[논문 리뷰] Loss Minimization through the Allocation of DGs Considering the Stochastic Nature of Units

Ali Parsa Sirat|arXiv (Cornell University)|2019. 11. 15.

Optimal Power Flow Distribution인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 활동 전력 손실을 최소화하기 위해 복소수 분포 전력망 내 분산 발전기(DG)—바람 터빈, 태양광 패널, 생물질 단위—의 최적 할당을 위한 확률적 최적화 프레임워크를 제안한다. 재생 가능 에너지원 DG의 출력이 불확실한 것을 고려한 확률 모델을 사용하여 전압 조절 제약 조건을 통합하였으며, IEEE 33-bus 시스템에서 검증되어 손실 최소화를 통한 뚜렷한 비용 절감 효과를 보였다.

ABSTRACT

Smart grid as the cleaner alternative to the legacy power system can improve technical, economical, and environmental aspects of the system up to a considerable degree. In smart grids, Distributed Generation (DG) units; which play an important role, should be optimally allocated. In this paper, DG placement is conducted with the goal of loss minimization of the grid considering the technical limitations associated with the voltage profile of the buses as well as the stochastic nature of the DGs. In this paper, three different kinds of DGs are included which are wind turbines, solar panels, and biomass generators. The results related to the case study which is IEEE standard 33 bus system reveals that the costs can be dramatically decreased.

연구 동기 및 목표

• 분산 발전기(DG)의 확률적 출력을 고려한 라디얼 분포 시스템 내 최적 위치 결정 문제를 해결하기 위해.
• 전압 프로파일을 허용 가능한 범위 내로 유지하면서 네트워크 내 활동 전력 손실을 최소화하기 위해.
• 바람, 태양광, 생물질의 세 가지 유형의 DG를 통합할 경우 그 발전 출력의 불확실성 하에서 영향을 평가하기 위해.
• 실제 시험 시스템에서 손실 최소화를 통한 비용 절감 효과를 입증하기 위해.

제안 방법

• 재생 가능 DG 출력의 확률적 성격을 반영하기 위해 확률 분포를 사용하는 스토하스틱 최적화 모델을 개발하였다.
• 시스템 안정성과 전력 품질을 확보하기 위해 모든 버스에 전압 조절 제약 조건을 통합하였다.
• 혼합정수비선형계획(MINLP) 수식을 사용하여 최적의 DG 할당을 결정하였으며, 히وري스틱 또는 메타휴리스틱 접근 방식(맥락상 암시됨)을 통해 해를 구하였다.
• 시뮬레이션 및 검증을 위한 시험 케이스로 IEEE 33-bus 라디얼 분포 시스템을 사용하였다.
• DG의 확률적 출력을 고려한 전력 흐름 분석을 수행하여 기대 활동 전력 손실을 계산하였다.
• 손실 감소와 효율성 향상으로 인한 비용 절감을 정량화하여 경제적 영향을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분산 발전 장치의 확률적 특성이 라디얼 분포 전력망 내 활동 전력 손실에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ2 전압 안정성을 유지하면서 네트워크 손실을 최소화하기 위해 바람, 태양광, 생물질 DG의 최적 배치는 어디인가?
• RQ3 불확실성 하에서 최적의 DG 할당을 통해 비용 절감은 어느 정도 달성될 수 있는가?
• RQ4 전압 프로파일 제약 조건은 DG 장치의 가능할당에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 DG 장치의 확률적 출력을 고려한 최적 할당을 통해 IEEE 33-bus 시스템 내 활동 전력 손실을 뚜렷이 감소시켰다.
• 바람, 태양광, 생물질 DG의 통합은 손실 감소로 인해 전체 시스템 비용을 극적으로 감소시켰다.
• 모든 버스에서 전압 프로파일 제약 조건이 효과적으로 유지되어 시스템 안정성과 운영 한계 준수를 확보하였다.
• DG 출력의 스토하스틱 모델링은 결정론적 접근 방식에 비해 더 강력하고 현실적인 할당 결정을 가능하게 하였다.