[논문 리뷰] Optimizing Transmission Infrastructure Investments to Support Line De-energization for Mitigating Wildfire Ignition Risk

Alyssa Kody, Ryan Piansky외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 03. 18.

Fire effects on ecosystems인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 전력망 규모 배터리, 태양광 PV, 회로 강화와 같은 송전 인프라 투자와 공공안전 전력차단(PSPS) 사건 동안 선로 비전원화 결정을 동시에 최적화하는 혼합정수선형계획(MILP) 수식을 제안한다. 이를 통해 Wildfire ignition 위험과 전력 누락을 모두 최소화한다. 이 방법은 예산을 고려한 맞춤형 투자 전략을 가능하게 하여 화재 위험이 높은 지역에서의 시스템 전반의 위험과 정전 심각도를 감소시킨다.

ABSTRACT

Wildfires pose a growing risk to public safety in regions like the western United States, and, historically, electric power systems have ignited some of the most destructive wildfires. To reduce wildfire ignition risks, power system operators preemptively de-energize high-risk power lines during extreme wildfire conditions as part of "Public Safety Power Shutoff" (PSPS) events. While capable of substantially reducing acute wildfire risks, PSPS events can also result in significant amounts of load shedding as the partially de-energized system may not be able to supply all customer demands. In this work, we investigate the extent to which infrastructure investments can support system operations during PSPS events by enabling reduced load shedding and wildfire ignition risk. We consider the installation of grid-scale batteries, solar PV, and line hardening or maintenance measures (e.g., undergrounding or increased vegetation management). Optimally selecting the locations, types, and sizes of these infrastructure investments requires considering the line de-energizations associated with PSPS events. Accordingly, this paper proposes a multi-period optimization formulation that locates and sizes infrastructure investments while simultaneously choosing line de-energizations to minimize wildfire ignition risk and load shedding. This formulation is evaluated using two geolocated test cases along with realistic infrastructure investment parameters and actual wildfire risk data from the US Geological Survey. We evaluate the performance of investment choices by simulating de-energization decisions for the entire 2021 wildfire season with optimized infrastructure placements. With investment decisions varying significantly for different test cases, budgets, and operator priorities, the numerical results demonstrate the proposed formulation's value in tailoring investment choices to different settings.

연구 동기 및 목표

• 기후 영향을 받는 지역(예: 미국 서부)에서 전력 인프라로 인한 화재 발생 위험 증가 문제를 해결한다.
• 화재 위험 감소를 위해 유도되는 상당한 전력 누락을 초래하는 공공안전 전력차단(PSPS) 사건의 악영향을 줄인다.
• 배터리, 태양광 PV, 선로 강화(예: 지중화, 식생 관리) 등의 최적 위치, 유형 및 규모를 체계적으로 선정하고 동시에 어떤 선로를 비전원화할지 결정하는 접근법을 개발한다.
• 예산 및 운영 제약 조건 하에서 화재 발생 위험 최소화와 전력 누락 최소화 사이의 트레이드오프를 균형 잡는다.
• 극단적인 화재 조건에서도 더 안전하고 신뢰성 있는 송전 시스템을 설계할 수 있도록 전문가 및 기관이 의사결정 지원 도구를 제공한다.

제안 방법

• 2021년 화재 시즌 동안의 전력 시스템 운영을 다기능 혼합정수선형계획(MILP)으로 모델링한다.
• 선로 비전원화 결정을 0-1 변수로 통합하여 PSPS 조치와 직접적으로 화재 위험 감소와 연결한다.
• 전력망 규모의 배터리, 태양광(PV) 시스템 및 선로 강화(예: 지중화, 식생 관리)의 인프라 투자 결정을 연속형 및 이진형 변수로 포함한다.
• 미국 지질조사국에서 제공한 실제 화재 위험 데이터와 지리적 위치가 확인된 시험 시스템(예: 240버스 WECC 사례)을 사용하여 위험 및 태양광 발전의 공간적·시간적 변동성을 모델링한다.
• 두 가지 목표를 동시에 최적화한다: 총 화재 발화 위험 최소화 및 총 전력 누락 최소화이며, 가중합 방법을 통해 트레이드오프를 조절할 수 있다.
• 상용 솔버를 사용하여 MILP 수식을 해결하고, 다양한 예산 및 운영자 우선순위 조건 하에서 실제 시험 케이스에서 계산 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 배터리, 태양광 PV, 선로 강화의 인프라 투자와 선로 비전원화 결정을 동시에 최적화하여 PSPS 사건 기간 동안 화재 발화 위험을 어떻게 줄일 수 있는가?
• RQ2 예산 제약 조건 하에서 다양한 인프라 유형(예: 배터리 대비 태양광 대비 선로 강화)이 전력 누락과 화재 위험 감소에 기여하는 비율은 어떻게 되는가?
• RQ3 투자 결정은 다양한 지리적 지역과 화재 위험 프로파일에 따라 어떻게 달라지며, 이러한 차이를 이끄는 요인들은 무엇인가?
• RQ4 비전원화와 강화를 동시에 고려할 경우, 이를 별도로 최적화하는 것보다 시스템 성능이 얼마나 향상되는가?
• RQ5 다양한 예산 수준과 운영자 우선순위(예: 위험 최소화 대비 전력 누락 최소화)는 최적의 투자 및 비전원화 전략에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 MILP 수식은 다양한 시험 케이스에서 화재 발화 위험과 전력 누락을 크게 줄이는 맞춤형 투자 및 비전원화 전략을 성공적으로 도출한다.
• 지중화 및 식생 관리와 같은 선로 강화 및 유지보수 조치가 최적 해법에서 예산의 상당 부분을 차지하여, 비전원화 없이도 위험 감소에 매우 높은 가치를 지닌다는 점을 시사한다.
• 솔버는 종종 가장 높은 위험을 가진 선로를 비전원화하여 발화 가능성을 완전히 제거하고, 나머지 예산은 중간 위험 선로의 강화에 할당함으로써 전략적 우선순위를 명확히 보여준다.
• 비전원화와 강화를 동시에 최적화할 경우, 별도로 최적화하는 것보다 더 뛰어난 시스템 성능을 달성하며, 상호작용 덕분에 전체 위험과 전력 누락이 더 효과적으로 감소한다.
• 투자 결정은 시험 케이스, 예산, 운영자 우선순위에 따라 상당히 다를 수 있으므로, 현장에 맞는 계획 수립 도구의 필요성이 강조된다.
• 계산 프레임워크는 효과적이지만 확장성에 어려움이 있어, 향후 대규모 시스템에 대한 타당성 향상을 위해 휴리스틱 기법 및 분해 기법 개발이 필요하다.