太陽光発電の不確実性とバッテリー運用コストを考慮した産業用マイクログリッドの需要応答

製造施設、太陽光電池（PV）パネル、バッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）からなる多エネルギー産業用マイクログリッドのために、インテリジェントな需要応答（DR）プログラムが開発されました。提案されたDRプログラムは、離散的な製造プロダクションモデルで表される産業プロセス、PV発電の不確実性、BESSの運用コストを含むマイクログリッド内のコンポーネントの実際の課題に取り組みます。提案されたDRプログラムは、製造施設の一日先の生産スケジュールと、PV電力の使用時間に応じた電気料金、及び確率的予測に応じたBESSの運用モードを最適化します。PV電力の不確実性を捉えるために、データ駆動型のPV電力確率的予測モデルが開発され、確率予測からスケジューリングホライズンにわたるPV電力の時間的に相関したシナリオのサンプリングにコピュラベースのアプローチが採用されています。多エネルギー管理最適化問題は、シナリオベースの確率的非凸混合整数非線形プログラミング（MINLP）として定式化されます。進化的アルゴリズムと混合整数線形プログラミングのためのブランチ・アンド・バウンドアルゴリズムを統合したハイブリッド最適化手法が提案され、この非凸MINLPを解決します。シミュレーション研究は、提案されたDRプログラムが製造生産の運用コストを効率よく削減し、マイクログリッド内のすべてのコンポーネントの柔軟性を最大限に活用することにより、主電網の負荷を軽減することを示しています。