แนวคิดหลัก
분산 에너지 자원(DER) 집합체를 활용하여 순수요 예측의 램핑 및 조절 서비스를 최적으로 제공할 수 있는 모델 예측 제어 프레임워크를 제안한다.
บทคัดย่อ
이 논문은 분산 에너지 자원(DER) 집합체를 활용하여 순수요 예측의 램핑 및 조절 서비스를 최적으로 제공할 수 있는 모델 예측 제어(MPC) 프레임워크를 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
- DER 집합체의 선형 동적 모델을 도입하고, 용량 및 동적 제약 조건을 고려한다.
- 순수요 예측과 벌크 발전의 비용 함수를 정의하고, 이를 최소화하는 MPC 최적화 문제를 설계한다.
- MPC 최적화는 단기 예측 정보를 활용하여 주기적으로 업데이트되며, 장기 최적성을 보장한다.
- 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 MPC 기반 제어 설계가 벌크 발전의 램핑 및 조절 서비스 요구를 효과적으로 완화할 수 있음을 보여준다.
สถิติ
순수요 예측 ℓ(t)은 벌크 발전 g(t)과 DER 집합체의 총 출력 pσ(t)의 합으로 표현된다.
DER 집합체 i의 상태 방정식은 xi(t+1) = αixi(t) - βpi(t)로 주어진다.
DER 집합체 i의 상태 용량 제약은 |xi(t)| ≤ Ci이며, 출력 제약은 -η-
i ≤ pi(t) ≤ η+
i 이다.
คำพูด
"MPC는 단기 예측 정보를 활용하여 주기적으로 업데이트되며, 장기 최적성을 보장한다."
"제안된 MPC 기반 제어 설계가 벌크 발전의 램핑 및 조절 서비스 요구를 효과적으로 완화할 수 있음을 시뮬레이션 결과를 통해 보여준다."