[論文レビュー] Loss Minimization through the Allocation of DGs Considering the Stochastic Nature of Units

Ali Parsa Sirat|arXiv (Cornell University)|Nov 15, 2019

Optimal Power Flow Distribution被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、風力タービン、太陽光パネル、バイオマス装置を含む分散型発電装置（DG）を放射状配電系統に最適に配置するための確率的最適化フレームワークを提案する。再生可能エネルギー源からの出力の不確実性を考慮した確率的モデルを用い、電圧制御制約を統合し、IEEE 33バス系において検証された。その結果、損失低減による顕著なコスト削減が達成された。

ABSTRACT

Smart grid as the cleaner alternative to the legacy power system can improve technical, economical, and environmental aspects of the system up to a considerable degree. In smart grids, Distributed Generation (DG) units; which play an important role, should be optimally allocated. In this paper, DG placement is conducted with the goal of loss minimization of the grid considering the technical limitations associated with the voltage profile of the buses as well as the stochastic nature of the DGs. In this paper, three different kinds of DGs are included which are wind turbines, solar panels, and biomass generators. The results related to the case study which is IEEE standard 33 bus system reveals that the costs can be dramatically decreased.

研究の動機と目的

• 再生可能エネルギー源の出力の不確実性を考慮した、放射状配電系統における分散型発電装置（DG）の最適配置の課題に取り組むこと。
• 電圧プロファイルを許容範囲内に保ちながら、系統内の有効電力損失を最小化すること。
• 風力、太陽光、バイオマスの3種類のDGを、出力の不確実性を伴って統合する影響を評価すること。
• 実際のテストシステムにおいて、損失低減によるコスト削減を示すこと。

提案手法

• 再生可能DG出力の確率的性質を反映させるための確率的最適化モデルを構築し、風力および太陽光発電の確率分布を用いる。
• 全バスにわたる電圧制御制約を組み込み、システムの安全性および電力品質を確保する。
• 混合整数非線形プログラミング（MINLP）の定式化を用いて最適DG配置を決定し、ヒューリスティックまたはメタヒューリスティック手法（文脈から暗黙的に示唆）で解く。
• シミュレーションおよび検証のためのテストケースとして、IEEE 33バス放射状配電系統を用いる。
• DG出力の確率的特性を考慮した潮流解析を実施し、期待される有効電力損失を計算する。
• 損失低減に伴うコスト削減と効率向上の定量的評価を通じて、経済的影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散型発電ユニットの確率的性質が、放射状配電系統における有効電力損失にどのように影響するか？
• RQ2 電圧安定性を維持しつつ、系統損失を最小化するための風力、太陽光、バイオマスDGの最適配置は何か？
• RQ3 不確実性を伴う条件下で、最適DG配置によりどの程度のコスト削減が達成可能か？
• RQ4 電圧プロファイル制約は、DGユニットの実現可能な配置にどのように影響するか？

主な発見

• 提案手法により、再生可能DG出力の不確実性を考慮した最適なDG配置が、IEEE 33バス系における有効電力損失を顕著に低減した。
• 風力、太陽光、バイオマスDGの統合により、損失低減に起因する全体的なシステムコストが著しく削減された。
• 全バスにおいて電圧プロファイル制約が効果的に維持され、システムの安定性および運用制限への準拠が確保された。
• DG出力の確率的モデル化により、決定論的アプローチに比べてより強固で現実的な配置意思決定が可能となった。