[論文レビュー] Towards Real-Time Estimation of Solar Generation From Micro-Synchrophasor Measurements

Emre Can Kara, Ciaran Roberts+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 11, 2016

Photovoltaic System Optimization Techniques参考文献 15被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、マイクロ同期シンフォアスアシレータ測定値（μPMUs）とプロキシ太陽放射光信号を活用して、リアルタイムで太陽光発電（PV）出力を分解する文脈的監視付き推定器（CSGE）を提案する。分散に基づく誤差重み付けを用いてPVと負荷を同時に推定することで、7.5 MWのPVサイトにおいて約450 kWの平均二乗誤差を達成し、ヒューリスティック法や線形回帰手法に比べて顕著に高い精度を実現した。

ABSTRACT

This paper presents a set of methods for estimating the renewable energy generation downstream of a measurement device using real-world measurements. First, we present a generation disaggregation scheme where the only information available for estimation is the micro-synchrophasor measurements obtained at the substation or feeder head. We then propose two strategies in which we use measurements from the substation as well as a proxy solar irradiance measurement. Using these two measurement points, we first propose a multiple linear regression strategy, in which we estimate a relationship between the measured reactive power and the load active power consumption, which are then used in disaggregation. Finally, we expand this strategy to strategically manage the reconstruction errors in the estimators. We simultaneously disaggregate the solar generation and load. We show that it is possible to disaggragate the generation of a 7.5 megawatt photovoltaic site with a root-mean-squared error of approximately 450 kilowatts.

研究の動機と目的

• 制限された測定データを用いて変電所下流の太陽光発電出力をリアルタイムで正確に推定することを目的とする。
• 高比率のPV統合が進む配電網における遮蔽された負荷とランプレート予測の課題に対処することを目的とする。
• 太陽光発電出力推定において力率やインバーター動作に関する強い仮定に依存しないこと。
• 文脈的にインフォームドされた誤差重み付けを用いてPVと負荷を同時にモデル化することで、分解能の精度を向上させること。
• サンプリング周波数とプロキシ日射量の品質が推定性能に与える影響を評価すること。

提案手法

• 夜間の力率が一定であると仮定する力率ベース推定器（PFBE）を提案し、μPMU測定値にのみ依存して昼間のPV出力を推定する。
• 反あて電力とプロキシ日射量に基づいて負荷とPV出力を複数の線形回帰でモデル化する線形推定器（LE）を導入し、合計有効電力誤差を最小化する。
• PVと負荷を同時に分解する文脈的監視付き発電推定器（CSGE）を開発し、昼間と夜間のデータの分散分析を用いて予測誤差の最適重みを推定する。
• 予測誤差分散の逆数をCSGEの目的関数に重み付けとして適用し、誤差の体系的帰属付けとモデルチューニングの向上を実現する。
• 短時間の曇りによるノイズを低減するため、プロキシ日射量信号にローパスフィルタを適用し、信号の一貫性を向上させる。
• 異なるサンプリング周波数での性能を検証し、0.2サンプル/分を超えるとさらなる向上が得られない閾値を同定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 直接的なPV測定がなく、変電所レベルのμPMU測定値のみを用いて、太陽光発電出力を正確に分解できるか？
• RQ2 プロキシ太陽放射光信号を組み込むことで、リアルタイムでの太陽光発電出力推定の精度がどのように向上するか？
• RQ3 誤差が時間的に相関的かつ非一様な場合、PVと負荷のモデル予測を最適に重み付ける方法は何か？
• RQ4 サンプリング周波数は分解能モデルの性能にどのように影響するか？
• RQ5 本フレームワーク下で、空間的ばらつきやインバーターの無効電力制御は、推定精度にどの程度影響を及ぼすか？

主な発見

• 文脈的監視付き発電推定器（CSGE）は、7.5メガワットの太陽光発電サイトにおいて、約450キロワットの平均二乗誤差（RMSE）を達成し、リアルタイム推定において高い精度を示した。
• CSGE手法は、分散に基づく重み付けを用いて誤差を体系的に帰属付けることで、力率ベース推定器（PFBE）と線形推定器（LE）を上回る性能を発揮した。
• CSGEモデルの性能は、サンプリング周波数が0.2サンプル/分まで向上し、以降はさらなる向上が観察されなかった。
• 線形推定器で用いられる「負荷予測誤差がPV予測誤差よりもはるかに小さい」という仮定は、過剰に制限的であり、モデルチューニングを制限する。
• 夜間の分散を用いて負荷予測誤差分散を推定し、昼間の分散を用いて結合誤差分散を推定することで、CSGE目的関数における正確でデータ駆動型の誤差重み付けが可能になった。
• プロキシ日射量データを高周波数の雲由来のフラクチュエーションを除去するようにフィルタリングしても、本手法は依然として頑健であるため、実運用環境での実用性が示された。