[논문 리뷰] Limits on the Benefits of Energy Storage for Renewable Integration

Han-I Su, Abbas El Gamal|arXiv (Cornell University)|2011. 09. 18.

Microgrid Control and Optimization참고 문헌 16인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 단일 버스 전력 시스템에서 에너지 저장 운영을 무한 수명 주기의 확률적 최적화 프로그램으로 공식화하여 평균 기존 발전 또는 전력 공급 실패 확률을 최소화한다. 최적의 제어 정책을 도출하며, 예측 오차가 독립적이고 동일하게 분포된(이상치가 없는) 경우나 라플라스 분포를 따를 경우, 조건부로 작은 저장 용량으로도 근사 최적 성능를 달성할 수 있음을 보여준다. 이는 재생 가능 에너지의 불확실성 하에서도 성능이 뛰어나다.

ABSTRACT

The high variability of renewable energy resources presents significant challenges to the operation of the electric power grid. Conventional generators can be used to mitigate this variability but are costly to operate and produce carbon emissions. Energy storage provides a more environmentally friendly alternative, but is costly to deploy in large amounts. This paper studies the limits on the benefits of energy storage to renewable energy: How effective is storage at mitigating the adverse effects of renewable energy variability? How much storage is needed? What are the optimal control policies for operating storage? To provide answers to these questions, we first formulate the power flow in a single-bus power system with storage as an infinite horizon stochastic program. We find the optimal policies for arbitrary net renewable generation process when the cost function is the average conventional generation (environmental cost) and when it is the average loss of load probability (reliability cost). We obtain more refined results by considering the multi-timescale operation of the power system. We view the power flow in each timescale as the superposition of a predicted (deterministic) component and an prediction error (residual) component and formulate the residual power flow problem as an infinite horizon dynamic program. Assuming that the net generation prediction error is an IID process, we quantify the asymptotic benefits of storage. With the additional assumption of Laplace distributed prediction error, we obtain closed form expressions for the stationary distribution of storage and conventional generation. Finally, we propose a two-threshold policy that trades off conventional generation saving with loss of load probability. We illustrate our results and corroborate the IID and Laplace assumptions numerically using datasets from CAISO and NREL.

연구 동기 및 목표

• 에너지 저장이 재생 가능 에너지 변동성의 영향을 완화하고 기존 발전에 대한 의존도를 줄이는 데서의 한계를 규명하는 것.
• 기본 발전의 평균량 또는 전력 공급 실패 확률을 최소화하는 데 최적의 에너지 저장 제어 정책을 규명하는 것.
• 현실적인 불확실성 모델 하에서 높은 성능을 달성하기 위해 필요한 저장 용량의 규모를 정량화하는 것.
• CAISO와 NREL의 실세계 데이터를 활용하여 다중 시간스케일 전력 시스템 운영에서의 저장 성능을 평가하는 것.

제안 방법

• 저장 기술을 탑재한 단일 버스 시스템의 전력 흐름을 무한 수명 주기 평균 비용 확률적 최적화 프로그램으로 공식화한다.
• 순 재생 가능 발전을 결정론적 예측값과 확률적 예측 오차의 합으로 모델링한다.
• 예측 오차가 i.i.d.이며, 라플라스 분포를 따른다고 가정할 때, 저장 및 기존 발전의 폐쇄형 정적 분포를 유도한다.
• 기존 발전 절감과 전력 공급 실패 위험 간의 최적 트레이드오프를 고려한 이중 임계값 제어 정책을 제안한다.
• 각 시간스케일에서 잔여 전력 흐름 문제를 동적 프로그래밍으로 해결한다.
• CAISO와 NREL의 실제 부하 및 풍력 발전 데이터를 사용하여 결과를 수치적으로 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 재생 가능 에너지 변동성으로 인한 기존 발전 필요성 감소에 있어 에너지 저장의 효과성은 어떠한가?
• RQ2 기본 발전의 평균량 또는 전력 공급 실패 확률을 최소화하는 데 최적의 에너지 저장 제어 정책은 무엇인가?
• RQ3 예측 오차가 불확실한 상황에서 재생 가능 에너지 저장의 주요 이점을 달성하기 위해 필요한 저장 용량은 어느 정도인가?
• RQ4 예측 오차가 i.i.d.이고 라플라스 분포를 따를 경우, 저장의 점근적 성능 한계는 무엇인가?
• RQ5 다중 시간스케일 동역학은 저장 제어 정책의 설계 및 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 기본 발전 평균량을 최소화하는 최적 정책은 탐욕적이다: 저장 장치는 오직 재생 가능 에너지의 여유가 있을 때만 충전되고, 기존 발전으로부터는 절대 충전하지 않는다.
• i.i.d. 예측 오차 하에서 오차가 라플라스 분포를 따를 경우, 저장 및 기존 발전의 정적 분포를 폐쇄형으로 도출할 수 있다.
• 기존 발전 절감과 전력 공급 실패 위험 간의 최적 트레이드오프를 고려한 이중 임계값 제어 정책을 제안한다.
• CAISO와 NREL 데이터를 사용한 수치적 결과는 i.i.d. 및 라플라스 분포 가정이 타당하며, 대부분의 이점은 작은 저장 용량으로도 달성됨을 확인한다.
• 연구 결과는 예측 오차가 잘 모델링된 경우, 제한된 저장 용량으로도 기존 발전과 전력 공급 실패 확률을 크게 줄일 수 있음을 보여준다.
• 최적 정책은 기존 발전으로부터의 충전을 피하며, 이는 완전한 순환 효율성과 선형 비용 구조로 인해 비효율적이다.