[논문 리뷰] Optimized Household Demand Management with Local Solar PV Generation

Seyyed Hamid Elyas, Hamidreza Sadeghian외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 21.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 6인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 동적 요금제와 전압 제약 조건 하에서 가정용 태양광 발전을 갖춘 가정의 가전기기 운영을 최적화하여 전기 요금과 그리드 전력 수입을 최소화하는 클론 선택 알고리즘(CSA) 기반의 최적화된 가정 수요 관리 전략을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 효과적인 부하 이동과 태양광 활용을 통해 비용과 그리드 의존도를 크게 감소시킴을 보여준다.

ABSTRACT

Demand Side Management (DSM) strategies are of-ten associated with the objectives of smoothing the load curve and reducing peak load. Although the future of demand side manage-ment is technically dependent on remote and automatic control of residential loads, the end-users play a significant role by shifting the use of appliances to the off-peak hours when they are exposed to Day-ahead market price. This paper proposes an optimum so-lution to the problem of scheduling of household demand side management in the presence of PV generation under a set of tech-nical constraints such as dynamic electricity pricing and voltage deviation. The proposed solution is implemented based on the Clonal Selection Algorithm (CSA). This solution is evaluated through a set of scenarios and simulation results show that the proposed approach results in the reduction of electricity bills and the import of energy from the grid.

연구 동기 및 목표

• 동적 전기 요금제 하에서 가정용 태양광 발전과 수요측면 관리(DSM)를 통합하는 데 도전하는 것.
• 지능적인 가전기기 스케줄링을 통해 가정 전기 요금을 최소화하고 그리드 에너지 수입을 줄이는 것.
• 전압 편차 한계와 운영 제약 조건을 준수하여 기술적 타당성을 확보하는 것.
• 실시간 요금 신호를 활용한 탈중앙화되고 사용자 반응형인 DSM 솔루션을 개발하는 것.
• 다양한 가정 및 태양광 발전 시나리오 하에서 제안된 알고리즘의 성능을 평가하는 것.

제안 방법

• 본 연구는 가정 수요 스케줄링 문제를 해결하기 위해 생물학적 영감을 받은 최적화 기법인 클론 선택 알고리즘(CSA)을 사용한다.
• CSA는 실시간 전기 요금과 태양광 발전 가능성을 바탕으로 가전기기의 최적 시작 시점과 운전 시간을 결정하는 데 적용된다.
• 최적화 모델은 전압 편차 한계, 가전기기 운전 윈도우, 최소/최대 전력 소비 등의 제약 조건을 포함한다.
• 동적 전기 요금 신호는 피크 시간대 외부의 저렴한 요금 시기에 부하를 이동시키기 위한 입력으로 사용된다.
• 알고리즘은 면역 체계의 행동을 모방하여 클론 확장과 선택을 통해 다수의 후보 스케줄을 평가하고 최적 해에 수렴한다.
• 해결책은 다양한 실제적인 가정 및 태양광 발전 시나리오를 대상으로 시뮬레이션을 통해 평가된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지역 태양광 발전과 통합된 가정 수요를 어떻게 최적화하여 전기 요금을 줄일 수 있는가?
• RQ2 클론 선택 알고리즘이 전압 안정성을 유지하면서 그리드 에너지 수입을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 실제 가정 환경에서 제안된 방법은 동적 전기 요금 신호에 얼마나 효과적으로 대응하는가?
• RQ4 태양광 발전이 부하 곡선의 평탄화와 피크 수요 감소에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 전압 편차와 같은 기술적 제약 조건이 스케줄링 솔루션의 타당성과 성능에 미치는 영향은 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 CSA 기반 수요 관리 접근법은 피크 시간대 외부로 가전기기 운전을 이동시켜 가정 전기 요금을 크게 감소시켰다.
• 가전기기 운전이 지역 태양광 발전과 더 잘 일치함에 따라 그리드에서의 에너지 수입이 상당히 감소했다.
• 모든 테스트 시나리오에서 알고리즘이 전압 수준을 허용 가능한 범위 내에서 유지하여 기술적 타당성을 확보했다.
• 부하 곡선 평탄화가 달성되었으며, 고가 전기 요금 시기 동안 피크 수요가 뚜렷하게 감소했다.
• 태양 복사량과 가정 부하 패턴의 변화에 관계없이 본 방법은 뛰어난 성능을 보였다.
• 시뮬레이션 결과는 CSA가 비용 절감과 그리드 의존도 감소 측면에서 기준 스케줄링 전략보다 뛰어난 성능을 보였음을 확인했다.