MATLB|複数のマイクログリッドと分散型エネルギー取引

I. 概要

人々、産業、電気自動車のエネルギー需要に牽引されて、世界のエネルギー需要は今後数年間で着実に増加すると予想されており、より正確には、2030 年までに 40% 増加すると予想されています。この需要は、ますますエネルギーに依存する人間のライフスタイル、主要な交通手段としての電気自動車の出現、機械によって促進されるプロセスのさらなる自動化によって加速されています。今日のグリッドでは、エネルギーは集中型の大規模エネルギープラント (マイクログリッドエネルギー生成) で生成され、その後、多くの場合、非常に長距離で複雑なエネルギー送電網を介して最終顧客に送られます。このような複雑な構造により柔軟性が低下し、需要の増加に適応することが困難になるため、送電網が不安定になり停電が発生する可能性が高まります。最近ヨーロッパと北米で発生した停電で数百万ユーロの被害が発生したことからも分かるように、その影響は甚大です。

これに関連して、分散型 (再生可能) エネルギーが地域のニーズを満たすために使用される、マイクログリッドが有望なエネルギーソリューションとして浮上しています。地元の生産がマイクログリッドの要件を満たせない場合は、大手電力会社からエネルギーを購入します。マイクログリッドは、電力供給の信頼性（島などを経由するものなど）、再生可能エネルギーの普及拡大による効率と持続可能性の向上、拡張性と投資の延期、補助サービスの提供など、多くの利点を提供すると想定されています。マイクログリッドの顕著な特徴の 1 つである単独化とは、マイクログリッドの負荷をメイングリッドから切り離し、ローカルのエネルギー源のみから供給する機能を指します。予測的単独運転は、主送電網が総需要をサポートできない場合、および/または停電に陥る可能性のある主送電網の問題を事業者が検出した場合に実行されます。このような場合、マイクログリッドは少なくとも基本的な電力サービスを保証するのに十分なエネルギーを供給できます。システム全体が再び安定すると、メイングリッドへの接続が復元されます。明らかに、これらは不安定性を引き起こす可能性がある重要な機能です。

スマートグリッドの機能を向上させるための典型的なアプローチは、たとえこれらのマイクログリッドが孤立している、つまりメイングリッドから切り離されている場合でも、複数のマイクログリッドが相互にエネルギーを交換する状況を考慮することです。言い換えれば、一連の連続したマイクログリッド内にはエネルギーの流れがありますが、マイクログリッドとメイングリッドの間にはエネルギーの流れはありません。このような背景から、最適電力潮流問題が最近大きな注目を集めています。たとえば、オチョアとハリソンは、協調電圧制御のための電力潮流問題を共同で検討しました。あるいは、関連文献の研究では、不平衡配電ネットワークに焦点を当て、三相潮流問題を解決するためのニュートン降下法に基づく方法が提案されています。これらの集中ソリューションはスケーラビリティとプライバシーの問題を抱えている可能性があるため、OPF 問題は一般に非凸であるため、正確な解決策は計算するには複雑すぎる可能性があります。したがって、次善のアプローチが採用されることがよくあります。一部の文献では、乗算器のいわゆる交互方向法を使用しています (分散型方法での電力流問題の解決を参照)。

この論文では、島状マイクログリッド間のエネルギー取引のために分散凸型最適化フレームワークを開発します。より具体的には、この問題は、任意のトポロジーを通じてエネルギーフローを交換する複数の島状マイクログリッドで構成されます。スケーラビリティの問題のため、コスト関数のローカル情報を保存するために、実際の反復回数内で最適解に収束する部分勾配ベースのコスト最小化アルゴリズムについて説明します。さらに、このアプローチは、アルゴリズムの収束速度とさまざまなネットワークトポロジの実装コストを考慮して、「需要と供給モデル」と「市場清算」の観点からアルゴリズムの反復の数値結果を説明する、非常に直観的な経済的解釈を可能にします。

2. 数学的モデル

アイランドモードで動作するM 個の相互接続されたマイクログリッドで構成されるマルチマイクログリッドシステムを考えてみましょう $\left(\in\mathrm{Gs}\right)$ 。各ディスパッチ間隔中に、各マイクログリッドは電気エネルギー単位 $\in \mathrm{G}-i$ を生成し、電気エネルギー単位を消費します。さらに、( )に電力を販売したり、 ( ) からエネルギーを購入したりすることが許可されています。次に、内部の電気エネルギーのバランスは次のようにする必要があります。 $E_{i}^{(g)}$ $E_{i}^{(c)}$ $\in \mathrm{G}-i$ $\uGj$ $E_{i,j}$ $j\neq i$ $\mu Gk$ $k\neq i$ $E_{k,i}$ $\uG$

%% 可视化
figure
plot(inputdata{:,end-2},uGcosts'/1000)
xlabel('E_4^{(c)} [MWh]')
ylabel('成本[k$]')
grid
axis([0 12 0 1.4])
hold
plot(inputdata{:,end-2},C{1}(inputdata{:,1})/1000,'k--')
plot(inputdata{:,end-2},C{1}(inputdata{:,end-2})/1000,'k-.')
legend('uG1','uG2','uG3','uG4','disc. {1,2,3}','disc. 4','Location','northwest')
saveas(gcf, 'local_costs.png')

figure
hh = plotyy(inputdata{:,end-2},Sell4,inputdata{:,end-2},[Price Sell4.*Price]/1000);
xlabel('E_4^{(c)} [MWh]')
ylabel(hh(1),'[MWh]')
ylabel(hh(2),'[k$]')
grid
axis(hh(1),[0 12 0 3.6])
set(hh(1),'YTick',0:3)
axis(hh(2),[0 12 0 1.8])
set(hh(2),'YTick',0:.5:1.5)
legend('售出电能', '单价', '收益')
saveas(gcf, 'trading.png')

3. 結果の視覚化

4、Matlab コードの実装

Re: コード