[论文解读] Collaboratively Optimizing Power Scheduling and Mitigating Congestion using Local Pricing in a Receding Horizon Market

C.J. van Leeuwen, Joost Stam+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 4, 2020

Smart Grid Energy Management参考文献 21被引用 4

一句话总结

本文提出一种去中心化、分层的基于市场的方法，采用滚动时域框架中的本地定价机制，协同优化智能电网中的电力调度并缓解阻塞问题。通过在中央市场运营商与终端用户代理之间仅共享最少信息，该方法在提升可扩展性和用户隐私的同时，实现了接近最优的解决方案（在20%的情况下与全局最优解完全一致），且性能在80%的场景中与集中式求解器相当。

ABSTRACT

A distributed, hierarchical, market based approach is introduced to solve the economic dispatch problem. The approach requires only a minimal amount of information to be shared between a central market operator and the end-users. Price signals from the market operator are sent down to end-user device agents, which in turn respond with power schedules. Intermediate congestion agents make sure that local power constraints are satisfied and any potential congestion is avoided by adding local pricing differences. Our results show that in 20% of the evaluated scenarios the solutions are identical to the global optimum when perfect knowledge is available. In the other 80% the results are not significantly worse, while providing a higher level of scalability and increasing the consumer's privacy.

研究动机与目标

• 解决高比例分布式能源资源和灵活负荷接入下，智能电网中去中心化、实时电力调度的挑战。
• 通过促进终端用户与电网运营商之间的自组织、隐私保护协调，减少对集中式控制的依赖。
• 在满足电网阻塞约束的同时，通过局部定价信号最小化电能损耗。
• 相比集中式优化，提升可扩展性与鲁棒性，尤其在预测不确定性条件下。
• 通过最小化市场运营商与终端用户代理之间的信息交换，实现实际部署的可行性。

提出的方法

• 采用分层市场结构，中央市场运营商向终端用户代理发送价格信号，后者据此响应生成电力调度方案。
• 中间阻塞代理负责执行本地电网约束，并通过本地定价调整防止过载。
• 滚动时域框架采用滚动时间窗口，基于预测数据和更新后的价格信号，迭代优化电力调度。
• 基于梯度下降的定价更新机制使市场运营商能够调整价格，以最小化系统整体电能损耗。
• 该算法对各类代理（如光伏、储能、热泵等）进行建模，其具有不同的成本函数和运行约束。
• 引入本地定价差异，以在预测未来可能出现阻塞时解决冲突，即使预测存在不确定性。

实验结果

研究问题

• RQ1 去中心化的基于市场的方法是否能在最小信息交换下实现接近最优的经济调度性能？
• RQ2 在分层滚动时域框架中，本地定价在缓解阻塞的同时如何保护消费者隐私？
• RQ3 在预测不确定性条件下，所提方法在多大程度上能匹配集中式求解器的性能？
• RQ4 当预测未来阻塞程度过高或过低时，系统行为如何变化？
• RQ5 在去中心化电力调度中，最优性、可扩展性与隐私之间存在何种权衡？

主要发现

• 在20%的评估场景中，当具备完美预测知识时，LP-RH算法的解与全局最优解完全一致。
• 在其余80%的场景中，解的性能与集中式求解器相比无显著差异，表明其性能具有高度一致性。
• 在27种情况下，LP-RH算法优于RHCS求解器，因其对预测不确定性的处理更具灵活性，尤其能有效避免对虚假阻塞预测的过度反应。
• 该算法成功处理了105个随机问题实例，其中79%的可行案例所得解与集中式PICS求解器相当。
• 即使在不可行案例中，LP-RH通过允许临时阻塞违规来最小化电能损耗，后续通过动态价格调整实现问题修正。
• 该方法对预测误差表现出鲁棒性，且在无需完全协调或实时平衡集成的情况下维持了系统稳定性。