[논문 리뷰] Operations-Based Planning for Placement and Sizing of Energy Storage in a Grid With a High Penetration of Renewables

Krishnamurthy Dvijotham, Scott Backhaus외 1명|arXiv (Cornell University)|2011. 07. 07.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 10인용 수 41

한 줄 요약

이 논문은 고율 재생 가능 에너지 비중을 가진 전력송전망에서 에너지 저장 장치의 최적 배치 및 규모 설정을 위한 운영 기반 히ュ리스틱을 제안한다. 완벽한 예측 조건 하에서 모든 노드에 대해 이상적 최적 제어 알고리즘을 시뮬레이션함으로써, 재생 가능 에너지 발전소가 아닌 핵심 송전 노드가 네트워크 혼잡도를 최대한 제어할 수 있음을 규명하였으며, 기존의 전통적 배치 방식 대비 저장 용량을 최대 30% 감소시킬 수 있다.

ABSTRACT

As the penetration level of transmission-scale time-intermittent renewable generation resources increases, control of flexible resources will become important to mitigating the fluctuations due to these new renewable resources. Flexible resources may include new or existing synchronous generators as well as new energy storage devices. The addition of energy storage, if needed, should be done optimally to minimize the integration cost of renewable resources, however, optimal placement and sizing of energy storage is a difficult optimization problem. The fidelity of such results may be questionable because optimal planning procedures typically do not consider the effect of the time dynamics of operations and controls. Here, we use an optimal energy storage control algorithm to develop a heuristic procedure for energy storage placement and sizing. We generate many instances of intermittent generation time profiles and allow the control algorithm access to unlimited amounts of storage, both energy and power, at all nodes. Based on the activity of the storage at each node, we restrict the number of storage node in a staged procedure seeking the minimum number of storage nodes and total network storage that can still mitigate the effects of renewable fluctuations on network constraints. The quality of the heuristic is explored by comparing our results to seemingly "intuitive" placements of storage.

연구 동기 및 목표

• 시간적으로 간헐적인 재생 가능 에너지 발전을 송전망에 통합함에 있어 운영 리스크를 증가시키지 않으면서도 그 도전 과제를 해결한다.
• 특히 고율 재생 가능 에너지 비중 하에서 발생하는 전통적 설계 계획 방식의 한계를 극복하며, 확장 계획과 운영 계획을 분리하는 방식을 탈피한다.
• 동적 네트워크 제약 조건과 실시간 제어 영향을 고려한 최적의 에너지 저장 장치 배치 및 규모 설정을 위한 히ュ리스틱을 개발한다.
• 변동성이 큰 재생 가능 에너지 발전 상황에서도 시스템 안정성을 유지하면서 총 저장 용량(전력 및 에너지)을 최소화한다.
• 재생 가능 에너지 유발 혼잡도를 제어할 수 있는 높은 제어 능력을 지닌 네트워크 노드를 특정함으로써, 명백한 선택지(예: 재생 가능 에너지 버스)를 초월한다.

제안 방법

• 모든 네트워크 노드에서 완벽한 재생 가능 에너지 예측 조건 하에 최적의 에너지 저장 제어 알고리즘을 시뮬레이션한다.
• 간헐적인 재생 가능 에너지 발전을 반복적으로 시계열 시뮬레이션하여 각 노드에서의 저장 활동 통계를 생성한다.
• 시뮬레이션된 저장 활동을 바탕으로 각 노드가 네트워크 제약 위반을 완화하는 데 기여하는 정도를 순위 매긴다.
• 단계적 노드 감소 히ュ리스틱을 적용하여 시스템 성능을 유지하는 데 필요한 최소한의 저장 장치 탑재 노드 조합을 규명한다.
• 직관적인 배치 방식(예: 재생 가능 에너지 버스에 설치)과 제약 없는 저장 장치 배치 사례를 기준으로 결과를 비교한다.
• 네트워크 유량과 저장 장치 주입 패턴을 분석하여 일부 송전 노드가 다른 노드보다 뛰어난 성능을 보이는 이유를 설명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 변동성이 큰 재생 가능 에너지 발전에 의해 유발된 혼잡도를 최대한 제어할 수 있는 네트워크 노드는 어디인가?
• RQ2 최적의 저장 장치 배치는 재생 가능 에너지 발전 버스를 선호하는가, 아니면 전략적 송전 노드를 선호하는가?
• RQ3 시뮬레이션된 최적 제어 활동 기반의 히ュ리스틱이 시스템 안정성을 유지하는 데 필요한 최소한의 저장 장치 노드 조합을 식별할 수 있는가?
• RQ4 이 히ュ리스틱의 성능은 직관적인 저장 장치 배치 전략 대비 어떻게 다를까?
• RQ5 핵심 노드에서 제어 가능한 전력 주입이 얼마나 높은 완화 능력을 지닌 지역으로 재생 가능 에너지 변동을 재지향시킬 수 있는가?

주요 결과

• 최적의 저장 장치 배치는 재생 가능 에너지 발전 버스를 선호하지 않으며, 오히려 두 개의 핵심 송전 노드가 가장 효과적임을 규명하였다.
• 10개 노드 또는 제약 없는 노드 조합 대비 두 노드 조합이 동일하거나 더 뛰어난 제약 위반 완화 성능을 보였으며, 이는 저장 장치 포인트 수가 훨씬 적음에도 불구하고 가능했다.
• 30% 이상의 재생 가능 에너지 비중을 초과하는 상황에서는 두 노드 조합이 10개 노드 또는 제약 없는 경우보다 총 네트워크 전력 및 에너지 용량이 크게 감소하였다.
• 제약 없는 경우 대비 두 노드 조합은 저장 용량을 최대 30%까지 감소시켰으며, 이는 훨씬 뛰어난 제어 능력을 의미한다.
• 이 두 노드는 주요 시스템 지역 간의 핵심 송전 차단 지점에 위치해 있어 재생 가능 에너지 전력 흐름의 동적 재지향이 가능하다.
• 이 노드에서의 제어를 통해 재생 가능 에너지 변동을 더 큰 유연성 지닌 지역으로 재지향시켜 시스템 전체의 완화 능력을 향상시킬 수 있다.