負荷アグリゲーターを持つアクティブ配電ネットワークのための分散型かつロバストな最適スケジューリングモデル

分散型発電（DG）の浸透が進むにつれて、アクティブ配電ネットワーク（ADN）の運用にはより多くの不確実性がもたらされています。電力システムの改革に伴い、ますます柔軟な負荷が負荷アグリゲーター（LA）を介して配電ネットワークにアクセスするようになり、これらの問題を解決するための効果的な方法となっています。LAとADNは異なる利害関係を持つ別々のエンティティであるため、従来の集中型で決定論的な最適化手法はADNの実際の運用要件を満たすことができません。再生可能DGの不確実な出力が電圧のセキュリティ制約に及ぼす影響を考慮したADNのロバストな最適 dispatching モデルが、線形電力フローモデルに基づいて構築されます。次に、LA内の柔軟な負荷の構成と特性の分析に基づいて、LAのための独立した最適スケジューリングモデルがモデル化されます。LAとADNは異なる二つのステークホルダーとして、分散型モデリング手法を用いて異なる経済最適化目標を設定します。最適化問題は、LAとADN間の結合交換電力を仮想制御可能負荷と仮想DGに分解することによって解決されます。最後に、修正されたIEEE 33バスシステムのケーススタディを通じて、提案手法の正確性と効果が検証されます。ロバストレベルと需要応答インセンティブが結果に及ぼす影響も分析されます。