[논문 리뷰] Optimal Generation and Transmission Expansion Planning Addressing Short-Term Constraints with Co-optimization of Energy and Reserves

Alessandro Soares, Ricardo C. Perez외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 10. 01.

Electric Power System Optimization참고 문헌 24인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 시간별 순차적 제약 조건(단위 준수, 램프업/다운, 예비력 요구사항 포함) 하에서 투자 및 운영 결정을 동시에 최적화하는 혼합정수선형계획(MILP) 모델을 제안한다. 모델은 계산의 타당성을 유지하면서 재생 가능 에너지의 변동성과 단기 시스템 제약 조건을 정확히 반영하기 위해 대표적 평균 일수와 하부계획기간 분해 기법을 사용한다.

ABSTRACT

The penetration of variable renewable energy (VRE) in electrical systems has changed the way the expansion planning is treated. This kind of resource has great variability in small amounts of time, which makes it important to represent hourly constraints that require chronology. Besides that, the generation reserves should also be adjusted in order to capture the intermittent effect, and since many countries use rapid thermal plants as part of these reserves, unit commitment and ramp constraint have also become more significant. In this paper, we propose a MILP expansion planning model that can represent hourly time steps while maintaining reasonable computational times, where both investment and operation problems are simultaneously solved. Because the planning horizons are long (decades), the resolution of the entire horizon in a single optimization problem would be computationally infeasible for large real systems, making it necessary, therefore, to apply a horizon decomposition heuristic in smaller sub-horizons, and use the representation of typical days and seasons to reduces the size of the problem.

연구 동기 및 목표

• 고변동성 재생 가능 에너지(VRE) 비율 증가에 따라 복잡성이 증가하는 전력 시스템을 해결하기 위해 단기 운영 제약 조건을 장기 확장 계획에 통합한다.
• 혼합정수선형계획(MILP) 프레임워크 내에서 단위 준수, 램프업/다운, 예비력 요구사항과 같은 투자 및 운영 결정을 동시에 최적화한다.
• 전체 순차적 모델링 대신 대표적 평균 일수와 계획기간 분해 기법을 사용하여 대규모 시스템에 대한 계산 타당성을 유지한다.
• 재생 가능 에너지의 시간별 변동성과 운영 예비력의 필요성을 명시적으로 모델링함으로써 계획 정확도를 향상시킨다.
• 비볼록 운영 제약 조건을 고려함으로써 재생 가능 에너지 비중이 높은 전력 시스템에서 더 신뢰성 있고 비용 효율적인 확장 계획을 가능하게 한다.

제안 방법

• 장기 계획 기간 동안 투자 및 운영 결정을 통합하는 다단계, 다시생성 시나리오 MILP 수식을 사용한다.
• 문제 크기를 줄이기 위해 계절별 대표적 평균 일수를 사용하여 전체 연간 시간별 시뮬레이션을 관리 가능한 대표 일수 집합으로 대체한다.
• 계획 기간을 하부계획기간으로 분해하여 계산 타당성을 향상시키면서도 시간적 일관성을 유지한다.
• 단위 준수 및 램프업/다운 제약 조건을 명시적으로 포함하기 위해 이진 변수를 사용하여 열역학 발전기의 기동 및 출력 변화를 정확히 표현한다.
• 에너지 조정과 함께 예비력 요구사항을 동시에 최적화하여 각 시간대 및 시나리오에서 충분한 스피닝 및 조정 예비력이 확보되도록 한다.
• 수력 저수지 운영은 최소 저장, 터빈 작동 및 유출 제약 위반에 대한 페널티 항목을 사용하여 모델링하며, 전체 스토하스틱 동적 프로그래밍을 피한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 단위 준수 및 램프업/다운과 같은 시간별 운영 제약 조건을 통합함으로써 장기 발전 및 송전 확장 계획은 어떻게 향상될 수 있는가?
• RQ2 대표적 평균 일수와 하부계획기간 분해 기법을 통해 계산 부담을 줄이면서도 해의 정확도를 유지할 수 있는 정도는 어느 정도인가?
• RQ3 고비율 재생 가능 에너지 비율을 가진 시스템에서 에너지 및 예비력 조정을 동시에 최적화하는 것이 투자 결정에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 수문학적 스토하스틱성의 전체 반영을 생략함으로써 확장 계획의 최적성과 신뢰성은 어떻게 영향을 받는가?
• RQ5 공최적화 확장 계획 모델에서 계산 복잡성과 시나리오 해상도 사이의 상충 관계는 무엇인가?

주요 결과

• 모델은 이진 변수를 사용한 MILP 프레임워크 내에서 투자 및 운영 결정을 성공적으로 공최적화하여 단위 준수 및 램프업/다운 제약 조건을 정확히 표현한다.
• 전체 연간 시뮬레이션 대신 평균 일수를 사용함으로써 계산 복잡도를 감소시키면서도 재생 가능 에너지 발전 및 부하의 주요 시간 동적 특성을 유지한다.
• 예비력 공최적화를 통합함으로써 각 시간대 및 시나리오에서 필요한 스피닝 및 조정 예비력이 체계적으로 확보된다.
• 계획 기간을 하부계획기간으로 분해하고 대표 일수를 사용함으로써 실제 대규모 시스템에 대한 계산 타당성이 입증되었다.
• 전체 스토하스틱 동적 프로그래밍을 생략함에도 불구하고 모델은 투자 결정 측면에서 만족스러운 성능를 보였지만, 저수지 운영 측면에선 약간의 낙관적 편향이 존재할 수 있다.
• 시나리오 수가 증가할수록 계산 비용이 크게 증가하여 고해상도 시나리오를 포함한 매우 대규모 시스템에 대한 확장성에 한계가 있다.