[논문 리뷰] State-of-the-Art Economic Load Dispatch of Power Systems Using Particle Swarm Optimization

Mahamad Nabab Alam|arXiv (Cornell University)|2018. 12. 30.

Electric Power System Optimization참고 문헌 114인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 2003년에서 2016년까지 전력 시스템의 경제적 부하 배분(Economic Load Dispatch, ELD)에 대한 입자군집최적화(PSO) 응용에 대한 종합적인 서베이를 제시한다. 14년 간의 연구를 다섯 가지 범주—단일목표 ELD, 동적 ELD, 재생 가능 자원을 고려한 ELD, 다목표 환경/경제적 배분, 마이크로그리드 ELD—로 분류하여 PSO 변형, 문제 설정, 시험 시스템, 핵심 결과를 강조하며, 스마트 그라이드 및 분산 에너지 자원 조율 분야의 향후 연구 방향을 제시한다.

ABSTRACT

Metaheuristic particle swarm optimization (PSO) algorithm has emerged as one of the most promising optimization techniques in solving highly constrained non-linear and non-convex optimization problems in different areas of electrical engineering. Economic operation of the power system is one of the most important areas of electrical engineering where PSO has been used efficiently in solving various issues of practical systems. In this paper, a comprehensive survey of research works in solving various aspects of economic load dispatch (ELD) problems of power system engineering using different types of PSO algorithms is presented. Five important areas of ELD problems have been identified, and the papers published in the general area of ELD using PSO have been classified into these five sections. These five areas are (i) single objective economic load dispatch, (ii) dynamic economic load dispatch, (iii) economic load dispatch with non-conventional sources, (iv) multi-objective environmental/economic dispatch, and (v) economic load dispatch of microgrids. At the end of each category, a table is provided which describes the main features of the papers in brief. The promising future works are given at the conclusion of the review.

연구 동기 및 목표

• 현대 전력 시스템에서 복잡한 경제적 부하 배분(ELD) 문제를 해결하는 데 있어 PSO 응용에 대한 체계적인 리뷰를 제공하는 것.
• 2003~2016년 사이의 14년 간의 PSO 기반 ELD 연구를 다섯 가지 핵심 문제 유형으로 분류하고 분석하여 보다 나은 이해와 비교를 가능하게 하는 것.
• 비볼록성, 밸브 포인트 효과, 다목표 최적화와 같은 특성에 대한 PSO 기반 ELD 솔루션의 강점, 한계, 추세를 규명하는 것.
• 전기차 충전, 고장 전류 제어, 분산 에너지 자원의 공동 스케줄링과 같은 스마트 그라이드 분야의 유망한 향후 연구 방향을 부각하는 것.
• 다양한 ELD 시나리오에서의 핵심 PSO 기법, 시험 시스템, 성능 결과를 요약하여 연구자 및 실무자들이 활용할 수 있도록 지원하는 것.

제안 방법

• IEEE, Elsevier, IET 등의 주요 저널 및 출판사에서 2003년에서 2016년 사이에 출간된 118篇의 논문을 대상으로 문헌 리뷰를 수행한다.
• 논문들은 다섯 가지 ELD 문제 유형으로 체계적으로 분류된다: 단일목표 ELD, 동적 ELD, 비전통적 자원을 포함한 ELD, 다목표 환경/경제적 배분, 마이크로그리드 ELD.
• 각 범주에 대해 PSO 변형, 목표 함수 설정, 제약 조건 처리, 시험 시스템(예: IEEE 30-bus, 6기자 시스템), 성능 지표 등의 핵심 특징을 추출하고 표로 정리한다.
• 고전적 및 수정된 PSO 알고리즘(예: QPSO, FAPSO, MPSO, CBPSO)이 비볼록성, 비선형성, 제약 조건이 있는 ELD 문제를 다룰 수 있도록 적용되며, 밸브 포인트 로딩 및 금지 운영 영역 등의 특성을 고려한다.
• 발전기 제한, 램프 속도, 전력 수요 균형 등의 시스템 제약 조건을 만족하면서 연료 비용, 배출가스, 손실을 최소화하는 데 있어 PSO의 효과성을 평가한다.
• 다양한 시험 시스템 간의 벤치마크 결과를 분석하고, 다양한 PSO 변형의 수렴 속도, 해 품질, 강건성에 대해 비교 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 PSO 변형은 비볼록 비용 함수와 밸브 포인트 효과를 고려한 단일목표 경제적 부하 배분 문제를 어떻게 해결하는가?
• RQ2 발전기 램프 속도 제약과 시간에 따라 변하는 부하 프로파일을 고려할 때, 동적 경제적 부하 배분에 PSO를 적용하는 데 있어 핵심 과제와 해결 방법은 무엇인가?
• RQ3 풍력, 태양광 등 재생 가능 에너지 자원을 경제적 배분에 통합할 때 PSO 기반 접근 방식은 간헐성과 불확실성을 관리하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ4 다목표 PSO는 환경/경제적 배분 문제에서 연료 비용과 배출 감소를 균형 있게 조절하는 데 있어 성능 결과는 어떠한가?
• RQ5 다양한 분산 에너지 자원과 이중 방향 전력 흐름을 고려한 마이크로그리드에서 PSO는 어떻게 경제적 부하 배분에 적응할 수 있는가?

주요 결과

• 밸브 포인트 효과가 있는 비볼록 비선형 ELD 문제를 해결하는 데 있어 PSO 기반 방법은 람다-반복법 및 기울기 기반 방법과 같은 전통적 최적화 기법보다 끊임없이 뛰어난 성능을 보인다.
• QPSO, FAPSO, CBPSO와 같은 수정된 PSO 변형은 복잡한 ELD 시나리오에서 수렴 성능 향상과 국소 최적해에 갇힐 위험 감소에 효과적이다.
• 다목표 ELD 문제에서는 하이브리드 PSO 접근 방식(예: 퍼지 논리와 결합한 CBPSO)이 연료 비용과 배출 감소를 효과적으로 균형 잡아, 단일목표 방법보다 낮은 총 비용과 배출량을 달성한다.
• 태양광(PV), 풍력( WT), 마이크로그리드 연소 터빈(MT) 등의 재생 가능 자원을 포함한 마이크로그리드에서 PSO 응용은 분산 발전기 간의 효과적인 조율을 보이며 운영 비용 감소와 전압 프로파일 안정성 향상을 달성한다.
• 스마트 그라이드 응용 분야에서는 PSO가 전기차 충전 조율을 효율적으로 수행하여 네트워크 혼잡도와 손실을 최소화하면서도 전압 품질을 유지하는 데 기여한다.
• 이 리뷰는 고도화된 PSO 알고리즘을 활용한 분산 에너지 자원의 공동 스케줄링 및 thyristor 제어 임피던스를 통한 고장 전류 제어를 향후 유망한 연구 분야로 규명한다.