[論文レビュー] Fast Probabilistic Hosting Capacity Analysis for Active Distribution Systems

Sina Taheri, Mana Jalali+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 5, 2020

Optimal Power Flow Distribution参考文献 39被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、多パrameterプログラミング（MPP）を用いて、活性配電系統における高速な確率的ホスティングキャパシティ分析（PHCA）を提案する。これにより、最適潮流（OPF）の計算回数を大幅に削減できる。OPF問題を二次計画問題に再定式化し、MPPを活用してパラメータ空間全体で実行可能および非実行可能な解を解析的に特定することで、10倍の高速化を達成した。IEEE 123バス系統では518,400件のOPFインスタンスのうち6,905件のみを解き、1,160バス系統では86,400件のうち2,111件にまで削減した。

ABSTRACT

Interconnection studies for distributed energy resources (DERs) can currently take months since they entail simulating a large number of power flow scenarios. If DERs are to be actively controlled, probabilistic hosting capacity analysis (PHCA) studies become more time-consuming since they require solving multiple optimal power flow (OPF) tasks. PHCA is expedited here by leveraging the powerful tool of multiparametric programming (MPP). Using an approximate grid model, optimal DER setpoints are decided by a quadratic program, which depends on analysis and uncertain parameters in a possibly nonlinear fashion. By reformulating this program, feasible and infeasible OPF instances alike are handled in a unified way to uniquely reveal the location, frequency, and severity of feeder constraint violations. The effect of voltage regulators is also captured by novel approximate models. Upon properly extending MPP to PHCA, we were able to find the exact minimizers for 518,400 OPF instances on the IEEE 123-bus feeder by solving only 6,905 of them, and 86,400 instances on a 1,160-bus feeder by solving only 2,111 instances. This accelerated PHCA by a factor of 10. Thus, a utility can promptly infer grid statistics using real-world data without a probabilistic characterization of uncertain parameters.

研究の動機と目的

• アクティブに制御されるDERを有する配電系統における、確率的ホスティングキャパシティ分析（PHCA）の高い計算コストを解消すること。
• PHCA研究において数万件のOPF問題を解くことが現在のボトル neck となっている問題を克服すること。
• 不確実パラメータの確率的仮定を必要とせず、スケーラブルで高速な方法を構築すること。
• 実際のデータを用いて、電力会社がホスティングキャパシティと制約違反リスクを迅速に評価できるようにすること。
• 多パrameterプログラミング（MPP）をPHCAに拡張し、実行可能および非実行可能なOPFインスタンスを統一的なフレームワークで取り扱うこと。

提案手法

• 不確実な負荷および発電量をパrameterとする線形化されたグリッドモデル下で、DER最適ディスpatchを凸二次計画問題（QP）として定式化する。
• QPを再定式化し、実行可能および非実行可能なOPFインスタンスを一様に取り扱えるようにすることで、制約違反の位置、頻度、深刻度を特定可能にする。
• 電圧調整装置の影響を捉えるために、新たな近似モデルをOPF定式化に統合する。
• 多パrameterプログラミング（MPP）を活用し、不確実変数のパラメータ空間全体で最適解マップを解析的に導出する。
• MPPを用いて、解構造が変化する重要な領域を特定し、OPF計算回数を大幅に削減した上で正確な最小化解を計算可能にする。
• 実世界のフィーダモデル（IEEE 123バスおよび1,160バス）に本手法を適用し、スケーラビリティと高速化を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多パrameterプログラミングは、活性配電系統の確率的ホスティングキャパシティ分析（PHCA）に効果的に拡張可能か？
• RQ2 MPPは、PHCAにおける解の正確性を保ちながら、必要なOPF計算回数をどの程度削減できるか？
• RQ3 近似的だが高精度なモデルを用いて、電圧調整装置の影響をOPFベースのPHCAにどのように統合できるか？
• RQ4 提案手法は、実行可能および非実行可能なOPFインスタンスを統一的なフレームワークで処理でき、制約違反を検出可能か？
• RQ5 大規模なシナリオ集合に対して、ブルートフォースなOPF計算と比較して、MPPを用いたPHCAでどの程度の高速化が達成できるか？

主な発見

• 提案手法であるMPPベースのPHCAは、IEEE 123バスフィーダーにおいて、OPF計算回数を518,400回から6,905回にまで削減し、10倍の高速化を達成した。
• 1,160バスフィーダーにおいても、86,400件のOPFインスタンスのうち2,111件のみを解き、再びブルートフォース計算と比較して10倍の加速を達成した。
• ホスティングキャパシティを超えた場合に、系統の制約違反の位置、頻度、深刻度を正確に同定できる。
• 不確実パラメータに確率的仮定を必要とせず、実際のデータに基づいて正確な最小化解を計算可能である。
• OPF定式化に近似電圧調整装置モデルを統合することで、正確性を維持しつつ計算効率を確保した。
• 本手法は、実行可能および非実行可能なOPFインスタンスを統一的なフレームワークで処理でき、包括的なリスク評価を可能にした。