혼합정수 선형계획법 기반의 이동 구간 전략을 통한 마이크로그리드 최적 에너지 스케줄링

Abstract

본 논문은 EMS를 이용하여 분산에너지원으로 구성된 계통연계형 마이크로그리드 내 최적 에너지 스케줄링을 수행한다. UCSD의 예측된 태양광 발전전력과 건물 부하전력을 이용하여 Ontario의 전기요금 기반의 운영비용이 최소화되도록 BESS 충/방전 전력량과 메인 그리드와의 유/출입 전력량을 최적으로 결정한다. 태양광 발전전력은 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 예측하였고 최적화 문제는 MILP(Mixed Integer Linear Programming)을 통해 공식화하고 최적화 라이브러리 CPLEX를 통해 풀었다. 제안하는 RH(Rolling Horizon) 전략은 다음과 같다. 먼저 하루 앞선 스케줄링 값을 얻기 위해 24h horizon에 대한 예측과 최적화를 진행한다. 24h horizon이 한 시간 간격으로 이동되며 예측과 최적화 계산은 이동되는 horizon에 맞게 반복적으로 수행된다. RH 전략의 예측모델은 24h horizon이 이동하면서 최신 관측 값을 추가하여 학습하는 Walk Forward Validation 방법을 이용한다. RH 전략의 최적화 모델은 RH 전략의 예측모델의 예측 값을 이용하여 24h horizon에 맞는 최적 에너지 스케줄링을 수행하고 첫 번째 값만을 적용한다. 시뮬레이션은 RH 전략 기반 디스패치 모델 성능을 평가하기 위해 제안한 마이크로그리드에서 수행된다. 모델 성능평가는 예측 정확도, 경제성, 에너지 스케줄링 정확도 세 가지 측면에서 수행되며 DT(Decision Tree) 및 MILP 기반 디스패치 모델과 비교한다. 시뮬레이션 연구 결과는 RH 전략 기반 디스패치 모델의 예측 정확도와 스케줄링 정확도가 높으며 특히 경제성 측면에서 각 모델보다 20.1%, 7.7% 낮은 운영비용을 가진다.