[論文レビュー] Selection of Most Effective Control Variables for Solving Optimal Power Flow Using Sensitivity Analysis in Particle Swarm Algorithm

Mohamed Abuella, Constantine J. Hatziadoniu|arXiv (Cornell University)|Jan 16, 2016

Electric Power System Optimization参考文献 3被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、IEEE 30母線系統における最適潮流（OPF）のための粒子群最適化（PSO）において次元削減を実現するため、感度に基づく制御変数選択手法を提案する。発電機の有効電力および電圧などの最も効果的な制御変数を感度解析を用いて同定することで、計算負荷を軽減し収束を加速する。主な結果として、上位ランクの制御変数のみを用いることで、完全変数PSOに比べてはるかに少ない次元数で、ほぼ最適コスト（例：799.86 $/hr）を達成している。

ABSTRACT

Solving the optimal power flow problem is one of the main objectives in electrical power systems analysis and design. The modern optimization algorithms such as the evolutionary algorithms are also adopted to solve this problem, especially when the intermittency nature of generation resources are included, as in wind and solar energy resources, where the models are stochastic and non-linear. This paper uses the particle swarm optimization algorithm for solving the optimal power flow for IEEE-30 bus system. In addition to selection of the most effective control variables based on sensitivity analysis to alleviate the violations and return the system back to its normal state. This adopted strategy would decrease the optimal power flow calculation burden by particle swarm optimization algorithm, especially with large systems.

研究の動機と目的

• 大規模電力系統における最適潮流（OPF）問題を解くにあたり、粒子群最適化（PSO）の計算複雑性を低減すること。
• 感度解析を用いて、系統の制約違反（例：電圧制限）に顕著に影響を与える最も効果的な制御変数を同定すること。
• 意思決定変数の数を削減することでPSOの性能を向上させるとともに、解の品質を損なわないこと。
• さまざまな負荷レベルおよび系統制約下で、IEEE 30母線系統を用いて手法の妥当性を検証すること。
• 再生可能エネルギーの導入率が高く、確率的挙動を示す系統に対しても、変数を削減したPSOの適用可能性を検討すること。

提案手法

• 制御変数に対する電圧および状態変数の感度を計算する感度解析を実施し、感度行列を生成する。
• 感度行列の列ベクトルを用いて、発電機有効電力、電圧、タップ設定など、制御変数を電圧違反への影響度に基づきランク付けする。
• 上位ランクの制御変数（例：P_gs, V_gs, V_g1, V_g2, V_g5, V_g8, T_27）のみを抽出し、次元削減されたPSO探索空間を構築する。
• 削減された変数セットを用いてPSOを実装し、等式制約（潮流）および不等式制約（運転制限）を満たすように、運転コストを最小化するOPF問題を解く。
• 直前の解を初期点として用い、連続する負荷ケース（125–350 MW）に対して収束性を向上させる。
• 標準的なPSOパrameter（例：慣性重み、認知的／社会的係数）を用い、コストおよび制約満たしの観点から性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IEEE 30母線系統において、電圧違反に最も感度が高い制御変数は何か？
• RQ2 感度解析を用いて制御変数の数を削減することで、OPFにおけるPSOの収束性および解の品質にどのような影響を与えるか？
• RQ3 次元削減されたPSOモデルは、完全変数PSOに比べて著しく低い計算負荷でほぼ最適コストを達成できるか？
• RQ4 感度に基づくPSO手法の性能は、さまざまな負荷レベルにおいてどのようにスケーリングされるか？
• RQ5 系統の安全性を維持するとともに運転コストを最小化するために必要な最小限の効果的制御変数のサブセットは何か？

主な発見

• 発電機有効電力（P_gs）と電圧（V_gs）の組み合わせが最も効果的であり、2つの変数でのみ、799.86 $/hrという最低コストを達成した。
• P_gs, V_g1, V_g2, V_g5, V_g8 の5変数の組み合わせでは、800.22 $/hrのコストを達成し、すべての電圧違反を是正した。
• P_gs, V_g1, V_g2, V_g8, T_27 の組み合わせもすべての違反を是正したが、5変数ケースに比べてわずかに高いコストとなった。
• 高負荷レベル（例：325 MWおよび350 MW）では、セキュリティを維持するため、より多くの制御変数を必要としたが、依然として全セットに比べて少ない数であった。
• 最も弱い母線（L26, L29, L30）および母線1と2の間の線路が、特に高負荷レベルで違反を起こしやすかった。
• 感度解析を用いて事前に制御変数を選択することで、PSOの探索空間の次元数が低減され、計算負荷が軽減され、特に確率的発電を伴う大規模系統において効率が向上した。