솔루션을 필요로 하는 실제 세계의 EMS 환경에 배치할 잠재력이 매우 높음을 보여준다.