[논문 리뷰] Real-time Shared Energy Storage Management for Renewable Energy Integration in Smart Grid

Katayoun Rahbar, Mohammad R. Vedady Moghadam외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 02.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 12인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 스마트 그라이드의 공유 에너지 저장 시스템(Ess)을 위한 분산형이고 프라이버시를 보장하는 알고리즘을 제안하며, 여러 재생 가능 에너지 설비를 갖춘 사용자가 함께 충전/방전을 최적화하여 총 에너지 비용을 최소화할 수 있도록 한다. 이 방법은 개별 ESS보다 낮은 비용과 더 작은 ESS 용량 필요량을 달성하며, 예측 오차와 높은 재생 가능 에너지 다양성이 낮은 ESS 용량에서 비용 절감 효과를 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

Energy storage systems (ESSs) are essential components of the future smart grids with high penetration of renewable energy sources. However, deploying individual ESSs for all energy consumers, especially in large systems, may not be practically feasible mainly due to high upfront cost of purchasing many ESSs and space limitation. As a result, the concept of shared ESS enabling all users charge/discharge to/from a common ESS has become appealing. In this paper, we study the energy management problem of a group of users with renewable energy sources and controllable (i.e., demand responsive) loads that all share a common ESS so as to minimize their sum weighted energy cost. Specifically, we propose a distributed algorithm to solve the formulated problem, which iteratively derives the optimal values of charging/discharging to/from the shared ESS, while only limited information is exchanged between users and a central controller; hence, the privacy of users is preserved. With the optimal charging and discharging values obtained, each user needs to independently solve a simple linear programming (LP) problem to derive the optimal energy consumption of its controllable loads over time as well as that of purchased from the grid. Using simulations, we show that the shared ESS can achieve lower energy cost compared to the case of distributed ESSs, where each user owns its ESS and does not share it with others. Next, we propose online algorithms for the real-time energy management, under non-zero prediction errors of load and renewable energy. The proposed algorithms differ in complexity and the information required to be shared between the users and central controller, where their performance is also compared via simulations.

연구 동기 및 목표

• 대규모 스마트 그라이드에서 모든 사용자에게 개별 ESS를 도입하는 데 드는 높은 초도 비용과 공간 제약 문제를 해결하기 위해.
• 재생 가능 에너지 생산과 제어 가능한 부하를 갖춘 여러 사용자가 중앙 제어기와 함께 에너지 사용을 공동으로 최적화하는 공유 ESS 모델을 설계하기 위해.
• 사용자 프라이버시를 보장하기 위해 정보 교환을 제한하면서도 모든 사용자의 총 가중 에너지 비용을 최소화하기 위해.
• 실시간 예측 오차를 다룰 수 있는 온라인 알고리즘을 개발하고 비교하기 위해.
• 비용 절감과 ESS 용량 효율성 측면에서 분산형 ESS 도입 대비 공유 ESS의 성능 향상을 평가하기 위해.

제안 방법

• 미래의 재생 가능 에너지 생산 및 부하 프로파일에 대한 정확한 지식을 전제로 한 오프라인 에너지 관리 문제를 수립한다.
• 사용자와 중앙 제어기 간에 제한된 정보만 교환하는 반복적 분산 알고리즘을 제안하여 최적의 공유 ESS 충전/방전 스케줄을 계산한다.
• 각 사용자에서 선형 프로그래밍 하위 문제를 해결하기 위해 볼록 최적화를 사용하여 최적의 제어 가능한 부하 소비 및 전력 구매량을 결정한다.
• 실시간 예측 오차를 다루기 위해 리커링 호라이즌 제어(RHC), 예측 전략(PS), 온라인 기준 프레임워크(OBF)의 세 가지 온라인 알고리즘을 도입한다.
• 예측 오차에 대한 강건성과 성능 평가를 위해 시뮬레이션에서 정규 분포를 따르는 예측 오차를 사용한다.
• 비용 절감과 ESS 활용도에 미치는 영향을 평가하기 위해 태양광 전용 대비 혼합 풍력/태양광 등의 다양한 재생 가능 에너지 조합을 기반으로 시스템 성능을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공유 ESS 시스템은 여러 재생 가능 에너지 통합 사용자의 총 가중 에너지 비용을 최소화하면서도 사용자 프라이버시를 어떻게 보장할 수 있는가?
• RQ2 부하 및 재생 가능 에너지 생산 예측 오차가 존재할 경우, 오프라인 최적 해와 온라인 알고리즘 간의 성능 격차는 얼마나 되는가?
• RQ3 재생 가능 에너지 다양성(예: 태양광 대비 풍력 대비 혼합)은 필요한 공유 ESS 용량과 달성 가능한 비용 절감에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 개별 사용자별 ESS 도입 대비 공유 ESS는 총 에너지 비용을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ5 다양한 온라인 알고리즘(RHC, PS, OBF)은 불확실성 하에서 복잡성, 정보 공유 수준, 비용 성능 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 공유 ESS는 분산형 ESS보다 총 에너지 비용을 크게 줄이며, 더 낮은 총 ESS 용량으로도 비용 절감 효과를 달성한다.
• 28kWh의 공유 ESS로도 분산형 ESS에서 요구하는 56kWh의 용량과 동일한 비용 절감 효과를 달성하여, 필요 용량을 50% 감소시킨다.
• 높은 재생 가능 에너지 다양성(예: 혼합 태양광 및 풍력)은 낮은 ESS 용량에서도 더 높은 비용 절감 효과를 가능하게 하며, 태양광 전용 시스템 대비 18kWh에서 최대 절감 효과를 달성하고, 태양광 전용 시스템은 36kWh에서 최대 절감 효과를 달성한다.
• 리커링 호라이즌 제어(RHC) 온라인 알고리즘이 오프라인 최적 해에 가장 가까운 성능을 보이며, σ² = 1.2 kW²일 때 약 4.4%의 성능 손실만을 보인다.
• 예측 오차가 있는 환경에서 PS와 OBF 온라인 알고리즘은 각각 4.4%와 7.4%의 성능 손실을 기록하여 높은 강건성을 입증한다.
• 고다양성 케이스에서는 충전 및 방전이 서로 다른 시간에 발생하여 동시 에너지 흐름이 감소하고 ESS 활용도가 향상되며, 저다양성(태양광 전용) 케이스와는 달리 흐름이 크게 겹친다.