はじめに

太陽光発電(PV)システム、バッテリー蓄電システム(BESS)、風力発電機、燃料電池など、分散型エネルギー資源(DER)の採用が増加している。- そのため、電力網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ます。

以前のARPA-E Network Optimized Distributed Energy Systems(NODES)プログラムの資金提供により、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(UIUC)の研究者は、マイクログリッド内のDERを分散制御・協調して周波数調整を行うアーキテクチャを開発した(下図1)。

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図1.ARPA-E ノード・プロジェクトによる DER の分散制御と調整。

プロジェクト目標

Typhoon HILとミズーリ科学技術大学(MS&T)の協力のもと、現在のARPA-E NODESプロジェクトの目標は、分散型意思決定に使用される制御アルゴリズムを緊密に統合することで、分散型制御アーキテクチャのリスクをさらに軽減することである。そして、それらをTyphoon HIL Controller Hardware-in-the-Loop (C-HIL)マイクログリッドのテストベッドに実装することである。

UIUCのGrainger College of Engineeringの研究エンジニアであるOlaolu Ajala氏は、Typhoon HILマイクログリッド・テスト・ベッド(下)を使って、この分散型マイクログリッド・コントローラー・アーキテクチャがどのように機能するかを示している。

C-HILテストベッド|サイバーレイヤー

C-HILマイクログリッドのテストベッドは、2台の屋上太陽光発電ユニット、1台の燃料電池ユニット、1台の蓄電池ユニットといったDERの協調に使用されるサイバー層と物理層で構成されている。

サイバー層制御装置は分散制御アルゴリズムを実行し、制御動作のコンセンサスを得て、PJM調整市場が提供する周波数調整アンシラリー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セットアップを図式化したもの。

サイバー層(上図2)は、通信ネットワークで相互接続されたアグリゲーターと制御装置で構成される。サイバー層の各制御装置は物理層のDERに接続され、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ベースの無線通信ネットワークなどのデバイスを使用して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 使用して、cat6ケーブルでマイクログリッド内のDERに接続される(下図3)。

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・コントローラーの構成要素。

サイバー層は3つの主要なタスクを実行する:

  1. マイクログリッドの総発電量の必要な変化を決定する
  2. 必要な発電量の変化に対する各DERの最適な寄与を計算する。
  3. 各DERをローカルに制御し、発電量を適宜変更する。

サイバーレイヤーに実装された分散通信と制御のアーキテクチャは、通信リンクの障害に対してロバスト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、タイラインを通じてバルク送電網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ー連動型DERがあり、それぞれが指定された実電力と無効電力を系統に供給するよう制御されている。

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図4.UIUCに設置されたマイクログリッドのHIL(Hardware-in-the-Loop)テストベッド。

物理層のリアルタイムエミュレーションには、Typhoon HIL 6シリーズが使用されました。Typhoon HIL Control Centerソフトウェアツールチェーンを搭載したエミュレータは、以下の詳細な縮小モデルを備えています:

  • PVパネル
  • 電池式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
  • 負荷

MS&Tのフィールドテスト

ミズーリS&Tに建設されたソーラー・ビレッジは、上記の分散型制御アーキテクチャの実地試験に使用された。エネルギー・環境研究センター(CREE )はこのビレッジを管理し、サイバーセキュリティ、持続可能エネルギー研究、ビッグデータ解析などの研究を行っている。

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

各住宅には21kWの太陽光発電パネルが設置され、フロニウスの系統連系インバーターによって共通のマイクログリッドに接続されている。5kWの天然ガス燃料電池は、熱と電力の側面をマイクログリッドに応用している。このセットアップにより、まずエネルギーを負荷に導き、余剰エネルギーを貯蔵または市営送電網に導くことができる。使用時間、需要応答、負荷シフトのシナリオを実施し、それらがマイクログリッドの電力運用にどのような影響を与えるかを観察する。

期待される効果

耐障害性とスケーラビリティが桁違いに向上するため、分散制御アプローチは、周波数調整サービスの効果的な提供に必要な性能指標を満たすことになる。

このプロジェクトで適用されたC-HILとモデルベース設計の利点のまとめ:

  • モデルの統合 設計プロセスにおける前方/後方移動の促進
  • コ・シミュレーションとHIL(Hardware-in-the-Loop)が現実的な相互作用を明らかにする
  • 自動化(「ウィザード」)は、エンジニアリングの努力を理解と改善に集中させる。
  • 結果:リスクを低減した先進技術の迅速な展開

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 |デボラ・サント