確率最適化とロバスト最適化を用いた住宅用機器のためのリアルタイム価格ベースの需要応答管理

本論文は、確率最適化およびロバスト最適化手法を用いた住宅用機器のためのリアルタイム価格ベースの需要応答（DR）管理を評価します。提案されたリアルタイム価格ベースのDR管理アプリケーションはスマートメーターに組み込むことができ、リアルタイムの電気価格の不確実性を考慮しながら、5分間の時間スロット内で住宅用機器の最適な運用を自動的にオンラインで決定するために実行されます。住宅用機器の運用タスクは、機器のDRの好みやその特有の空間的および時間的な運用特性に基づいて、遅延可能/非遅延可能および中断可能/非中断可能のカテゴリに分類されます。確率最適化は、1日の全体的な電気料金を最小化するためにモンテカルロ（MC）シミュレーションを通じたシナリオベースのアプローチを採用し、同時にリアルタイムの電気価格の不確実性に関連する財務リスクを期待される下振れリスクの定式化を通じて制御します。価格の不確実性の区間は、最悪のケースの電気料金を最小化しつつ、解のロバスト性を柔軟に調整するためにロバスト最適化で考慮されます。両方のアプローチは混合整数線形プログラミング（MILP）問題として定式化され、最新のMILPソルバーによって解決されます。数値結果は、住宅用機器のリアルタイム最適DR管理問題を解決するための2つのアプローチの属性を示しています。