핵심 개념
마이크로그리드의 실시간 운영에서 불확실성을 완화하기 위해 다양한 접근법을 비교 분석하였다. 이를 통해 날씨 예측의 정확도가 낮은 상황에서도 효과적으로 마이크로그리드를 운영할 수 있는 방안을 제시하였다.
초록
이 논문은 연결된 마이크로그리드의 실시간 운영에서 불확실성을 완화하기 위한 다양한 접근법을 비교 분석하였다.
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두 단계 최적화 접근법을 사용하였다:
- 1단계: 일일 전 단계에서 주 전력망과의 전력 교환 및 ESS 예비력 계약을 수립
- 2단계: 실시간 운영에서 DG 및 ESS 전력 설정값을 결정
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실시간 운영을 위해 다음과 같은 5가지 방법을 비교 분석하였다:
- MPC Perfect: 완벽한 예측을 활용하는 기준 방법
- MPC Forecast: 지수 평활 예측 기반 MPC
- MPC Stochastic: 시나리오 기반 확률적 MPC
- 규칙 기반 방법
- 심층 강화학습(DRL) 기반 방법
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실제 데이터셋(인도네시아 섬)을 활용하여 각 방법의 성능을 비교하였다.
- MPC Stochastic이 MPC Forecast보다 우수한 성능을 보였으며, DRL이 MPC Stochastic보다 1.3% 더 나은 성능을 나타냈다.
- 이는 날씨 예측의 정확도가 낮은 상황에서도 DRL이 가장 효과적으로 마이크로그리드를 운영할 수 있음을 보여준다.
통계
태양광 발전과 부하 수요 사이의 변동성이 매우 크다는 것을 보여주는 데이터
시카고와 인도네시아의 태양광 발전 변동성 비교 데이터
인용구
"Given the population growth, energy consumption is estimated to increase by around 80% from 24700 terawatt hours (TWh) in 2021 to 2050."
"According to a report by the International Energy Agency, renewable energy sources such as wind and solar accounted for 28% of electricity generation in 2021 and is expected to increase to 65% by 2050."