전기-열 마이크로그리드의 가변 유량 온도를 활용한 예측 운영 제어기

Core Concepts

본 연구에서는 전기-열 마이크로그리드의 유연성을 높이기 위해 가변 유량 온도를 활용한 예측 운영 제어기를 제안한다. 이를 통해 열 네트워크의 내재적 저장 용량을 명시적으로 활용할 수 있다.

Abstract

본 논문에서는 전기-열 마이크로그리드의 최적 운영을 위한 예측 제어 기법을 제안한다.
먼저, 전기 및 열 네트워크로 구성된 다층 네트워크 모델을 개발한다. 전기 네트워크는 DC 전력 흐름 근사를 사용하여 모델링하고, 열 네트워크는 1차원 오일러 방정식을 활용하여 동적 모델을 도출한다. 두 네트워크는 열 펌프를 통해 상호 연결된다.
이러한 모델을 바탕으로 운영 목표와 제약 조건을 고려하여 제한된 볼록 최적화 문제를 정의한다. 이를 통해 전기-열 마이크로그리드의 최적 운영을 위한 모델 예측 제어 기법을 개발한다.
제안된 제어 알고리즘의 성능은 사례 연구를 통해 입증된다. 사례 연구 결과, 가변 유량 온도를 허용함으로써 열 네트워크의 내재적 저장 용량을 활용하여 운영 비용과 효율성을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 또한 전력망 수요 감소, 열 펌프 운전의 균일화, 에너지 저장 장치 용량 감소 등의 효과를 달성할 수 있다.

Stats

전력망 수요 감소: 1.23%
열 펌프 최대 출력 감소: 16.10%
에너지 저장 장치 최대 용량 감소: 21.90%
에너지 저장 장치 총 사용 용량 감소: 16.65%
열 펌프 운전 분산 감소: 32.16%

Quotes

"본 연구에서는 전기-열 마이크로그리드의 유연성을 높이기 위해 가변 유량 온도를 활용한 예측 운영 제어기를 제안한다."
"제안된 제어 알고리즘의 성능은 사례 연구를 통해 입증되며, 가변 유량 온도를 허용함으로써 열 네트워크의 내재적 저장 용량을 활용하여 운영 비용과 효율성을 향상시킬 수 있음을 보여준다."

Key Insights Distilled From

A Predictive Operation Controller for an Electro-Thermal Microgrid Utilizing Variable Flow Temperatures

by Max Rose,Chr... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2212.07078.pdf

Deeper Inquiries

열 네트워크의 동적 모델링 외에 전기 네트워크 모델링에서 고려할 수 있는 추가적인 요소는 무엇이 있을까

전기 네트워크 모델링에서 추가적으로 고려할 수 있는 요소는 전력 시장 가격, 전력 수요 및 공급의 변동성, 전력 저장 장치의 효율성 등이 있습니다. 전력 시장 가격의 변동은 운영 비용에 영향을 미치며, 전력 수요 및 공급의 예측 오차는 운영 계획에 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 전력 저장 장치의 특성과 효율성은 전체 시스템의 운영에 중요한 역할을 할 수 있습니다.

제안된 예측 제어 기법의 강건성을 높이기 위해 수요 및 공급 불확실성을 어떻게 고려할 수 있을까

수요 및 공급 불확실성을 고려하여 제안된 예측 제어 기법의 강건성을 높이기 위해 확률적 최적화 기법이 사용될 수 있습니다. 확률적 최적화는 불확실성을 고려하여 최적 운영 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 실시간 데이터 및 센서를 활용하여 수요 및 공급 데이터를 지속적으로 업데이트하고 모델을 개선함으로써 불확실성을 줄일 수 있습니다.

전기-열 마이크로그리드의 최적 운영을 위해 다른 에너지 부문(예: 가스)을 어떻게 통합할 수 있을까

전기-열 마이크로그리드에 다른 에너지 부문(가스 등)을 통합하기 위해서는 다양한 에너지 형태 간의 상호작용을 고려해야 합니다. 가스 시스템을 통합하면 전기 및 열 네트워크 간의 에너지 흐름을 최적화하고 시너지를 창출할 수 있습니다. 이를 위해 다양한 에너지 형태 간의 변환 효율성, 저장 및 공급 시스템을 통합하여 종합적인 에너지 관리 전략을 개발할 수 있습니다.