論文の概要: Optimal Operation of Power Systems with Energy Storage under Uncertainty: A Scenario-based Method with Strategic Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10013v1
• Date: Wed, 21 Jul 2021 11:21:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-22 14:21:50.316467
• Title: Optimal Operation of Power Systems with Energy Storage under Uncertainty: A Scenario-based Method with Strategic Sampling
• Title（参考訳）: 不確実性下における電力貯蔵システムの最適運用:戦略サンプリングを用いたシナリオベース手法
• Authors: Ren Hu and Qifeng Li
• Abstract要約: エネルギー貯蔵(ES)、断続再生可能エネルギー、制御不能電力負荷の多周期ダイナミクスは、電力系統運用(PSO)の最適化を困難にしている。 不確実性下での多周期最適PSOは、確率制約付き確率最適化(CCO)モデルパラダイムを用いて定式化される。 本稿では,この難解なCCO問題に対する新しい解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The multi-period dynamics of energy storage (ES), intermittent renewable generation and uncontrollable power loads, make the optimization of power system operation (PSO) challenging. A multi-period optimal PSO under uncertainty is formulated using the chance-constrained optimization (CCO) modeling paradigm, where the constraints include the nonlinear energy storage and AC power flow models. Based on the emerging scenario optimization method which does not rely on pre-known probability distribution functions, this paper develops a novel solution method for this challenging CCO problem. The proposed meth-od is computationally effective for mainly two reasons. First, the original AC power flow constraints are approximated by a set of learning-assisted quadratic convex inequalities based on a generalized least absolute shrinkage and selection operator. Second, considering the physical patterns of data and motived by learning-based sampling, the strategic sampling method is developed to significantly reduce the required number of scenarios through different sampling strategies. The simulation results on IEEE standard systems indicate that 1) the proposed strategic sampling significantly improves the computational efficiency of the scenario-based approach for solving the chance-constrained optimal PSO problem, 2) the data-driven convex approximation of power flow can be promising alternatives of nonlinear and nonconvex AC power flow.
• Abstract（参考訳）: エネルギー貯蔵(ES)、断続再生可能エネルギー、制御不能電力負荷の多周期ダイナミクスは、電力系統運用(PSO)の最適化を困難にしている。 不確実性下での多周期最適PSOは、非線形エネルギー貯蔵と交流電力フローモデルを含む確率制約最適化(CCO)モデルパラダイムを用いて定式化される。 本稿では, 既知確率分布関数に依存しない新たなシナリオ最適化手法を考案し, この問題に対する新しい解法を提案する。 提案手法は,主に2つの理由から有効である。 まず、最初の交流電力フロー制約は、一般化された最小絶対収縮選択演算子に基づく学習支援二次凸不等式によって近似される。 第2に,データの物理的パターンと学習に基づくサンプリングの動機を考慮し,異なるサンプリング戦略によって要求されるシナリオ数を著しく削減する戦略サンプリング手法を開発した。 IEEE標準システムのシミュレーション結果から,1) 提案した戦略サンプリングは, 確率制約付き最適PSO問題の解法におけるシナリオベースアプローチの計算効率を著しく向上し, 2) 電力フローのデータ駆動凸近似は非線形および非凸交流流の代替となる可能性が示唆された。

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