Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers (전자공학회논문지)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Large-scale Virtual Power Plant Management Method Considering Variable and Sensitive Loads

가변 및 민감성 부하를 고려한 대단위 가상 발전소 운영 방법

  • Received : 2015.04.15
  • Accepted : 2015.04.30
  • Published : 2015.05.25
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Nowadays a Virtual Power Plant (VPP) represents an aggregation of distributed energy resource such as Distributed Generation (DG), Combined Heat and Power generation (CHP), Energy Storage Systems (ESS) and load in order to operate as a single power plant by using Information and Communication Technologies, ICT. The VPP has been developed and verified based on a single virtual plant platform which is connected with a number of various distributed energy resources. As the VPP's distributed energy resources increase, so does the number of data from distributed energy. Moreover, it is obviously inefficient in the aspects of technique and cost that a virtual plant platform operates in a centralized manner over widespread region. In this paper the concept of the large-scale VPP which can reduce a error probability of system's load and increase the robustness of data exchange among distributed energy resources will be proposed. In addition, it can directly control and supervise energy resource by making small size's virtual platform which can make a optimal resource scheduling to consider of variable and sensitive load in the large-scale VPP. It makes certain the result is verified by simulation.

가상발전소(Virtual Power Plant)는 비상발전(DG), 열병합발전(CHP), 에너지 저장 장치(ESS), 부하(Load)등과 같은 분산 에너지 자원을 ICT기반의 기술로 연계하여 하나의 단일 발전소와 같이 운영하는 기술이다. 지금까지의 가상발전소는 하나의 가상발전 플랫폼을 통하여 광범위하게 산재해 있는 다양한 분산 에너지 자원을 네트워크로 연결하는 구조를 기반으로 개발되고 실증되었다. 그러나 분산 에너지 자원 종류 및 수가 지속적으로 증가할 경우 이러한 분산 에너지 자원과 관련된 데이터 또한 기하급수적으로 증가할 수밖에 없으며 분산 에너지 자원의 분포가 광범위한 지역에 분포되어 있는 경우 하나의 가상발전 플랫폼으로 이들 모든 자원에 대한 네트워크를 중앙 집중형으로 가져가는 것은 네트워크 구성을 위한 기술적, 비용적 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 광범위한 지역에 분포되어 있는 분산 에너지 자원을 효율적으로 관리함으로써 시스템 부하에 따른 오류 확률을 낮추고, 분산 에너지 자원과의 데이터 교환의 견고성과 가상발전소의 확장성을 확보할 수 있는 대단위 가상 발전소 구성 방법을 제안한다. 또한 대단위 가상 발전소 구성 시 분산 에너지 자원을 직접적으로 제어하고 모니터링하는 소단위 가상발전 플랫폼에서 가변 및 민감성 부하를 고려한 최적의 자원 스케줄링 방법 또한 시뮬레이션을 통해 그 결과의 유효성을 검증한다.

Keywords

References

  1. H. Saboori, M. Mohammadi and R. Taghe, "Virtual Power Plant(VPP), Definition, Concept, Components and Types," 2011 Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC), pp. 1-4, March 2011.
  2. P. Lombardi, M. Powalko and K. Rudion, "Optimal Operation of a Virtual Power Plant," 2009 IEEE Power & Energy Society General Meeting, pp. 1-6, July 2009.
  3. K. Dielmann and A. van der Velden, "Virtual Power Plants(VPPs)-A New Perspective for Energy Generation?" Modern Techniques and Technologies(MTT) 2003. Proc. 9t Int. Scientific and Practical Conferences of Students, Post-graduates and Yong Scientists, pp. 18-20, April 2003.
  4. C. Schulz, G. Roder and M. Kurrat, "Virtual power plants with combined heat and power micro-units," 2005 International Conference on Future Power Systems, p.5, Nov. 2005.
  5. K. Koen, C. Warmer, R. Kamphuis, P. Mellstrand and R. Gustavsson, "Distributed Control in the Electricity Infrastructure," 2005 International Conference on Future Power Systems, p.7, Nov. 2005.
  6. http://www.encorp.com/content.asp?cmsID=41
  7. http://www.environmental-expert.com/
  8. AREVA, "Energy Management System Application for Large Windfarm Projects", presented in Glasgow conference, 2006
  9. K. El Bakari and W. L. Kling, "Development and operation of virtual power plant system," 2011 2nd IEEE PES International Conference and Exhibition on Innovative Smart Grid Technologies (ISGT Europe), pp. 1-5, Dec. 2011.
  10. Miguel Carrion and Jose M. Arroyo, "A Computationally Efficient Mixed-Integer Linear Formulation for the Thermal Unit Commitment Problem," IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOL. 21, NO. 3, pp. 1371 - 1378, August 2006. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2006.876672
  11. K. S. Swarup and S. Yamashiro, "Unit Commitment Solution Methodology Using Genetic Algorithm," IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOL. 17, NO. 1, pp. 87-91, February 2002. https://doi.org/10.1109/59.982197
  12. Adanan Al Anbukey, Salem Al Aqtash and Sameer Bataineh, "Implementation of Neural Network to Unit Commitment," International Conference On Neural Information Processing, pp. 815-825, January 1994.
  13. Won-Sim Park and Kab-Ju Hwang, "A Study on the Hydro-thermal Unit Commitment for Practical Power Systems," Proceeding of IEEK Conference, pp. 648-651, July 1987.
  14. www.mathworks.com/products/global-optimization