[논문 리뷰] A Multi-Agent Approach to Optimal Sizing of a Combined Heating and Power Microgrid

Soheil Mohseni, Seyed Masoud Moghaddas‐Tafreshi|arXiv (Cornell University)|2018. 12. 24.

Microgrid Control and Optimization참고 문헌 10인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 다섯 명의 전문화된 에이전트—생산, 부하, 연료 보급소, 제어, 설계 에이전트—를 포함하는 다중 에이전트 시스템(MAS)을 제안하며, 이는 세 단계의 계층으로 구성되어 이방형 복합열력(CHP) 마이크로그리드의 구성 요소 크기를 최적화한다. 입자 군집 최적화(PSO)를 사용하여 설계 에이전트는 주거용 전기, 열, 수소 연료 보급 수요를 충족시키면서 총 시스템 비용을 최소화하며, 연료 전지 전기 차량(FCEV)을 위한 수소 공급 수요까지 충족시키는 비용 효율적이고 신뢰할 수 있는 마이크로그리드 설계를 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, a novel multi-agent based method is applied to the problem of optimal sizing of the components of an islanded combined heating and power residential microgrid such that the residential power and heat demands and hydrogen refilling demands of the fuel cell electric vehicles (FCEVs) are met. It is assumed that the proposed multi agent-based architecture consists of five different agents, namely generation agent (GA), electrical and thermal loads agent (LA), FCEV refilling station agent (SA), control agent (CA), and design agent (DA) which are organized in three levels. Design agent (DA) is the main agent of the proposed multi-agent system (MAS) that according to its interactions with CA and by minimizing the total costs of the system through particle swarm optimization (PSO), finds the optimal sizes of the system's components. This study is performed for a typical stand-alone combined heating and power microgrid.

연구 동기 및 목표

• 주거용 이방형 복합열력(CHP) 마이크로그리드의 크기 결정을 위한 확장 가능하고 분산형 최적화 프레임워크를 개발하기 위해.
• 연료 전지 전기 차량(FCEV)의 수소 연료 보급 수요를 마이크로그리드의 크기 결정 문제에 통합하기 위해.
• 변동하는 부하 및 재생 가능 에너지 생산 프로파일 하에서 전기, 열, 수소 수요를 신뢰성 있게 충족시키기 위해.
• 계층적 에이전트 기반 아키텍처를 통해 최적의 구성 요소 크기 결정을 통해 마이크로그리드의 총 수명 주기 비용을 최소화하기 위해.
• 제안된 다중 에이전트 접근법이 비용 최적화 및 신뢰성 있는 시스템 운영을 달성하는 데 효과적인지 검증하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 세 단계의 계층으로 구성된다: 운영 수준에서의 생산, 부하, 제어 에이전트; 계획 수준에서의 설계 에이전트.
• 설계 에이전트(DA)는 입자 군집 최적화(PSO)를 사용하여 제어 에이전트(CA)와 협력하여 최적의 구성 요소 크기를 결정한다.
• 다섯 명의 전문화된 에이전트가 각기 다른 기능을 담당한다: 생산 에이전트(GA)는 전력 및 열 생산을 관리하고, 부하 에이전트(LA)는 전기 및 열 수요 추적을 담당하며, FCEV 연료 보급소 에이전트(SA)는 수소 수요를 관리하고, 제어 에이전트(CA)는 실시간 조율을 담당하며, 설계 에이전트(DA)는 최적화를 수행한다.
• PSO 알고리즘은 에너지 수밸런스 및 구성 요소 용량 제약 조건을 충족시키는 조건 하에 총 시스템 비용(투자, 운영, 유지보수 비용 포함)을 최소화한다.
• 모델은 재생 가능 에너지 자원, 연료 전지, 히트펌프, 수소 저장 장치를 통합하며, 변동하는 부하 및 기상 프로파일을 반영한다.
• 시스템은 격리 모드로 운영되어 전력망 지원 없이 에너지 자립성과 복원력을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 에이전트 시스템은 복합열력 마이크로그리드의 다양한 구성 요소 크기를 효과적으로 어떻게 조율할 수 있는가?
• RQ2 전체 에너지 수요를 충족시키면서 총 시스템 비용을 최소화하는 최적의 발전, 저장, 변환 장치 조합은 무엇인가?
• RQ3 FCEV의 수소 연료 보급 수요는 마이크로그리드의 크기 결정 프레임워크에 어떻게 통합될 수 있으며, 신뢰성에 영향을 주지 않도록 할 수 있는가?
• RQ4 중앙집중식 최적화에 비해 제안된 에이전트 기반 접근법은 확장성과 모듈성을 얼마나 향상시키는가?
• RQ5 구성 요소 크기 결정은 마이크로그리드의 전체 경제적 성과 및 에너지 안보에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 다중 에이전트 시스템은 모든 에너지 수요를 충족시키면서 총 시스템 비용을 최소화하는 최적의 구성 요소 크기를 성공적으로 도출한다.
• 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘은 합리적인 반복 수 내에서 비용 효율적인 해에 수렴하여 계산 효율성을 입증한다.
• FCEV의 수소 연료 보급 수요를 마이크로그리드의 크기 결정 과정에 통합하는 것은 가능하며, 시스템의 신뢰성에 영향을 주지 않는다.
• 계층적 에이전트 아키텍처는 모듈성, 확장성, 분산 최적화를 향상시켜 시스템의 유지보수성과 적응성을 높인다.
• 최적의 구성은 태양광 패널, 연료 전지, 히트펌프, 수소 저장 장치의 균형 잡힌 조합을 포함하며, PSO 기반 최적화를 통해 유도된 특정 구성 요소 크기로 구성된다.
• 실제 부하 및 기상 프로파일 하에서 총 시스템 비용이 최소화되어 제안된 마이크로그리드 설계의 경제적 타당성이 확인된다.