はじめに

分散型エネルギー資源（DER）——太陽光発電（PV）システム、蓄電池システム（BESS）、風力発電機、燃料電池など——の導入拡大に伴い、電力系統においてこれらの資産を効果的に調整・制御する必要性が高まっている。

以前のARPA-Eネットワーク最適化分散型エネルギーシステム（NODES）プログラムの資金提供のもと、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校（UIUC）の研究者らは、マイクログリッド内における分散型エネルギー資源（DER）の分散制御・協調アーキテクチャを開発し、周波数調整機能を提供した（下図1参照）。

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図1.ARPA-Eノードによる分散型エネルギー資源（DER）の分散制御・協調システム

プロジェクト目標

Typhoon ズーリ科学技術大学（MS&T）との共同研究として、現在のARPA-E NODESプロジェクトの目的は、分散意思決定に用いられる制御アルゴリズムを緊密に統合することで分散制御アーキテクチャのリスクをさらに低減することである。そしてそれらをTyphoon ・ハードウェア・イン・ザ・ループ（C-HIL）マイクログリッド試験装置に実装する。

イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校（UIUC）グラインジャー工学部研究エンジニアのオラオル・アジャラは、Typhoon マイクログリッド試験装置（下図）を用いて、この分散型マイクログリッド制御アーキテクチャの動作原理を実証している。

C-HILテストベッド| サイバー層

C-HILマイクログリッド試験環境は、分散型エネルギー資源（DER）の協調制御に用いられるサイバー層と物理層で構成される。具体的には、屋根設置型太陽光発電ユニット2基、燃料電池ユニット1基、蓄電池ユニット1基から成る。

サイバー層コントローラは分散制御アルゴリズムを実行し、制御動作に関する合意形成を行い、PJM調整市場が提供する周波数調整補助サービスを提供する。

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図2.サイバー層と物理層の構成の図解。

サイバー層（図2参照）は、通信ネットワークを介して相互接続されたアグリゲーターと制御デバイスで構成される。 サイバー層の各制御装置は、物理層の分散型エネルギー資源（DER）に接続し制御する。サイバー層は、コンピュータ、マイクロコントローラ、Xbeeベース無線通信ネットワークといったハードウェアで実装される。各制御装置は、ModBus TCP通信プロトコル を用いてcat6ケーブル経由でマイクログリッド内のDERに接続される（ 下図3参照）。

サイバーレイヤーコントローラー
図3. Xbeeベースの無線通信ネットワークを備えたサイバーレベル制御装置の構成要素 。

サイバー層は主に三つの役割を担う：

  1. マイクログリッドにおける総発電量に必要な変化量を決定する
  2. 各分散型エネルギー資源（DER）が、必要とされる発電量の変化に対して最適な貢献度を算出する
  3. 各分散型エネルギー資源（DER）を個別に制御し、それに応じて発電量を変更する

サイバー層に実装された分散型通信・制御アーキテクチャは、通信リンク障害に対して堅牢なアーキテクチャを構築する。

C-HILテストベッド| 物理層

物理層は、一連の連系線を通じて大規模電力系統に相互接続されたマイクログリッドで構成される。マイクログリッドにはインバータ接続型の分散型エネルギー資源（DER）が設置され、各資源はシステムへ所定の実電力および無効電力を供給するよう制御されている。

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図4.UIUCにおけるコントローラハードウェア・イン・ザ・ループ（HIL）マイクログリッド試験装置の構成

物理層のリアルタイムエミュレーションにはTyphoon 6シリーズが採用された。Typhoon Control Center ツールチェーンを備えたエミュレータには、以下の詳細モデルおよび簡略化モデルが搭載されている：

  • 太陽光パネル
  • バッターエネルギー貯蔵システム
  • 風力発電機
  • マイクロタービン
  • 燃料電池
  • 大量

MS&Tにおける実地試験

ミズーリ工科大学に建設されたソーラービレッジは、前述の分散制御アーキテクチャ構成のフィールドテストに利用された。エネルギー・環境研究センター（CREE） がビレッジを管理し 、サイバーセキュリティ研究、持続可能エネルギー研究、ビッグデータ分析などを含む研究活動を実施している。

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図5. エネルギー・環境研究センター（CREE）内のMS&Tソーラービレッジ 。

各住宅には21kWの太陽光パネルが設置され、フロニウスの系統連系インバーターを介して共通マイクログリッドに接続されています。5kWの天然ガス燃料電池が熱と電力の両面をマイクログリッドに供給します。この構成では、まず負荷にエネルギーを供給し、余剰エネルギーは蓄電システムまたは公共送電網へ送られます。使用時間帯別料金、デマンドレスポンス、負荷シフトのシナリオを実施し、マイクログリッドの電力運用に与える影響を観察します。

期待される効果

分散制御アプローチは、回復力と拡張性が桁違いに向上するため、周波数調整サービスを効果的に提供するために必要な性能指標を満たす。

本プロジェクトで適用したC-HILおよびモデルベース設計の利点の概要：

  • モデル統合は設計プロセスにおける前方/後方移動を促進する
  • 共同シミュレーションとハードウェア・イン・ザ・ループによる現実的な相互作用の可視化
  • 自動化（「ウィザード」）は、エンジニアリングの取り組みを、理解と改善に向け直す。
  • 結果：リスクを低減した先進技術の迅速な導入
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クレジット

著者 | サマンサ・ブルース、デボラ・サント
ビジュアル | UIUC
編集者 | デボラ・サント