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核心概念
분산 에너지 자원(DER) 집합체를 활용하여 순수요 예측의 램핑 및 조절 서비스를 최적으로 제공할 수 있는 모델 예측 제어 프레임워크를 제안한다.
摘要
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.
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arxiv.org
Model Predictive Control for Joint Ramping and Regulation-Type Service from Distributed Energy Resource Aggregations
統計資料
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.
引述
"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."
深入探究
DER 집합체의 개별 구성요소 수준에서의 제어 설계는 어떻게 이루어질 수 있을까?
개별 DER 구성요소의 제어 설계는 일반적으로 각 DER의 동적 모델과 용량 제약을 고려하여 이루어집니다. 예를 들어, 각 DER의 상태를 나타내는 상태 변수와 제어 입력 변수를 사용하여 선형 또는 비선형 모델을 구축합니다. 이후, 각 DER의 동작을 최적화하기 위해 제어 이론과 최적화 알고리즘을 활용합니다. DER 집합체의 각 구성원이 네트워크에 어떻게 상호작용하고 통신하는지 고려하여 분산 제어 시스템을 설계할 수도 있습니다. 또한, 각 DER의 용량 제약과 동적 특성을 고려하여 최적 제어를 수행하고, 이를 통해 전체 DER 집합체가 그리드 요구 사항을 충족하도록 보장할 수 있습니다.
MPC 최적화 문제에 대한 강건한 접근법은 어떻게 개발될 수 있을까?
MPC(Mode Predictive Control) 최적화 문제에 대한 강건한 접근법은 주로 불확실성을 고려하여 설계됩니다. 이를 위해 확률적 또는 강건 최적화 기법을 활용하여 모델 불확실성이나 외부 간섭에 대응할 수 있습니다. 예를 들어, MPC 문제에 확률적 제약을 도입하여 불확실성을 고려하거나, 강건 제어 이론을 적용하여 모델 파라미터의 변동에 강건한 제어 시스템을 설계할 수 있습니다. 또한, MPC의 반복적인 특성을 활용하여 실시간으로 최신 정보를 반영하고, 강건한 제어 결정을 내리는 방법을 개발할 수 있습니다.
DER 집합체의 장기적인 모델링 및 예측 정확도 향상을 위한 방법은 무엇이 있을까?
DER 집합체의 장기적인 모델링 및 예측 정확도를 향상시키기 위해 다양한 방법을 적용할 수 있습니다. 먼저, 데이터 기반 모델링 기술을 사용하여 DER 집합체의 동적 특성을 더 정확하게 모델링할 수 있습니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 기술을 활용하여 복잡한 시스템의 예측 정확도를 향상시키는 방법도 효과적입니다. 또한, 정확한 장기 예측을 위해 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 모델을 지속적으로 업데이트하고 개선할 수 있습니다. 불확실성을 고려한 확률적 모델링 및 예측 기법을 도입하여 장기적인 예측 정확도를 향상시키는 것도 중요합니다. 이러한 방법을 통해 DER 집합체의 장기적인 모델링 및 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
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