[논문 리뷰] Methodology for Multi-stage, Operations- and Uncertainty-Aware Placement and Sizing of FACTS Devices in a Large Power Transmission System

Vladimir Frolov, Michael Chertkov|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 07.

Power System Optimization and Stability참고 문헌 24인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 대규모 송전망에서 비용이 많이 드는 송전선로 확장 공사를 연기하기 위해 다단계이고 불확실성 인식형 최적화 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 직렬 및 시리즈 FACTS 장치의 전략적 배치 및 규모 설정을 위해 사용되며, 혼합정수선형/정수결합 프로그래밍과 교차하는 AC 전력 흐름 해법을 조합한 히ュ리스틱 기반 방법을 사용한다. 이 방법은 다수의 부하 증가 시나리오와 시간 프레임을 고려하여 총비용(투자 및 운영 비용 포함)을 최소화하며, 2736bus 폴란드 시스템에서 확장 가능하고 운영 가능하며 희박한 FACTS 장치 배치를 달성한다.

ABSTRACT

We develop new optimization methodology for planning installation of Flexible Alternating Current Transmission System (FACTS) devices of the parallel and shunt types into large power transmission systems, which allows to delay or avoid installations of generally much more expensive power lines. Methodology takes as an input projected economic development, expressed through a paced growth of the system loads, as well as uncertainties, expressed through multiple scenarios of the growth. We price new devices according to their capacities. Installation cost contributes to the optimization objective in combination with the cost of operations integrated over time and averaged over the scenarios. The multi-stage (-time-frame) optimization aims to achieve a gradual distribution of new resources in space and time. Constraints on the investment budget, or equivalently constraint on building capacity, is introduced at each time frame. Our approach adjusts operationally not only newly installed FACTS devices but also other already existing flexible degrees of freedom. This complex optimization problem is stated using the most general AC Power Flows. Non-linear, non-convex, multiple-scenario and multi-time-frame optimization is resolved via efficient heuristics, consisting of a sequence of alternating Linear Programmings or Quadratic Programmings (depending on the generation cost) and AC-PF solution steps designed to maintain operational feasibility for all scenarios. Computational scalability and application of the newly developed approach is illustrated on the example of the 2736-nodes large Polish system. One most important advantage of the framework is that the optimal capacity of FACTS is build up gradually at each time frame in a limited number of locations, thus allowing to prepare the system better for possible congestion due to future economic and other uncertainties.

연구 동기 및 목표

• 대규모 송전망에서 최적의 FACTS 장치 위치 및 규모 설정을 위한 계산적으로 확장 가능한 방법론을 개발하기 위해.
• 불확실한 부하 증가 및 경제 개발 상황 하에서 장기적 송전망 확장 계획의 과제를 해결하기 위해.
• 다양한 시간 프레임과 부하 시나리오를 고려하여 투자 및 운영 비용을 포함한 총비용을 최소화하기 위해.
• 모든 시나리오에서 전압 및 선로 흐름 제한을 유지함으로써 운영 가능성을 확보하기 위해.
• 비용이 많이 드는 송전선로 확장을 연기하기 위해 점진적이고 희박하며 전략적인 시점에 FACTS 장치를 투입할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 시간 프레임은 계획 기간을 나타내고, 시나리오는 부하 증가 불확실성을 나타내는 다단계 및 다시생성 최적화 모델을 사용한다.
• FACTS 장치 투자 결정을 위한 혼합정수변수를 포함한 비凸성, 비선형 AC 최적 전력 흐름 문제를 수립한다.
• 선형 또는 정수결합 프로그래밍(운영 비용 최소화 목적)과 전체 AC 전력 흐름 해법을 번갈아가며 풀어 모든 시나리오에서의 타당성을 유지하는 히ュ리스틱을 적용한다.
• 시나리오 생성은 기본 부하 증가 곡선에서 유도된 조각별로 일정한 부하 프로파일을 사용하며, 평균이 0인 가우시안 노이즈를 사용해 확률적 변동을 적용한다.
• 각 시간 프레임에 예산 제약 조건을 적용하고, 모든 시나리오에서 전압 및 선로 흐름 제한과 같은 모든 운영 제약 조건을 만족시키도록 보장한다.
• 초기 발전 프로파일은 열화 제한을 완화한 ACOPF를 통해 유도되며, 기본 사례의 부하 수준을 유지하기 위해 비례적 부하-발전 스케일링을 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 불확실한 부하 증가 상황 하에서 대규모 송전망에서 FACTS 장치를 어떻게 최적의 위치와 규모로 설치하여 비용이 많이 드는 송전선로 투자를 연기할 수 있는가?
• RQ2 다단계 및 시나리오 기반 계획이 FACTS 장치 투자에 대한 비용 효율성과 운영 가능성을 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 대규모 시스템에서 비凸성, 다시생성, 다시간 단계 AC 최적 전력 흐름 문제를 효율적으로 해결하는 방법은 무엇인가?
• RQ4 FACTS 장치 투자가 운영 제약을 위반하지 않으면서 얼마나 충전을 줄이고 시스템의 부하 수용 능력을 연장할 수 있는가?
• RQ5 기존의 선로 확장 또는 히ュ리스틱 기반 FACTS 장치 배치와 비교했을 때, 제안된 방법은 비용 및 확장성 측면에서 어떻게 다른가?

주요 결과

• 제안된 방법론은 2736bus 폴란드 시스템에서 최적의 점진적 FACTS 장치 투자를 통해 송전선로 투자 연기를 통해 총비용을 감소시키는 데 성공했다.
• 모든 시간 프레임당 6개의 시나리오에서 운영 가능성이 확보되었으며, 고부하 조건에서 혼잡도 가격이 감소했다.
• 희박하고 위치에 따라 특화된 FACTS 장치 투자가 가능해졌으며, 장치가 설치된 버스 및 선로의 수가 제한적이었고, 이는 실용적인 확장성을 입증했다.
• 선형 프로그래밍/정수결합 프로그래밍(LP/QP)과 AC-PF 단계를 번갈아 사용함으로써 타당성을 유지하면서도 대규모 시스템에서 합리적인 시간 내에 수렴을 달성했다.
• 이 방법은 스트레스 상황 하에서도 시스템의 운영 영역을 연장하여, 기본 사례에서의 비가용성 임계값을 초월해도 운영 가능성을 유지할 수 있도록 했다.
• 기본 부하를 재스케일링한 후 가우시안 노이즈를 적용한 시나리오 샘플링 기법은 부하 분포의 불확실성을 효과적으로 모델링하면서도 ACOPF 타당성을 유지했다.