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다양한 프로슈머들의 P2P(Peer-to-peer) 전력 거래를 고려한 강화학습 기반의 시스템 분산 운영 전략
Distributed Operation Strategy based on Reinforcement Learning Considering P2P(Peer-to-peer) Energy Trading of Prosumers in Distribution System 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 인하대학교
InHa University
연구책임자 원동준
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-03
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100017590
과제고유번호 1711113631
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-02-19
키워드 프로슈머.게임이론.강화학습.P2P 전력거래.분산최적화.Prosumer.Game Theory.Reinforcement Learning.P2P Energy Trading.Distributed Optimization.

초록

연구개요
◻ 미래 전력망에서 신재생에너지원을 포함한 분산에너지자원 기반 프로슈머들의 증가에 따른 전력망의 불확실성 해소를 위해 프로슈머 간 게임이론 기반의 P2P 전일 전력 거래 방안 및 실시간 온라인 전력 거래 방안을 도출하고 강화학습을 기반으로 하여 배전계통 내의 분산 운영 전략을 개발하였음.

연구 목표대비 연구결과
◻ 연구 세부 목표는 총 4가지로 아래와 같음.
◻ 게임 이론 기반의 커뮤니티 내부 P2P 전력 거래 전략 설계
◦ 프로슈머들의 종류를 정의하고, 3가지 게임을 통해 프로슈머들 간의

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 가. 최종 연구 목표 ... 4
  • 나. 세부 연구 목표 및 연구범위 ... 4
  • 다. 연구의 필요성 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
  • 가. 게임 이론 기반의 커뮤니티 내부 P2P 전력 거래 전략 설계 ... 5
  • 나. 배전계통 관리자(DSO)와의 중개 및 각 프로슈머들을 커뮤니티 단위로 관리 (Aggregation)해주는 커뮤니티 관리자(CM) 설계 ... 13
  • 다. 실시간에서 발생 가능한 불확실성을 고려한 Online P2P 전력 거래 방안 설계 ... 14
  • 라. 강화학습(RL) 기반의 커뮤니티 관점의 배전계통 최적 운영 전략 설계 ... 15
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 16
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 18
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 ... 18
  • 가. 연구개발 성과 활용방안 ... 18
  • 나. 추가 연구의 필요성 ... 18
  • 6. 참고문헌 ... 19
  • 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 22
  • 끝페이지 ... 22

표/그림 (24)

참고문헌 (25)

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