[논문 리뷰] Particle Swarm Optimization Based Reactive Power Optimization

P. R. Sujin, Tapan Prakash외 1명|arXiv (Cornell University)|2010. 01. 20.

Electric Power System OptimizationEngineering참고 문헌 5인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 전력 시스템에서의 총 지원 비용을 최소화하기 위해 전송 손실을 줄임으로써 반응형 전력 배분을 위한 입자군집최적화(PSO) 기반 접근법을 제안한다. 이 방법은 반응형 최적 전력 흐름(ROPF)을 제약 조건이 있는 비선형 최적화 문제로 공식화하고, IEEE-14 버스 시스템에서의 유효성을 검증하여 비용 효율성과 전압 안정성이 향상됨을 보여준다.

ABSTRACT

Reactive power plays an important role in supporting the real power transfer by maintaining voltage stability and system reliability. It is a critical element for a transmission operator to ensure the reliability of an electric system while minimizing the cost associated with it. The traditional objectives of reactive power dispatch are focused on the technical side of reactive support such as minimization of transmission losses. Reactive power cost compensation to a generator is based on the incurred cost of its reactive power contribution less the cost of its obligation to support the active power delivery. In this paper an efficient Particle Swarm Optimization (PSO) based reactive power optimization approach is presented. The optimal reactive power dispatch problem is a nonlinear optimization problem with several constraints. The objective of the proposed PSO is to minimize the total support cost from generators and reactive compensators. It is achieved by maintaining the whole system power loss as minimum thereby reducing cost allocation. The purpose of reactive power dispatch is to determine the proper amount and location of reactive support. Reactive Optimal Power Flow (ROPF) formulation is developed as an analysis tool and the validity of proposed method is examined using an IEEE-14 bus system.

연구 동기 및 목표

• 전력 시스템에서 전압 안정성을 유지하면서 반응형 전력 지원 비용을 최소화하는 데 도전하는 것.
• 기술적 및 경제적 목표를 균형 잡는 효율적인 최적화 방법을 개발하는 것.
• 전반적인 반응형 전력 비용 배분을 낮추기 위한 핵심 요소로 전력 손실을 줄이는 것.
• 최적의 반응형 전력 할당을 통해 전송 네트워크의 신뢰성과 운영 효율성을 향상시키는 것.
• 표준 시험 시스템(IEEE-14 버스)을 사용하여 제안된 PSO 기반 접근법을 검증하여 실세계 적용 가능성을 입증하는 것.

제안 방법

• 전체 지원 비용을 최소화하는 것을 목표로 하여, 제약 조건이 있는 비선형 최적화 문제로 최적의 반응형 전력 배분 문제를 공식화한다.
• 복잡하고 비凸인 시스템에 적합한 전역 탐색 능력을 활용하여 비선형 최적화 문제를 해결하기 위해 입자군집최적화(PSO)를 적용한다.
• 시스템 제약 조건과 전력 흐름 방정식을 모델링하기 위해 분석적 프레임워크로 반응형 최적 전력 흐름(ROPF)을 통합한다.
• 손실과 비용을 최소화하기 위해 발전기 Excitation 및 분파이 반응형 VAR 보상기의 최적 설정을 PSO를 통해 결정한다.
• 전압 한계, 선로 흐름 한계 및 반응형 전력 능력 제약 조건을 만족시키기 위해 제약 조건 처리 기법을 구현한다.
• 시스템 손실과 반응형 전력 지원 비용을 조합한 피트니스 함수를 사용하여 PSO 탐색이 비용 효율적인 해로 향하도록 이끈다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 입자군집최적화(PSO)는 제약 조건이 있는 전력 시스템에서 총 반응형 전력 지원 비용을 효과적으로 최소화할 수 있는가?
• RQ2 전통적 방법에 비해 PSO 기반 접근법은 전송 손실을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 제안된 방법은 IEEE-14 버스 시스템 전역에서 반응형 전력 할당을 최적화하면서도 전압 안정성을 유지할 수 있는가?
• RQ4 기존 최적화 기법에 비해 PSO 기반 ROPF 공식화는 수렴성과 해의 질에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 최적의 반응형 전력 할당은 발전기와 반응형 보상기 간의 비용 할당에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• PSO 기반 접근법은 전력 전송 손실을 줄임으로써 총 반응형 전력 지원 비용을 성공적으로 최소화하였다.
• 모의 실험 동안 IEEE-14 버스 시스템의 모든 버스에서 전압 프로파일 안정성이 향상되었다.
• 제안된 PSO 알고리즘은 합리적인 반복 수 내에 근사 최적 해로 수렴하여 계산 효율성을 입증하였다.
• ROPF 공식화는 전압 한계 및 반응형 전력 한계를 포함한 시스템 제약 조건을 효과적으로 통합하였다.
• 활성 전력 손실이 측정 가능한 수준으로 감소하여 반응형 지원 비용 할당에 직접 기여하였다.
• 결과는 PSO가 전력 시스템의 복잡하고 비선형인 반응형 전력 최적화 문제를 해결하는 데 실현 가능하고 효과적인 메타휴리스틱임을 확인한다.