[论文解读] Corrective dispatch of uncertain energy resources using chance-constrained receding horizon control

Mahraz Amini, Mads Almassalkhi|arXiv (Cornell University)|Oct 19, 2018

Smart Grid Energy Management参考文献 6被引用 1

一句话总结

本文提出了一种基于风险的机会约束模型预测控制（RB-CC-MPC）框架，通过协同优化运行风险与设定点偏差，实现对不确定、容量受限的分布式能源资源（DERs）的最优调度。该方法可在分钟级时间尺度上实现对虚拟储能的鲁棒、实时协调，减少非计划发电机参与，并改善在状态荷电和容量估计不确定情况下的IEEE RTS-96系统中可再生能源波动的平衡。

ABSTRACT

To optimally dispatch uncertain, energy-constrained reserves, model predictive control offers a viable tool to develop an appropriate trade-off between closed-loop performance and robustness of the dispatch. Therefore, this paper investigates the uncertainty associated with energy-constrained aggregations of flexible distributed energy resources (DERs). The uncertainty studied herein is associated with estimating the capacity of and the estimated state of charge from an aggregation of DERs. To that effect, a risk-based chance constrained MPC (RB-CC-MPC) is developed that co-optimizes the operational risk of prematurely saturating the (virtual) energy storage against deviating generators from their scheduled set-point. On a fast minutely timescale, the RB-CC-MPC coordinates energy-constrained virtual resources to minimize unscheduled participation of and overcome ramp-rate limited generators for balancing variability from renewable generation, while taking into account grid conditions. To illustrate the effectiveness of the proposed method, simulation-based analysis is carried out on an augmented IEEE RTS-96 network with uncertain energy resources.

研究动机与目标

• 解决在容量和荷电状态估计不确定条件下，对容量受限、灵活性高的分布式能源资源（DERs）进行调度的挑战。
• 减少因可再生能源出力波动导致的爬坡率受限发电机的非计划参与。
• 在虚拟储能提前饱和的风险与设定点偏差之间实现平衡。
• 在遵守电网条件的前提下，实现实时、快速时间尺度（分钟级）的虚拟资源协调。
• 开发一种基于风险的控制框架，对DER聚合体中的不确定性进行量化管理。

提出的方法

• 构建一种机会约束模型预测控制（MPC）框架，以处理对虚拟储能饱和和发电机偏差的概率约束。
• 协同优化两个目标：最小化虚拟储能过早耗尽或过载的风险，以及最小化与计划发电机设定点的偏差。
• 利用对DER聚合体荷电状态和可用容量的概率估计来建模不确定性。
• 采用递推时域控制策略，根据更新的预测和测量结果持续更新控制动作。
• 在优化中纳入电网约束，以确保安全和可靠运行。
• 采用基于风险的公式，使约束以预设概率（例如95%）满足，从而在性能与鲁棒性之间实现权衡。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不确定的DER聚合体中，如何协同优化虚拟储能饱和的运行风险与设定点偏差？
• RQ2 机会约束MPC在多大程度上可减少因可再生能源波动导致的非计划发电机参与？
• RQ3 所提出的RB-CC-MPC框架在荷电状态和容量估计不确定条件下，如何维持系统安全与性能？
• RQ4 机会约束公式的引入对调度策略的鲁棒性与闭环性能有何影响？
• RQ5 该方法在真实电力网络中，对容量受限的虚拟资源在快速、分钟级时间尺度上的协调效果如何？

主要发现

• RB-CC-MPC框架通过主动管理虚拟储能容量，成功减少了爬坡率受限发电机的非计划参与。
• 该方法在最小化与计划设定点偏差的同时，保持了满足运行约束（如虚拟储能限制）的高概率。
• 在扩展的IEEE RTS-96系统上的仿真结果表明，该方法显著提升了对可再生能源波动的韧性，并增强了调度的可靠性。
• 机会约束公式实现了鲁棒性与性能之间的可量化权衡，且约束在用户定义的置信水平下得以满足。
• 该方法实现了对虚拟资源在快速、分钟级控制时间尺度上的有效协调，适用于实时实施。
• 该方法有效处理了聚合DER中荷电状态和可用容量估计的不确定性，提升了调度的准确性和可靠性。