Evaluating the Planning and Operational Resilience of Electrical Distribution Systems with Distributed Energy Resources using Complex Network Theory

要約

タイトル：複雑ネットワーク理論を用いた分散型エネルギー資源を含む電力配電システムの計画と運用の耐久性評価

要約：
– 分散型エネルギー資源（DERs）を含む電力配電システムの普及は、一般的にシステムの耐久性を向上させると考えられているが、DERsの不安定な供給、天候のダイナミックス、複雑さなどにより、システムの運用に悪影響を与え、一部の場合は耐久性を損なう可能性がある。
– 本論文では、複雑ネットワーク理論を活用して、極端な状況下で電力配電システムの計画と運用の耐久性を評価する手法を提案している。
– 提案手法では、電力網のノードで観測された有効電力の時系列データから望ましくない状況の相関ネットワークを開発し、クラスタリング係数、アソーティブ係数、平均次数、およびべき乗則指数を計算して、前もって災害に備える。また、極端な条件下でネットワークの耐久力を決定するために、パーコレーションしきい値も決定する。
– 本手法は、異なる不利な状況下で耐久性を維持しつつシステム内の太陽光パネルの担当能力を特定し、システムを非耐久性に導く可能性がある最も重要なノードも特定するためにも適している。
– 本手法は、GridLAB-Dシミュレーションソフトウェアを使用して、IEEE 123ノードテストフィーダーでアクティブパワーの時間系列データを生成することにより、検証されている。耐久性判断には、パーコレーションしきい値が有効なメトリックとなることが明らかになった。

要約(オリジナル)

Electrical Distribution Systems are extensively penetrated with Distributed Energy Resources (DERs) to cater the energy demands with the general perception that it enhances the system’s resilience. However, integration of DERs may adversely affect the grid operation and affect the system resilience due to various factors like their intermittent availability, dynamics of weather conditions, non-linearity, complexity, number of malicious threats, and improved reliability requirements of consumers. This paper proposes a methodology to evaluate the planning and operational resilience of power distribution systems under extreme events and determines the withstand capability of the electrical network. The proposed framework is developed by effectively employing the complex network theory. Correlated networks for undesirable configurations are developed from the time series data of active power monitored at nodes of the electrical network. For these correlated networks, computed the network parameters such as clustering coefficient, assortative coefficient, average degree and power law exponent for the anticipation; and percolation threshold for the determination of the network withstand capability under extreme conditions. The proposed methodology is also suitable for identifying the hosting capacity of solar panels in the system while maintaining resilience under different unfavourable conditions and identifying the most critical nodes of the system that could drive the system into non-resilience. This framework is demonstrated on IEEE 123 node test feeder by generating active power time-series data for a variety of electrical conditions using simulation software, GridLAB-D. The percolation threshold resulted as an effective metric for the determination of the planning and operational resilience of the power distribution system.

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