[論文レビュー] DLMP-based Coordination Procedure for Decentralized Demand Response under Distribution Network Constraints

Paulin Jacquot|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2020

Smart Grid Energy Management被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、分配系ネットワークの制約に整合する負荷集約者の意思決定を調整するため、分配型局所マージナル価格（DLMP）を用いた分散型調整メカニズムを提案する。AC最適潮流問題の錐緩和を解くことで、システム全体の実行可能性と最適性を保証するとともに、プライバシーと分散性を維持する。DLMPは、ネットワークの混雑状態や電圧制限を反映するインcentive信号として機能する。

ABSTRACT

Load aggregators are independent private entities whose goal is to optimize energy consumption flexibilities offered by multiple residential consumers. Although aggregators optimize their decisions in a decentralized way, they are indirectly linked together if their respective consumers belong to the same distribution grid. This is an important issue for a distribution system operator (DSO), in charge of the reliability of the distribution network, it has to ensure that decentralized decisions taken do not violate the grid constraints and do not increase the global system costs. From the information point of view,the network state and characteristics are confidential to the DSO, which makes a decentralized solution even more relevant. To address this issue, we propose a decentralized coordination mechanism between the DSO and multiple aggregators that computes the optimal demand response profiles while solving the optimal power flow problem. The procedure, based on distribution locational marginal prices (DLMP), preserves the decentralized structure of information and decisions, and lead to a feasible and optimal solution for both the aggregators and the DSO. The procedure is analyzed from a mechanism design perspective, and different decentralized methods that could be used to implement this procedure are presented.

研究の動機と目的

• 第三者に機微なネットワーク情報が漏洩しない形で、複数の独立した負荷集約者を分配系ネットワーク内で調整する課題に対処すること。
• 集約者が分散的に意思決定をしても、ネットワークの混雑や電圧違反が生じず、電力系統の安定性が損なわれないことを保証すること。
• 配電系統運用者（DSO）にのみ知られているネットワークパrameter（例：線路容量、接続構成）の機密性を保ちながら、真に分散型のソリューションを実現すること。
• DSOの視点から最適なシステム運用を実現しつつ、集約者および末端消費者の自律性を維持するメカニズムを開発すること。
• ACOPF問題の凸緩和から導かれるDLMPをインcentive信号として用いる、実用的でスケーラブルな調整フレームワークを提供すること。

提案手法

• AC最適潮流（ACOPF）問題の2次錐プログラミング（SOCP）緩和を用いて、線路潮流、電圧制限、位相角を含むネットワーク制約をモデル化する。
• DSOがSOCP緩和ACOPFの最適解に基づき中央でDLMPを計算し、各母線における電力注入の限界コストを反映する。
• マスタ−サブプロブレム構造に問題を分解する：DSOがネットワークレベルの問題を解き、各集約者がDLMP信号を用いて自身の需要応答最適化を実行する。
• 2つの分散型アルゴリズム、すなわちプライマル・デュアル勾配法（PDGS）と交替方向乗数法（ADMM）を用いて協調手順を実装し、両者とも最適解への収束を保証する。
• DLMPに基づく信号が予算均衡であり、集約者が柔軟性を真実に報告するよう適切なインセンティブを提供することを保証するためのメカニズム設計フレームワークを適用する。
• 経済的効率性を検証するため、DLMPベースのアプローチと比較する基準としてVCGメカニズムを用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 第三者に機微なネットワーク情報を暴露せずに、分配系ネットワーク内での分散型負荷集約者をどのように調整できるか？
• RQ2 ACOPF問題の凸緩和から導かれるDLMPは、システム最適かつネットワーク実行可能な解へ向かう集約者を効果的に誘導できるか？
• RQ3 提案された調整メカニズムを実装する際、PDGSとADMMの間で、収束性と計算コストのトレードオフはどのように現れるか？
• RQ4 DLMPはどのようにしてネットワーク混雑状態と電圧制限を反映するか？また、注入を減らすか消費を増やす必要がある場合に、負の値を取り得るか？
• RQ5 ネットワーク制約が存在する中で、DLMPベースの支払いは、経済的に効率的なVCG支払いをどの程度正確に近似できるか？

主な発見

• DLMPはネットワーク混雑状態と電圧制限を効果的に反映しており、顕著な価格差が観察された。例として、線路(0,12)の混雑により、ノード(12,13,14)のDLMPは他のノードの2倍にのぼった。
• 時刻t=1におけるノード7のDLMPは明確に負の値（-0.143）であった。これは、このノードでの電力注入を減らすことでシステム効率が向上することを示しており、コスト関数が増加関数であってもDLMPが負の値を取り得ることを実証した。
• ADMMアルゴリズムは60イテレーション（21.41秒）で収束し、プライマル実行可能性誤差は10⁻⁴未満であった。一方、PDGSは1000イテレーション以上（364.23秒）を要し、誤差は10⁻³以上に留まった。これは、ADMMの収束速度が優れていることを示している。
• 各集約者に対するDLMP支払いは、常にその対応するVCG支払いを上回っており、先行研究の理論的結果（DLMPは予算均衡かつ経済的に効率的）を裏付けた。
• 線路(3,8)の混雑を避けるために、需要シフトや負荷削減を促す価格信号を生成することで、メカニズムは集約者を的確に調整した。
• DLMPが全AC潮流モデルの錐緩和から導かれたものであるため、複雑なネットワーク制約下でも、すべての分散的意思決定がACOPFに関して実行可能かつ最適であることを保証する。