[논문 리뷰] A Decentralized Framework for Real-Time Energy Trading in Distribution Networks with Load and Generation Uncertainty

Shahab Bahrami, M. Hadi Amini|arXiv (Cornell University)|2017. 05. 07.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 16인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 분포 전력망에서 부하 및 발전의 불확실성을 다루면서도 프라이버시를 보장하고 수렴성을 확보하는 탈중앙화된 실시간 에너지 거래 프레임워크를 제안한다. 라그랑주 승수를 활용해 제어 신호를 분산 제어함으로써, 부하 집합체와 발전자들이 독립적으로 수익을 극대화할 수 있도록 하며, 부하 관리가 없는 경우에 비해 부하 집합체의 수익은 17.8% 증가하고 발전자의 수익은 10.3% 증가한다. 시간 슬롯당 50회의 반복과 평균 5초의 실행 시간을 기록한다.

ABSTRACT

The proliferation of small-scale renewable generators and price-responsive loads makes it a challenge for distribution network operators (DNOs) to schedule the controllable loads of the load aggregators and the generation of the generators in real-time. Additionally, the high computational burden and violation of the entities' (i.e., load aggregators' and generators') privacy make a centralized framework impractical. In this paper, we propose a decentralized energy trading algorithm that can be executed by the entities in a real-time fashion. To address the privacy issues, the DNO provides the entities with proper control signals using the Lagrange relaxation technique to motivate them towards an operating point with maximum profit for entities. To deal with uncertainty issues, we propose a probabilistic load model and robust framework for renewable generation. The performance of the proposed algorithm is evaluated on an IEEE 123-node test feeder. When compared with a benchmark of not performing load management for the aggregators, the proposed algorithm benefits both the load aggregators and generators by increasing their profit by 17.8%and 10.3%, respectively. When compared with a centralized approach, our algorithm converges to the solution of the DNO's centralized problem with a significantly lower running time in 50 iterations per time slot.

연구 동기 및 목표

• 분산형 재생 가능 에너지원과 가격 민감도를 가지는 부하가 높게 통합된 분포 전력망에서 실시간 에너지 거래의 과제를 해결하기 위해.
• 분포 전력망 운영자(DNO)의 중심 집중 최적화에서 유발되는 계산 부담과 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위해.
• 부하 집합체와 발전자가 전력 흐름 및 네트워크 제약 조건을 만족시키면서도 독립적으로 수익을 극대화할 수 있도록 분산 알고리즘을 설계하기 위해.
• 부하 수요와 재생 가능 에너지 발전의 불확실성을 확률적 및 강건 최적화 프레임워크를 통해 통합하기 위해.
• 낮은 실행 시간과 최소한의 정보 교환으로 중심 최적 해에 수렴함을 보장하기 위해.

제안 방법

• DNO는 라그랑주 승수를 활용해 이중 제어 신호를 생성함으로써, 비밀 정보를 드러내지 않은 채 사회적으로 최적의 해로 유도한다.
• 실시간으로 주거용 부하 수요를 추정하기 위해 확률적 부하 모델을 사용하여, 부하 집합체가 향후 불확실성을 고려한 가전기기 스케줄링을 수행할 수 있도록 한다.
• 유연한 신뢰 수준 조정이 가능한 적응형 강건 최적화 프레임워크를 재생 가능 발전자에게 적용하여 전력 부족 위험을 관리한다.
• 알고리즘은 수렴성이 중심 최적 해로 보장되는 분산 최적화 기반의 교차 방향 다중 승수(ADMM) 기반으로 구현된다.
• 해결의 정확도를 향상시키면서도 계산 가능성을 유지하기 위해 선형화된 AC 최적 전력 흐름(ACOPF)을 사용한다.
• IEEE 123-bus 시험 피더에서 실시간 업데이트를 매 시간 슬롯마다 수행하며, 중심 기준 비교를 위해 MOSEK를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 탈중앙화된 프레임워크는 개인정보 보호를 유지하면서도 실시간 에너지 거래에서 근사 최적의 사회적 복지를 달성할 수 있는가?
• RQ2 부하 수요와 재생 가능 에너지 발전의 불확실성을 분산 환경에서 효과적으로 모델링하고 관리할 수 있는가?
• RQ3 DNO는 중앙 집중적 조율 없이도 엔티티들이 최적의 결정을 내리도록 유도하기 위해 어떤 제어 신호를 발행할 수 있는가?
• RQ4 탈중앙화된 알고리즘의 수렴 속도와 계산 효율성은 중심화된 접근 방식과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ5 완전한 정보가 없는 상황에서 불확실성이 부하 스케줄링과 발전자 수익에 미치는 영향은 어느 정도인가?

주요 결과

• 제안된 탈중앙화된 알고리즘은 부하 관리가 없는 경우에 비해 부하 집합체의 수익을 17.8% 증가시킨다.
• 개선된 스케줄링과 발전 부족 위험 감소로 인해 발전자의 수익이 10.3% 증가한다.
• 시간 슬롯당 50회의 반복으로 중심 최적 해에 수렴하며, 100개의 랜덤 초기 조건에 대해 평균 실행 시간은 5초이다.
• 시스템 크기가 증가할수록 중심 기반 MOSEK 솔루션 대비 계산 시간을 크게 단축시킨다.
• 확률적 부하 모델링과 강건 최적화의 활용으로 기존 단위의 피크 대 평균 비율(PAR)이 13% 감소하여 시스템 안정성이 향상된다.
• 전압 크기와 위상 각도의 차이가 50회의 반복 내에 수렴하여 시스템 전체의 안정성과 수렴성을 확인한다.