[논문 리뷰] Joint Chance-Constrained Economic Dispatch Involving Joint Optimization of Frequency-related Inverter Control and Regulation Reserve Allocation

Ye Tian, Zhengshuo Li외 2명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 07.

Electric Power System Optimization인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 가상 관성 및 드롭 계수와 같은 주파수 관련 인버터 제어, 조정 예비력, 열력 발전 단위, 조절 가능한 인버터 기반 재생 가능 에너지, 에너지 저장 장치의 기본 발전량을 공동 최적화하는 연속 확률 제약 경제 운용 모델을 제안한다. 새로운 혼합 샘플 평균 근사(MSAA) 방법을 도입함으로써, 불확실성과 주파수 안정성 제약 조건을 효율적으로 처리하여 계산 부담을 크게 감소시키면서도 시스템 신뢰성 확보 및 운영 비용 최소화를 달성한다.

ABSTRACT

The issues of uncertainty and frequency security could become significantly serious in power systems with the high penetration of volatile inverter-based renewables (IBRs). These issues make it necessary to consider the uncertainty and frequency-related constraints in the economic dispatch (ED) programs. However, existing ED studies rarely proactively optimize the control parameters of inverter-based resources related to fast regulation (e.g., virtual inertia and droop coefficients) in cooperation with other dispatchable resources to improve the system frequency security and dispatch reliability. This paper first proposes a joint chance-constrained economic dispatch model that jointly optimizes the frequency-related inverter control, the system up/down reserves, and base-point power for the minimal total operational cost. In the proposed model, multiple dispatchable resources including thermal units, dispatchable IBRs and energy storage are considered, and the (virtual) inertias, the regulation reserve allocations and the base-point power are coordinated. To ensure the system reliability, the joint chance-constraint formulation is also adopted. Additionally, since the traditional sample average approximation (SAA) method cost much computational burden, a novel mix-SAA (MSAA) method is proposed to transform the original intractable model into a linear model that can be efficiently solved via commercial solvers. The case studies validated the satisfactory efficacy of the proposed ED model and the efficiency of the MSAA.

연구 동기 및 목표

• 고도의 인버터 기반 재생 가능 에너지(이하 IBR) 통합에 따른 증가하는 불확실성과 주파수 불안정성 문제를 해결하기 위해.
• 주파수 관련 인버터 제어 매개변수(가상 관성, 드롭 계수)를 경제 운용에 통합하여 시스템 안정성을 향상시키기 위해.
• 불확실성 하에서 조정 예비력, 기본 발전량, 인버터 제어 설정을 공동으로 최적화하기 위해.
• 기존 방법으로는 해석이 어려운 연속 확률 제약 경제 운용 문제의 계산 복잡도를 감소시키기 위해.

제안 방법

• 주파수 안정성 제약 조건과 재생 가능 에너지 수요의 불확실성을 포함하는 연속 확률 제약 경제 운용 모델을 수립한다.
• 열력 발전 단위의 기본 발전량, 조정 예비력 할당, 조절 가능한 IBR 및 에너지 저장 장치의 가상 관성/드롭 계수 등 세 가지 제어 변수를 공동 최적화한다.
• 비볼록이고 확률적인 문제를 해석 가능한 선형 프로그램으로 변환하기 위해 새로운 혼합 샘플 평균 근사(MSAA) 방법을 적용한다.
• 전체 SAA의 높은 비용을 피하기 위해 MSAA에서 하이브리드 샘플링 전략을 사용하여 해의 정확도와 계산 효율성의 균형을 확보한다.
• 불확실한 재생 가능 에너지 출력 상황에서도 시스템 신뢰성을 확보하기 위해 확률 제약 조건을 적용하며, 제약 조건 이행에 대한 사전 정의된 확률 기준을 설정한다.
• 재구성된 선형 모델을 효율적으로 해석하기 위해 상용 솔버(Gurobi, CPLEX 등)를 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 가상 관성 및 드롭 계수와 같은 인버터 제어 매개변수를 조정 예비력과 기본 발전량과 함께 공동 최적화함으로써 고IBR 시스템의 주파수 안정성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 경제 운용에 주파수 관련 인버터 제어를 통합할 경우 전체 시스템의 운영 비용과 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 기존 SAA에 비해 혼합 샘플 평균 근사(MSAA) 방법이 연속 확률 제약 경제 운용 문제의 계산 부담을 얼마나 효과적으로 감소시킬 수 있는가?
• RQ4 제안된 모델은 고도의 재생 가능 에너지 불확실성 하에서도 어떻게 시스템 신뢰성을 유지하면서 총 운영 비용을 최소화하는가?
• RQ5 제안된 MSAA 기반 접근법에서 계산 효율성과 해의 정확도 사이의 상충 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 연속 확률 제약 모델은 가상 관성, 드롭 계수, 조정 예비력, 기본 발전량을 효과적으로 조율함으로써 주파수 안정성을 향상시키고 운영 비용을 감소시켰다.
• 기존의 샘플 평균 근사(SAA)에 비해 MSAA 방법이 계산 시간을 크게 단축시켜 대규모 확률적 경제 운용 문제의 효율적 해석을 가능케 하였다.
• 사례 연구 결과, 모델은 불확실한 재생 가능 에너지 출력 상황에서도 높은 확률(예: 95% 신뢰 수준)로 시스템 신뢰성을 유지함을 입증하였다.
• 인버터 제어와 예비력 할당의 공동 최적화로 기존의 경제 운용 접근법에 비해 총 운영 비용이 유의미하게 감소함을 확인하였다.
• MSAA 방법은 전체 SAA 수준의 해 품질에 근접하면서도 훨씬 적은 샘플 수를 요구하여 실시간 또는 근접 실시간 운용 응용 분야에서 효과적임을 입증하였다.