[논문 리뷰] On Aggregation Performance in Privacy Conscious Hierarchical Flexibility Coordination Schemes

Thomas Offergeld, Nils Mattus외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 01. 01.

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한 줄 요약

이 논문은 전력 시스템 내 비밀유지 계층적 융통성 조율 체계(FCS)의 성능 정량화 방법을 제안하며, 이질적인 에너지 저장 시스템(ESS)의 융통성 집약을 평가하기 위해 집약 오차와 효율성이라는 두 가지 지표를 사용한다. 연구는 집약 오차의 주요 원인이 전력 대 에너지(PtE) 비율임을 규명하고, 유사한 PtE 비율을 가진 ESS를 그룹화할 경우 오차가 크게 감소함을 입증하여, 분산된 융통성 자원에 대한 효율적이고 비밀유지 가능한 조율을 가능하게 한다.

ABSTRACT

In this paper we introduce a method for performance quantification of flexibility aggregation in flexibility coordination schemes (FCS), with a focus on privacy preserving hierarchical FCS. The quantification is based on two performance metrics: The aggregation error and the aggregation efficiency. We present the simulation framework and the modelling of one complex type of flexibility providing units (FPUs), namely energy storage systems (ESS). ESS cause intertemporal constraints for flexibility coordination that lead to aggregation errors in case flexibility is aggregated from heterogeneous groups of FPUs. We identify one parameter responsible for the aggregation error to be the power-to-energy ratio of the ESS. A grouping of FPUs using similarity in their power-to-energy ratios is shown to improve the coordination performance. Additionally, we describe the influence of flexibility demand timeseries on the aggregation error, concluding that future assessments of aggregation errors should consider multiple representative demand timeseries, which is a non-trivial task. Finally, we discuss the applicability of the developed method to scenarios of larger system size.

연구 동기 및 목표

• 분산 에너지 자원(DER)을 포함한 대규모 융통성 조율에서 시스템 효율성과 개인정보 보호를 유지하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 특히 이질적인 에너지 저장 시스템(ESS)에 대해 계층적 FCS에서 집약으로 인한 성능 저하를 정량화하기 위해.
• 비밀유지 FCS에서 집약 오차와 효율성에 영향을 미치는 주요 시스템 파라미터 및 설계 선택 사항을 규명하기 위해.
• 다양한 FCS 구성 및 수요 프로파일에서의 집약 성능을 벤치마킹하기 위한 시뮬레이션 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 시간 간격 간 제약 조건을 포함한 ESS의 운영 융통성 특성을 기술하기 위해 혼합정수선형계획(MILP) 모델을 수립한다.
• 성능 지표 두 가지를 정의한다: 집약 오차(ϵagg)는 단일화된 FCS와 계층적 FCS의 디스패치 간의 편차이며, 집약 효율성(ηagg)은 실제 융통성 활용도와 최적 활용도의 비율이다.
• 여러 조율자가 개별 FPU를 가상 ESS로 그룹화하여 세부 FPU 데이터를 추상화함으로써 개인정보 보호를 위한 계층적 FCS를 구현한다.
• PtE 비율 기반 클러스터링을 통해 ESS 단위를 그룹화하고, 그 영향이 집약 오차 감소에 미치는 영향을 평가한다.
• 집약 성능의 강건성을 평가하기 위해 여러 대표적 융통성 수요 시계열을 포함한 시나리오를 시뮬레이션한다.
• 성능 기준으로서 전체 시스템 시각화를 가진 단일화된 FCS와 비교하여 계층적 FCS의 결과를 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 이질적인 에너지 저장 시스템(ESS)을 집약할 때 계층적 융통성 조율 체계에서 집약 오차의 주요 원인은 무엇인가?
• RQ2 ESS의 전력 대 에너지(PtE) 비율은 계층적 FCS에서 집약 오차에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 유사한 PtE 비율을 가진 FPU를 그룹화할 경우 조율 성능 향상과 집약 오차 감소에 어느 정도 기여하는가?
• RQ4 융통성 수요 시계열의 선택은 집약 오차의 크기와 일관성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 많은 조율자와 FPU를 포함한 더 큰 시스템 크기로 확장할 때 계층적 FCS의 계산 가능성이 어떻게 되는가?

주요 결과

• 계층적 FCS에서의 집약 오차는 ESS의 전력 대 에너지(PtE) 비율의 차이에서만 기인하며, 전력 또는 에너지 용량의 차이만으로는 발생하지 않는다.
• 유사한 PtE 비율을 가진 ESS 단위를 그룹화할 경우 집약 오차가 크게 감소함을 입증하여, PtE 유사성이 효과적인 집약을 위한 핵심 설계 기준임을 확인한다.
• 집약 오차는 디스패치에 사용되는 융통성 수요 시계열에 매우 민감함을 보이며, 단일 수요 프로파일만으로는 오차 평가의 강건성을 확보할 수 없음을 시사한다.
• 48시간 수평선을 가진 합성 28개 FPU, 5개 조율자 케이스의 시뮬레이션은 표준 사무용 하드웨어에서 60초 이내에 완료되어, 현실적인 시스템 크기에서의 계산 가능성을 입증한다.
• 적절히 그룹화된 경우 계층적 FCS는 중심 조율자가 집약된 가상 ESS만을 볼 수 있도록 하여 개인정보 보호를 실현하면서도 높은 조율 효율성을 유지할 수 있다.
• 향후 FCS의 벤치마킹은 성능 평가의 강건성을 확보하기 위해 가능 운용 영역(FOR)의 기하학적 샘플링을 통해 생성된 여러 대표적 융통성 수요 시계열을 사용해야 한다.