[논문 리뷰] Values of Coordinated Residential Space Heating in Demand Response Provision

Zihang Dong, Xi Zhang외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 03. 23.

Smart Grid Energy Management인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 수요 반응을 위한 주거용 공간 난방을 조정하기 위해 게임 이론 기반 분산 제어 전략을 제안한다. 이 전략은 개인의 비용 절감과 시스템 수준의 피크 부하 감소를 가능하게 한다. 시간적 및 공간적 변동을 고려한 새로운 열적 편안함 모델을 활용함으로써, 시스템 운영 비용은 13.96% 감소하고 피크 부하는 28.22% 감소시키면서도 개인 맞춤형 편안함을 유지를 달성한다.

ABSTRACT

Demand-side response from space heating in residential buildings can potentially provide a huge amount of flexibility for the power system, particularly with deep electrification of the heat sector. In this context, this paper presents a novel distributed control strategy to coordinate space heating across numerous residential households with diversified thermal parameters. By employing an iterative algorithm under the game-theoretical framework, each household adjusts its own heating schedule through demand shift and thermal comfort compensation with the purpose of achieving individual cost savings, whereas the aggregate peak demand is effectively shaved on the system level. Additionally, an innovative thermal comfort model which considers both the temporal and spatial differences in customised thermal comfort requirements is proposed. Through a series of case studies, it is demonstrated that the proposed space heating coordination strategy can facilitate effective energy arbitrage for individual buildings, driving a 13.96% reduction in system operational cost and 28.22% peak shaving. Moreover, the superiority of the proposed approach in thermal comfort maintenance is numerically analysed based on the proposed thermal comfort quantification model.

연구 동기 및 목표

• 다양한 열적 특성을 가진 가정 간 주거용 공간 난방을 조정하기 위한 확장 가능하고 분산된 제어 전략을 개발하는 것.
• 개인의 비용 절감과 시스템 수준의 유연성을 통해 주거용 난방 부문에서의 수요 반응을 가능하게 하는 것.
• 점유자 선호도의 시간적 및 공간적 변동을 모델링하여 개인 맞춤형 열적 편안함을 유지하는 것.
• 전력 시스템 통합에서의 경제적 및 운영적 이점을 정량화하는 것.

제안 방법

• 반복적인 게임 이론 알고리즘을 통해 각 가정이 가격 신호와 열적 제약 조건에 기반해 난방 스케줄을 최적화할 수 있도록 한다.
• 각 가정은 수요 이동 및 열적 편안함 보상 조정을 통해 개인 비용을 최소화하기 위해 난방 스케줄을 조정한다.
• 시간(일일 시간대) 및 공간(구역별) 매개변수를 모두 사용하는 새로운 열적 편안함 모델을 통해 개인 맞춤형 편안함을 정량화한다.
• 중앙 집중식 데이터 수집 없이도 시스템 전체의 피크 감소를 보장하면서 탈중앙화 방식으로 작동한다.
• 개별 비용 최소화가 시스템 성능을 악화시키지 않는 나시 균형(Nash equilibrium)으로 수렴한다.
• 동적 전기 요금 기반으로 피크 외 시간대에 난방 수요를 이동시켜 에너지 아르바이트를 촉진한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 이질적인 가정 간 주거용 공간 난방을 어떻게 조정하여 시스템 피크 부하를 감소시킬 수 있는가?
• RQ2 분산 제어 전략은 개인 가정의 비용 절감을 얼마나 달성할 수 있으며, 동시에 열적 편안함을 유지할 수 있는가?
• RQ3 열적 편안함의 시간적 및 공간적 변동을 고려할 경우, 조정된 난방의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 조정 전략은 시스템 수준의 운영 비용과 피크 부하 감소에 어떤 이점을 제공하는가?
• RQ5 경제적 및 전력망 안정성 측면에서 제안된 방법은 비조정 난방에 비해 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 조정 전략은 비조정 난방 대비 시스템 운영 비용을 13.96% 감소시켰다.
• 효과적인 수요 이동 및 부하 평탄화 덕분에 피크 부하가 28.22% 감소했다.
• 열적 편안함 모델은 시간과 공간에 따라 변화하는 개인 맞춤형 선호도를 성공적으로 포착하여 사용자 만족도를 향상시켰다.
• 분산 알고리즘이 안정된 균형으로 수렴하여 개인 비용 최소화가 시스템 수준의 이익과 일치함을 입증했다.
• 에너지 아르바이트가 효과적으로 실현되어 가정이 전략적 난방 스케줄링을 통해 에너지 비용을 절감할 수 있었다.
• 제안된 정량화 모델을 통해 검증된 바와 같이, 조정된 수요 반응 기간 동안에도 높은 수준의 열적 편안함을 유지했다.