[논문 리뷰] Model-less Robust Voltage Control in Active Distribution Networks using Sensitivity Coefficients Estimated from Measurements

Rahul Gupta, Fabrizio Sossan외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 01. 11.

Optimal Power Flow Distribution참고 문헌 22인용 수 24

한 줄 요약

이 논문은 실시간 측정값에서 재귀적으로 추정한 전압 민감도 계수와 그 불확실성을 사용하여 모델이 없는 내성 전압 제어 프레임워크를 제안한다. 이는 신뢰할 수 있는 전압 조절을 보장한다. 계측용 전압변압기 노이즈에서 유래한 불확실성을 재귀적 최소제곱법과 방향성 감쇠를 통해 통합함으로써, 비내성적 접근 방식보다 우수한 성능을 보이며, 고정밀 측정 노이즈(계기용 전압변압기 등급 1.0) 조건에서도 전압 한계를 유지한다. 성능은 모델 기반 제어와 유사하다.

ABSTRACT

Measurement-rich power distribution networks may enable distribution system operators (DSOs) to adopt model-less and measurement-based monitoring and control of distributed energy resources (DERs) for mitigating grid issues such as over/under voltages and lines congestions. However, measurement-based monitoring and control applications may lead to inaccurate control decisions due to measurement errors. In particular, estimation models relying on regression-based schemes result in significant errors in the estimates (e.g., nodal voltages) especially for measurement devices with high Instrument Transformer (IT) classes. The consequences are detrimental to control performance since this may lead to infeasible decisions. This work proposes a model-less robust voltage control accounting for the uncertainties of measurement-based estimated voltage sensitivity coefficients. The coefficients and their uncertainties are obtained using a recursive least squares (RLS)-based online estimation, updated whenever new measurements are available. This formulation is applied to control distributed controllable photovoltaic (PV) generation in a distribution network to restrict the voltage within prescribed limits. The proposed scheme is validated by simulating a CIGRE low-voltage system interfacing multiple controllable PV plants.

연구 동기 및 목표

• . 측정 기반 전압 민감도 계수 추정의 불확실성이 분포망에서 제어 성능에 미치는 영향을 조사한다.
• . 추정 불확실성을 고려한 모델이 없는 제어 프레임워크에서 내성 전압 제어 계획을 개발한다.
• . 네트워크 모델이 이용 불가능하거나 오래된 활성 분포망에서 전압 제어의 신뢰성과 안전성을 향상시키는 것이 목적이다.
• . 민감도 계수 및 그 불확실성에 대한 다양한 추정 기법을 평가하고 비교하여 가장 효과적인 접근 방식을 규명한다.

제안 방법

• . 전압 민감도 계수와 그 불확실성은 실시간 측정값을 사용하여 재귀적 최소제곱법(RLS)과 다중 감쇠 기법(예: RLS-SF, RLS-DF)을 통해 온라인으로 추정한다.
• . 초기 추정치는 이전 측정값을 사용한 오프라인 최소제곱법(LS)을 통해 확보된다.
• . 불확실성은 추정 신뢰도를 정량화하기 위해 피셔 정보 행렬의 역행렬에서 유도된다.
• . 이중 단계 프레임워크를 사용한다: 첫 번째 단계에서는 실시간 측정값에서 민감도 계수와 그 불확실성을 추정하고, 두 번째 단계에서는 이러한 추정치를 사용하여 내성 최적화 문제를 해결한다.
• . 내성 제어 공식화는 민감도 계수의 불확실성을 고려하여 비가능하거나 안전하지 않은 제어 조치를 방지한다.
• . 제안된 방법은 다수의 제어 가능한 PV 발전소를 갖는 CIGRE LV 분포망에서 검증되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 . 측정 기반 전압 민감도 계수 추정의 불확실성은 모델이 없는 분포망에서 전압 제어 성능에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 . 다양한 계측용 전압변압기(IT) 등급 노이즈 조건에서 재귀적 추정 기법(예: 다양한 감쇠 기법을 갖는 RLS) 중 어느 것이 가장 정확하고 신뢰할 수 있는 민감도 계수 추정치를 제공하는가?
• RQ3 . 추정 불확실성을 고려한 모델이 없는 내성 전압 제어 계획은 모델 기반 제어와 비교해 유사한 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ4 . 고정밀 측정 노이즈(예: IT 등급 1.0) 조건에서 제안된 내성 제어는 어떻게 작동하는가? 여기서 추정 오차가 가장 치명적인 영향을 미친다.
• RQ5 . 추정 불확실성을 忽시할 경우 전압 제어 성능에 어떤 영향을 미치는가? 특히 전압 위반 측면에서 어떤가?

주요 결과

• . 비내성 전압 제어는 최고의 추정 기법(RLS-DF)을 사용하더라도 심각한 전압 위반을 초래하며, IT 등급 1.0 조건에서 최대 노드 전압이 1.059 pu에 도달한다.
• . 제안된 RLS-DF 기반 내성 제어는 IT 등급 1.0 조건에서 최대 노드 전압 1.034 pu를 기록하였으며, 모델 기반 제어(1.031 pu)와 매우 유사한 성능을 보였다.
• . RLS-DF와 RLS-SF 추정 기법은 다른 방법들보다 일관되게 뛰어난 성능을 보이며, 모든 IT 등급에서 최소 RMSE(0.05–0.07)와 최고의 PICP(1.00)를 달성한다.
• . RLS-DF 기반 내성 제어는 고정밀 IT 등급 노이즈 조건에서도 전압 위반을 거의 제로 수준으로 줄였고, 비내성 제어는 추정 품질과 관계없이 전압 한계를 지키지 못했다.
• . RLS-DF 기반 모델이 없는 내성 제어는 모델 기반 제어와 유사한 성능을 달성하였으며, PV 에너지 절단량이 3% 증가(104 kWh 대비 86.5 kWh)되었지만 전압 제약 조건을 충족시켰다.
• . 본 연구는 추정 불확실성을 忽시할 경우 고정밀 측정 조건에서도 비가능한 제어 결정을 초래할 수 있음을 확인하였으며, 이는 모델이 없는 프레임워크에서 불확실성 인식 제어의 必要성을 강조한다.