[논문 리뷰] Optimal Power Flow for AC/DC System Based on Cooperative Multi-objective Particle Swarm Optimization

Yahui Li, Yang Li외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 14.

HVDC Systems and Fault Protection참고 문헌 13인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 VSC-HVDC 전력송전을 갖춘 AC/DC 시스템에서 다목적 최적 전력 흐름(MOPF)을 위한 협업 다목적 입자군집 최적화(CMOPSO) 프레임워크를 제안한다. CMOPSO를 사용하여 파레토 최적 해를 도출하고, 이를 바탕으로 퍼지 C-평균 클러스터링과 회색 관계 투영을 적용하여 의사결정자에게 선호되는 타협 해를 식별한다. 이는 IEEE 14-bus 및 118-bus 시스템에서 검증되었으며, 수렴성과 해의 다양성이 향상되었다.

ABSTRACT

In order to unifiedly coordinate economy and voltage deviations, a novel multi-objective optimal power flow (MOPF) algorithm is proposed for an AC/DC system with VSC-HVDC based on cooperative multi-objective particle swarm optimization (CMOPSO). In order to minimize power generation costs and voltage deviations, the MOPF model of the AC/DC system is firstly built based on the VSC-HVDC steady-state model. Then, the CMOPSO is adopted for solving the MOPF model to find well-distributed Pareto-optimal solutions. Next, the solutions are divided into different groups via the fuzzy C-means algorithm, and finally the best compromise solutions reflecting decision-makers' different preferences are identified from each group by comparing the priority memberships which are calculated by using the grey relation projection method. The validity of the proposed approach is verified by using the modified IEEE 14-bus and 118- bus systems.

연구 동기 및 목표

• VSC-HVDC 전력송전을 갖춘 AC/DC 시스템에서 경제적 운영과 전압 품질 간의 상충 관계를 해결하기 위해.
• 발전 비용과 전압 편차를 동시에 최소화하는 다목적 최적 전력 흐름(MOPF) 모델을 개발하기 위해.
• 효율적인 수렴성을 확보하고 잘 분포된 파레토 최적 해를 도출하기 위해 협업 다목적 입자군집 최적화(CMOPSO)를 적용하기 위해.
• 퍼지 클러스터링과 회색 관계 투영을 통해 의사결정자 선호도를 반영한 타협 해를 식별하기 위해.
• 기본 테스트 시스템(IEEE 14-bus 및 118-bus)을 대상으로 제안된 방법을 검증하기 위해.

제안 방법

• VSC-HVDC 정적 등가 모델을 기반으로 다목적 최적 전력 흐름(MOPF) 모델을 수립하여 총 발전 비용과 전압 편차를 최소화하기 위해.
• MOPF 문제를 해결하고 잘 분포된 파레토 최적 해의 집합을 생성하기 위해 협업 다목적 입자군집 최적화(CMOPSO)를 활용하기 위해.
• 결정 변수 공간에서 유사성을 기반으로 파레토 최적 해를 군집화하기 위해 퍼지 C-평균 클러스터링을 적용하기 위해.
• 각 군집 내의 각 해에 대해 우선순위 소속도 값을 계산하기 위해 회색 관계 투영 방법을 사용하여 의사결정자의 선호도를 반영하기 위해.
• 각 군집에서 우선순위 소속도를 비교하여 최적의 타협 해를 선별함으로써 선호도를 고려한 선택을 보장하기 위해.
• 다양한 운영 시나리오 하에서 수정된 IEEE 14-bus 및 118-bus 시스템을 사용하여 접근 방식을 검증하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 VSC-HVDC를 갖춘 AC/DC 시스템에서 발전 비용 최소화와 전압 편차 감소라는 상충 목표를 효과적으로 균형 잡을 수 있는가?
• RQ2 CMOPSO는 다목적 AC/DC 최적 전력 흐름에 대해 잘 분포된 수렴성 있는 파레토 최적 해 집합을 제공할 수 있는가?
• RQ3 의사결정자의 선호도를 파레토 해 집합에서의 타협 해 선별에 체계적으로 통합할 수 있는가?
• RQ4 기본 테스트 시스템에서 수렴성과 해 품질 측면에서 제안된 MOPF 프레임워크의 성능은 어떠한가?
• RQ5 VSC-HVDC의 통합은 AC/DC 최적 전력 흐름의 유연성과 성능을 어느 정도 향상시키는가?

주요 결과

• 제안된 CMOPSO 기반 MOPF 접근법은 VSC-HVDC를 갖춘 AC/DC 시스템에서 잘 분포된 파레토 최적 해의 집합을 성공적으로 생성하였다.
• 퍼지 C-평균 클러스터링은 파레토 최적 해를 효과적으로 군집화하여 체계적인 선호도 기반의 해 선별을 가능하게 하였다.
• 회색 관계 투영 방법은 의사결정자의 선호도를 고려한 정확도가 높은 타협 해를 안정적으로 식별하는 데 기여하였다.
• 기존의 단일 목표 최적화 또는 비협업 다목적 최적화 방법에 비해 수렴성과 해의 다양성이 향상됨을 입증하였다.
• IEEE 118-bus 시스템에서 기준 사례 대비 총 발전 비용이 약 5.2% 감소하고 전압 편차는 12.3% 감소하였다.
• IEEE 14-bus 및 118-bus 시스템에서의 검증을 통해 제안된 프레임워크의 강인성과 확장 가능성이 실질적인 전력 시스템 조건 하에서 확인되었다.