[논문 리뷰] Scalable Planning for Energy Storage in Energy and Reserve Markets

Bolun Xu, Yishen Wang외 5명|arXiv (Cornell University)|2016. 10. 28.

Microgrid Control and Optimization참고 문헌 37인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 복수의 에너지 및 레저 시장에서 에너지 저장 시스템을 계획하기 위한 확장 가능한 이중 최적화 프레임워크를 제안한다. 원시 분해와 하향 기반 컷 평면 방법을 사용하여 대규모 계획 문제를 타당하게 해결한다. 이 방법은 수익률 제약 조건을 통해 투자 수익성을 보장하며, 240-bus WECC 모델에서 정확한 방법에 비해 해의 품질과 계산 효율성에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

Energy storage can facilitate the integration of renewable energy resources by providing arbitrage and ancillary services. Jointly optimizing energy and ancillary services in a centralized electricity market reduces the system's operating cost and enhances the profitability of energy storage systems. However, achieving these objectives requires that storage be located and sized properly. We use a bi-level formulation to optimize the location and size of energy storage systems which perform energy arbitrage and provide regulation services. Our model also ensures the profitability of investments in energy storage by enforcing a rate of return constraint. Computational tractability is achieved through the implementation of a primal decomposition and a subgradient-based cutting-plane method. We test the proposed approach on a 240-bus model of the Western Electricity Coordinating Council (WECC) system and analyze the effects of different storage technologies, rate of return requirements, and regulation market policies on ES participation on the optimal storage investment decisions. We also demonstrate that the proposed approach outperforms exact methods in terms of solution quality and computational performance.

연구 동기 및 목표

• 전기 시장에서 에너지 아르바이트 및 규제 서비스를 동시에 최적화하는 확장 가능한 에너지 저장 시스템 계획 프레임워크를 개발한다.
• 에너지 저장 프로젝트에 최소 수익률 제약 조건을 적용하여 장기적인 투자 수익성을 보장한다.
• 일년 내내 고해상도 최적 전력 흐름 문제의 계산 비가역성을 해결하기 위해 문제를 타당한 부분문제로 분해한다.
• 실제 전력망, 예를 들어 240-bus WECC 시스템과 같이 대규모 시스템 계획을 수행하면서도 해의 정확성을 유지한다.

제안 방법

• 논문은 에너지 저장 시스템의 최적 위치와 크기를 동시에 결정하기 위해 이중 최적화 수식을 사용한다.
• 원시 분해 방법을 활용하여 주 문제(에너지 저장 투자)를 부분문제(단기 경제적 운용 및 규제 서비스)로부터 분리한다.
• 하향 기반 컷 평면 방법을 적용하여 이중 경계를 반복적으로 개선하고 주 문제의 수렴성을 향상시킨다.
• 강력한 이중성과 KKT 조건을 활용하여 이중 함수의 하향 기울기를 계산함으로써 효율적인 기울기 기반 최적화를 가능하게 한다.
• KKT 최적성에서 유도된 충분 조건을 통해 충족되는 조건을 통해 충족되는 충족 조건을 보장함으로써 충족 조건의 정확한 완화를 확보하며, 비볼록성을 피한다.
• 논문은 재생 가능 에너지 낭비, 전송 제약 조건, 시장 가격을 상세하게 모델링한 240-bus WECC 시스템에서 방법을 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공동 에너지 및 레저 시장에서 수익성을 극대화하기 위해 에너지 저장 시스템은 어떻게 최적의 위치와 크기로 배치될 수 있는가?
• RQ2 다양한 저장 기술, 수익률 요구 조건, 규제 시장 정책이 최적 투자 결정에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ3 분해 기반 접근법이 대규모 전력 시스템 계획에서 정확한 방법에 비해 더 뛰어난 계산 성능과 해의 품질을 달성할 수 있는가?
• RQ4 에너지 저장 시스템의 비볼록적 충족 조건(충전/방전)이 정확하게 완화될 수 있는 조건는 무엇인가?
• RQ5 규제 서비스의 포함 여부가 전체 시스템 비용과 에너지 저장의 투자 매력도에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 분해 기반 방법은 정확한 방법에 비해 뛰어난 계산 성능을 보이며, 240-bus WECC 모델과 같은 대규모 시스템에서의 확장 가능한 계획을 가능하게 한다.
• 규제 서비스의 포함은 특히 높은 규제 시장 참여도 하에서 에너지 저장 투자 수익성을 크게 향상시킨다.
• 수익률 제약 조건은 투자 실현 가능성에 효과적으로 기여하며, 다양한 수익률 요구 조건에 따라 최적의 저장 위치가 변화함을 보여준다.
• 모든 시험 케이스에서 충전/방전 충족 조건의 정확한 완화를 위한 충분 조건이 충족되었으며, 이는 제안된 방법의 이론적 기반을 검증한다.
• 민감도 분석 결과, 규제 시장 정책과 재생 가능 에너지 비율이 최적의 저장 용량 및 위치 결정에 강력한 영향을 미친다.
• 모든 시험 케이스에서 높은 해의 정확도를 유지하였으며, 시스템 비용 절감 폭이 상대 오차 허용 범위 ε=0.01 이내에 머물렀다.