[논문 리뷰] Joint Planning of PEV Fast-Charging Network and Distributed PV Generation Using the Accelerated Generalized Benders Decomposition

Hongcai Zhang, Scott Moura외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 23.

Electric Vehicles and Infrastructure인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 전기자동차(PEV) 급속 충전소와 분산형 태양광(PV) 발전소를 통합된 교통망 및 전력망에서 동시에 설계 및 규모를 최적화하기 위해 이단계 확률적 혼합정수 2차원 원뿔계획법(MISOCP)을 제안한다. 가속화된 일반화 벤더 분해(AGBD) 알고리즘을 사용하여 불확실성 하에서 대규모 문제를 효율적으로 해결하며, 공동 계획이 총 시스템 비용을 최대 5.35% 감소시키고, PV 통합 및 무공력 제어를 통해 혼잡을 완화함으로써 고비용의 송전망 업그레이드를 연기함을 입증한다.

ABSTRACT

Integration of plug-in electric vehicles (PEVs) with distributed renewable resources will decrease PEVs' well-to-wheels greenhouse gas emissions, promote renewable power adoption and defer power system investments. This paper proposes a multidisciplinary approach to jointly planning PEV fast-charging stations and distributed photovoltaic (PV) power plants on coupled transportation and power networks. First, we develop models of 1) PEV fast-charging stations; 2) highway transportation networks under PEV driving range constraints; 3) PV power plants with reactive power control. Then, we formulate a two-stage stochastic mixed integer second order cone program (MISOCP) to determine the sites and sizes of 1) PEV fast-charging stations; 2) PV power plants. To address the uncertainty of future scenarios, a significant number of future typical load, traffic flow and PV generation curves are adopted. This makes the problem large scale. We design a Generalized Benders Decomposition Algorithm to efficiently solve it. To the authors' knowledge, this work is the first that jointly plans both PEV fast-charging stations and PV plants with consideration for PEV driving range limits and reactive PV power control. We conduct numerical experiments to illustrate the effectiveness of the proposed method, and validate the benefits of the joint planning and adopting advanced PV reactive power control.

연구 동기 및 목표

• 플러그인 전기자동차(PEV)와 분산형 재생 가능 에너지원을 통합하여 온실가스 배출를 감소시키고 전력망 투자 비용을 연기하는 데 도전하는 것.
• 통합된 교통망 및 전력망에서 PEV 급속 충전소와 분산형 PV 발전소의 위치와 용량을 공동으로 최적화하는 것.
• 계획 과정에 PEV 주행 범위 제약 조건과 PV 인vert의 무공력 제어 능력을 명시적으로 모델링하는 것.
• 지역적 PEV 충전 수요를 충당하기 위해 분산형 PV 발전을 활용하여 시스템 비용과 혼잡을 감소시키는 것.
• PV 시스템의 무공력 제어가 고비율 PEV 침투 상황에서 전압 품질 향상과 운영 유연성 향상에 미치는 영향을 평가하는 것.

제안 방법

• 미래의 부하, 교통량, PV 발전 프로파일에 대한 불확실성을 고려하여 PEV 급속 충전소와 분산형 PV 발전소의 최적의 위치와 규모를 결정하기 위해 이단계 확률적 MISOCP를 수립한다.
• 주행 범위 제약 조건을 포함한 수정된 용량 제약 충전소 위치 모델을 사용하여 고속도로 네트워크에서 PEV의 교통 흐름과 충전 수요를 모델링한다.
• 전력망에 연결된 인버터를 통해 PV 발전소에 무공력 제어 기능을 통합하여 전압 조절을 지원하고 전력 품질을 향상시킨다.
• 대규모 문제를 가속화된 일반화 벤더 분해(AGBD) 알고리즘을 사용해 분해하며, 주 문제(MILP)와 부문 문제(볼록 2차원 원뿔 프로그램)로 분리한다.
• 반복적으로 벤더 컷을 생성하여 주 문제의 타당성을 강화하고 최적 해에 효율적으로 수렴하는 방식으로 문제를 해결한다.
• 확률적 수식에 불확실성을 표현하기 위해 부하, 교통량, PV 발전에 대한 상당수의 대표 시나리오를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 PEV 급속 충전소와 분산형 PV 발전소의 공동 계획을 어떻게 수립하여 총 시스템 비용을 최소화하면서 PEV 주행 범위 제약과 전력망 제약을 충족할 수 있는가?
• RQ2 분산형 PV 발전 통합이 배전망의 혼잡 완화와 투자 연기 효과에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ3 PV 인버터의 무공력 제어가 고비율 PEV 침투 상황에서 전압 품질과 시스템 운영 유연성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 단독 PEV 충전소 배치 대비 공동 계획이 총 시스템 비용 절감에 얼마나 기여하는가?
• RQ5 PEV 보급 규모가 커질수록 공동 계획과 PV 통합의 이점은 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 공동 계획을 통한 PEV 급속 충전소와 PV 발전소 운영은 케이스 2(케이스 1 대비)에서 총 시스템 비용을 3.19% 감소시키고, 케이스 5(케이스 4 대비)에서는 5.35% 감소시켰다. 주로 현지 PV 발전으로 인한 운영 비용 절감 덕분이다.
• 분산형 PV 발전소 설치로 모든 PV 통합 케이스에서 선로 혼잡이 완전히 제거되었으며, PV가 없는 케이스에서는 열 과부하로 인해 최대 1.87%의 PEV 충전 수요가 충족되지 않았다.
• PV 인버터의 무공력 제어가 전압 편차를 크게 감소시켜, 특히 역방향 전력 흐름에 의한 전압 상승을 효과적으로 완화함으로써 전력 품질을 향상시켰다. 이는 직접적인 비용 절감(<1%) 이외에도 유의미한 영향을 미친다.
• 가속화된 일반화 벤더 분해 알고리즘이 대규모 문제를 약 18시간 내에 해결하였으며, PEV 보급률이 높아질수록 제약 조건이 더 엄격해져서 해를 구하는 데 더 오랜 시간이 소요되었다.
• 고부하 상황에서는 지역 PV 공급을 활용하여 더 적은 수의 저비용 충전소로 충분하며, 고비용의 송전망 업그레이드와 혼잡이 발생하기 쉬운 지역을 피할 수 있다.
• 열 과부하가 100%를 초과하지 않는 PV 통합 케이스에서, 송전 및 배전 인프라 투자 연기를 가능하게 하였다.