[논문 리뷰] Pricing Multi-Interval Dispatch under Uncertainty Part II: Generalization and Performance

Cong Chen, Ye Guo외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 31.

Electric Power System Optimization참고 문헌 7인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 예측 불확실성 하에서 다중 간격 경제적 운용을 위한 비균일 가격 설정 메커니즘으로 시간적 위치 마진 가격(TLMP)을 제안하며, 가격을 에너지, 혼잡도, 램프업/램프다운 구성요소로 분해한다. TLMP는 시장 외 보상 없이도 운용에 따른 인cent리브를 보장하고, 램프업 능력의 정직한 공개를 보장하여 LMP 및 균일 가격 설정 방식과 비교해 소비자 지불액을 낮추고 시스템 수익성 확보 수준을 높인다.

ABSTRACT

Pricing multi-interval economic dispatch of electric power under operational uncertainty is considered in this two-part paper. Part I investigates dispatch-following incentives for generators under the locational marginal pricing (LMP) and temporal locational marginal pricing (TLMP) policies. Extending the theoretical results developed in Part I, Part II evaluates a broader set of performance measures under a general network model. For networks with power flow constraints, TLMP is shown to have an energy-congestion-ramping price decomposition. Under the one-shot dispatch and pricing model, this decomposition leads to a nonnegative merchandising surplus equal to the sum of congestion and ramping surpluses. It is also shown that, comparing with LMP, TLMP imposes a penalty on generators with limited ramping capabilities, thus giving incentives for generators to reveal their ramping limits truthfully and improve their ramping capacities. Several benchmark pricing mechanisms are evaluated under the rolling-window dispatch and pricing models. The performance measures considered are the level of out-of-the-market uplifts, the revenue adequacy of the system operator, consumer payment, generator profit, level of discriminative payment, and price volatility.

연구 동기 및 목표

• 다중 간격 운용과 예측 불확실성 하에서 균일 가격 설정 방식의 운용에 따른 인센티브 부족 문제를 해결한다.
• 램프업 한계의 정직한 공개를 위한 가격 설정 메커니즘의 인센티브 호환성 평가를 수행한다.
• 수익성 확보, 사회적 복지 분포, 가격 변동성, 보상 여부 등 여러 지표를 바탕으로 성능 평가를 수행한다.
• 네트워크 제약 조건 하에서 시스템 효율성을 향상시키고 시장 외 보상 없이도 우수한 성능을 보이는 TLMP의 우월성을 입증한다.
• 롤링 윈도우 및 한 번의 운용 모델에서 LMP, CMP, MLMP, PMP와의 비교를 통해 다양한 성능 측정 기준에서 TLMP의 성능을 평가한다.

제안 방법

• 단일 노드가 아닌 일반적인 네트워크 모델을 제안하여 전력 흐름 제약 조건 하에서 가격 설정 메커니즘을 평가한다.
• 이중성 이론을 활용해 TLMP를 에너지, 혼잡도, 램프업/램프다운 구성요소로 시간-공간적 분해를 수행한다.
• TLMP 하에서 상품화 잉여를 혼잡도 수익과 램프업 수익의 합으로 정의하고 계산하며, 이가 음수가 아님을 증명한다.
• 운용 이행 인센티브를 사후 기회비용(LOC) 지불로 측정하며, LOC가 0이면 완전한 인센티브 호환성이 확보됨을 의미한다.
• 변동하는 예측 오차를 고려해 시간에 따라 성능을 평가하기 위해 롤링 윈도우 운용 모델을 사용한다.
• 재정 중립성 가정을 적용: ISO의 잉여 수익은 소비자에게 환급 또는 추가 지급으로 전달되며, 이는 소비자 지불액과 가격 변동성에 영향을 준다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 수요 예측 정확도 하에서 다중 간격 운용에서 TLMP는 시장 외 보상의 필요성을 제거하는가?
• RQ2 LMP 및 균일 가격 설정 방식과 비교해 TLMP는 램프업 한계의 정직한 공개를 위한 인센티브를 어떻게 제공하는가?
• RQ3 가격 설정 메커니즘이 ISO의 수익성 확보와 소비자 지불액에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 다른 가격 설정 메커니즘은 발전기 및 소비자 간의 가격 변동성과 사회적 복지 분포에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 램프업 제약 조건은 TLMP와 LMP 하에서 상품화 잉여 및 시스템 잉여에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• TLMP는 기회비용 손실(LOC) 지불이 0이 되어 운용 이행 인센티브가 완전히 확보되며, LMP 및 균일 가격 설정 방식은 상당한 LOC 지불을 보인다.
• 완벽한 예측 하에서 한 번의 운용 모델에서 TLMP는 혼잡도 수익과 램프업 수익의 합과 동일한 양의 상품화 잉여를 생성하지만, LMP는 혼잡도 수익만 보장한다.
• TLMP는 평가된 모든 메커니즘 중에서 소비자 지불액이 가장 낮고 발전기 수익도 가장 낮다. 이는 효율적인 수익 회수 및 재분배 덕분이다.
• TLMP 하에서 ISO의 잉여 수익은 램프업 제약이 커질수록 감소하며, 이는 보상 징수 금액이 줄어들기 때문이다. 반면 다른 방식은 LOC 지불 감소로 인해 ISO 잉여 수익이 증가한다.
• 시간당 가격의 정규화된 표준편차로 측정한 가격 변동성은 TLMP에서 항상 가장 낮으며, 특히 높은 예측 오차와 강한 램프업 제약 조건 하에서 두드러진다.
• 더 큰 네트워크에서의 시뮬레이션 결과, TLMP는 혼잡도와 램프업 양측에서 양의 상품화 잉여를 유지하며, 투명성과 효율성 면에서 LMP 및 균일 가격 설정 방식을 항상 능가함을 확인했다.