[論文レビュー] Co-Optimizing Distributed Energy Resources in Linear Complexity under Net Energy Metering

Ahmed S. Alahmed, Lang Tong+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 21, 2022

Smart Grid Energy Management参考文献 32被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、ネット・エネルギー・メーター制度下での屋内分散型エネルギー資源（DER）—太陽光発電、柔軟性を持つ負荷、バッテリーストレージを含む）の線形計算量で分散型の共同最適化アルゴリズムを提案する。確率的動的計画法と構造的性質を活用することで、閉形式の短期的制御ポリシーを実現し、計算コストを著しく低減するとともに、プロシューマーやグリッド運用管理者によるスケーラブルでリアルタイムなエネルギー管理を可能にする。

ABSTRACT

The co-optimization of behind-the-meter distributed energy resources is considered for prosumers under the net energy metering tariff. The distributed energy resources considered include renewable generations, flexible demands, and battery energy storage systems. An energy management system co-optimizes the consumptions and battery storage based on locally available stochastic renewables by solving a stochastic dynamic program that maximizes the expected operation surplus. To circumvent the exponential complexity of the dynamic program solution, we propose a closed-form and linear computation complexity co-optimization algorithm based on a relaxation-projection approach to a constrained stochastic dynamic program. Sufficient conditions for optimality for the proposed solution are obtained. Numerical studies demonstrate orders of magnitude reduction of computation costs and significantly reduced optimality gap.

研究の動機と目的

• 屋内分散型エネルギー資源（DER）である太陽光発電、柔軟性を持つ負荷、バッテリーストレージを、ネット・エネルギー・メーター制度（NEM）の下で共同最適化する課題に対処すること。
• スマートホームやマイクログリッドに大規模に展開可能な、線形計算量のスケーラブルで分散型のソリューションを開発すること。
• 貯蔵容量制約が非拘束である場合に最適性を達成する、性能保証付きの閉形式制御ポリシーを提供すること。
• 現実的なNEM料金構造を想定して、プロシューマーの経済的利益と配電システム運用管理者のコスト回収の両面で、共同最適化の経済的利点を評価すること。

提案手法

• ランダムな再生可能エネルギー発電を伴うマルコフ決定過程（MDP）フレームワークの下で、共同最適化問題を確率的動的計画法として定式化する。
• 動的計画法の解の構造的性質を導出し、現在の状態と再生可能エネルギー予測にのみ依存する閉形式の短期的制御ポリシーを可能にする。
• バッテリの劣化効果を最適化に組み込むために、償却価値調整を導入し、解析的取り扱いを維持する。
• 各プロシューマーが、自らの局所的な再生可能エネルギー予測と料金情報のみを用いてローカルに最適化する分散型実装を設計し、通信オーバーヘッドを最小限に抑える。
• インポートとエクスポートの料金が異なるネット・エネルギー・メーター（NEM）料金モデルを採用し、実世界の小売電力料金を反映する。
• さまざまな再生可能エネルギー発電レベル、貯蔵容量、エクスポートレートを想定した数値シミュレーションにより、アルゴリズムの妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ネット・エネルギー・メーター制度下で、太陽光発電、柔軟性を持つ需要、バッテリーストレージを、性能保証付きで分散型かつ低計算量のアルゴリズムで共同最適化できるか？
• RQ2 貯蔵容量制約が短期的制御ポリシーの最適性に与える影響は何か？
• RQ3 変動する再生可能エネルギー発電レベルとエクスポートレートが、共同最適化下でのプロシューマーの利益増に与える影響は何か？
• RQ4 共同最適化は、配電システム運用管理者のコスト回収をどの程度改善し、ネットコストを低減できるか？
• RQ5 本手法は、大規模かつリアルタイムな環境下で、最小限の通信および計算オーバーヘッドで実装可能か？

主な発見

• 提案された短期的共同最適化アルゴリズムは、貯蔵容量制約が非拘束である場合に最適性を達成し、この条件下で性能保証が得られる。
• 0.5$/kWhのエクスポートレートと0.5kWの充放電容量を想定した場合、アクティブなSDGプロシューマーは非最適化消費者と比較して57%の利益増を達成し、パassingおよびアクティブDG顧客を上回る性能を示した。
• アルゴリズムは線形計算量を示し、中央集権的調整なしに多数のプロシューマーに対してスケーラブルかつ分散型に展開可能である。
• プロシューマーの利益増は再生可能エネルギー発電量に比例し、100%の現地消費時にピークに達する。特に、高パワーの貯蔵装置を備えたアクティブSDG構成で顕著に高くなる。
• バッテリの放電は、発電時のピークを避ける形で、配電網のコストを太陽光発電時から非発電時へシフトさせる。その結果、太陽光発電時におけるコスト回収は低下するが、非発電時におけるコストは増加する。
• エクスポートとインポートの料金が等しい場合（NEM 1.0）、利益増が減少する。これは、グリッドが仮想的な貯蔵装置として機能し、DERに配慮した消費意思決定のインcentiveが低下するためである。