Conges'on Forecas'ng in Wholesale Power Markets Literature - PowerPoint PPT Presentation

Conges'on ¡Forecas'ng ¡in ¡ Wholesale ¡Power ¡Markets ¡ ¡ Literature ¡Survey ¡presenta/on ¡on ¡10/25/2013 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡-­‑By: ¡Praveen ¡Iyer ¡

Outline: • Challenges ¡-­‑ ¡Authors’ ¡view ¡on ¡Transmission ¡Conges/on ¡forecas/ng ¡: ¡ Utmost ¡need ¡of ¡the ¡hour ¡? ¡ • Approaches ¡used ¡for ¡Conges/on ¡forecas/ng ¡by ¡different ¡Authors ¡ • LMP ¡and ¡Conges/on ¡Forecas/ng ¡: ¡Intertwined? ¡

Transmission ¡Conges'on ¡forecas'ng: ¡Need ¡of ¡the ¡hour ¡?

How ¡different ¡authors ¡stressed ¡the ¡need ¡for ¡developing ¡ methods ¡to ¡compute ¡Transmission ¡Conges'on ¡Forecas'ng ¡? ¡ • The ¡first ¡and ¡foremost ¡reason ¡– ¡Deregula/on ¡of ¡Power ¡Markets. ¡ • De-­‑regula/on ¡brought ¡in ¡so ¡many ¡companies ¡into ¡trading ¡ac/vi/es ¡ thereby ¡crea/ng ¡a ¡compe//ve ¡market ¡Environment. ¡ ¡ ¡

• Subsequently ¡more ¡short ¡term ¡trading ¡ac/vi/es ¡started ¡taking ¡place. ¡ • One ¡of ¡the ¡reason ¡for ¡Short-­‑term ¡power ¡trading ¡is ¡also ¡overall ¡increase ¡in ¡Non-­‑ base ¡loads ¡like ¡Wind ¡and ¡Solar ¡Energy. ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ L. ¡Min, ¡S. ¡T. ¡Lee, ¡P. ¡Zhang, ¡V. ¡Rose, ¡and ¡J. ¡Cole, ¡“Short-­‑term ¡probabilis/c ¡transmission ¡conges/on ¡forecas/ng,” ¡in ¡ Proc. ¡IEEE ¡DPRT ¡ 2008 , ¡Nanjing, ¡China, ¡Apr. ¡2008, ¡pp. ¡764–770 ¡

• Also, ¡unexpected ¡Intra-­‑day ¡modifica/ons ¡in ¡Power ¡Markets ¡makes ¡Day-­‑ahead ¡forecast ¡more ¡complex. ¡ • In ¡an ¡event ¡of ¡unforeseen ¡Conges/on, ¡the ¡electricity ¡price ¡shoots ¡up ¡thus ¡pueng ¡the ¡burden ¡on ¡Consumers ¡also ¡ISO’s ¡ purpose ¡of ¡ensuring ¡reliable ¡Power ¡Supply ¡to ¡Consumers ¡is ¡defeated. ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ J. ¡Bas/an, ¡J. ¡Zhu, ¡V. ¡Banunarayanan, ¡and ¡R. ¡Mukerji, ¡“Forecas/ng ¡energy ¡prices ¡in ¡a ¡compe//ve ¡market,” ¡ IEEE ¡Comput. ¡Appl. ¡Power , ¡ vol. ¡12, ¡no. ¡3, ¡pp. ¡40–45, ¡Jul. ¡1999. ¡ ¡

• Also ¡the ¡other ¡reasons ¡for ¡having ¡Conges/on ¡Forecas/ng ¡is ¡that ¡Load ¡ Varia/ons ¡could ¡be ¡introduced ¡into ¡the ¡system ¡in ¡case ¡of ¡any ¡ Topological ¡Modifica/ons ¡introduced ¡in ¡the ¡Network ¡associated ¡with ¡ a ¡par/cular ¡region. ¡ • The ¡best ¡example ¡for ¡such ¡a ¡scenario ¡is ¡the ¡European ¡Transmission ¡ System ¡Operator ¡(TSO) ¡in ¡which ¡many ¡of ¡the ¡European ¡Countries ¡are ¡ part ¡of ¡a ¡common ¡Energy-­‑trading ¡Network. ¡ • Such ¡a ¡Network ¡spread ¡across ¡geographical ¡area ¡is ¡highly ¡vulnerable ¡ to ¡conges/on ¡thus ¡promp/ng ¡the ¡need ¡for ¡having ¡a ¡forecast. ¡ ¡

Example ¡of ¡Inter-­‑connected ¡European ¡Network:

¡ ¡ Jiri ¡Vresky ¡and ¡Patrick ¡PanciaAci, ¡“Day ¡ahead ¡CongesAon ¡Forecast ¡for ¡the ¡secure ¡operaAon ¡of ¡ European ¡Transmission ¡System”. ¡ ¡ ¡

Approaches ¡used ¡for ¡Conges'on ¡forecas'ng: Classifica/on: ¡ • Next-­‑hour ¡forecast ¡/ ¡Short-­‑term ¡(Intra-­‑day) ¡forecast ¡ • Day-­‑ahead ¡forecast ¡ • Using ¡Day-­‑ahead ¡LMP ¡forecast ¡to ¡forecast ¡Transmission ¡Conges/on ¡ • Supply-­‑side ¡strategic ¡behavior ¡forecasts ¡using ¡Ar/ficial ¡Simulated ¡ agents ¡ ¡ However, ¡AC/DC ¡OPF ¡model, ¡con/ngency ¡analysis ¡and ¡historical ¡data ¡is ¡ used ¡as ¡a ¡basis ¡for ¡all ¡types ¡of ¡conges/on ¡forecast ¡models ¡and ¡ approaches ¡

Next ¡hour ¡forecast ¡/ ¡Short-­‑term ¡(Intra-­‑day): • In ¡one ¡of ¡the ¡research ¡paper, ¡ D. ¡W. ¡Bunn, ¡“ForecasAng ¡loads ¡and ¡prices ¡in ¡ compeAAve ¡power ¡markets,”Proc. ¡IEEE, ¡vol. ¡88, ¡no. ¡2, ¡pp. ¡163–169, ¡Feb. ¡2000, ¡ author ¡ discussed ¡‘Variable ¡Segmenta/on’ ¡method ¡for ¡forecas/ng ¡the ¡demand ¡side ¡ conges/on. ¡ • In ¡this ¡method, ¡the ¡variables ¡used ¡for ¡forecas/ng ¡is ¡separated ¡into ¡several ¡ separate ¡/me-­‑series ¡regression ¡models ¡for ¡each ¡hour ¡using ¡weather ¡ variables ¡and ¡specific ¡market ¡informa/on. ¡ • According ¡to ¡author, ¡the ¡idea ¡of ¡variable ¡segmenta/on ¡i.e. ¡framing ¡the ¡ problem ¡as ¡24 ¡separate ¡hourly ¡models ¡renders ¡each ¡model ¡rather ¡more ¡ simple. ¡ • Though ¡it ¡involves ¡more ¡parameters ¡and ¡is ¡computa/onally ¡intensive, ¡this ¡ method ¡allows ¡different ¡variables ¡to ¡have ¡different ¡response ¡func/ons ¡for ¡ each ¡hour. ¡

Next ¡hour ¡forecast ¡/ ¡Short-­‑term ¡(Intra-­‑day): • The ¡other ¡approaches ¡discussed ¡by ¡the ¡same ¡author ¡was: ¡ ¡ > ¡Combina/on ¡of ¡Forecasts: ¡Based ¡on ¡iden/fica/on ¡of ¡different ¡ models, ¡a ¡sta/s/cally ¡more ¡accurate ¡forecast ¡can ¡be ¡obtained ¡through ¡ a ¡linear ¡combina/on ¡of ¡their ¡outputs. ¡ ¡ ¡ > ¡Load ¡forecas/ng ¡with ¡Neural ¡Networks ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Next ¡hour ¡forecast ¡/ ¡Short-­‑term ¡(Intra-­‑day): • In ¡the ¡research ¡paper ¡by ¡Q. ¡Zhou, ¡L. ¡Tesfatsion, ¡and ¡C. ¡C. ¡Liu, ¡“Global ¡ sensi/vity ¡analysis ¡for ¡the ¡short-­‑term ¡predic/on ¡of ¡system ¡variables,” ¡ in ¡ Proc. ¡IEEE ¡PES ¡General ¡MeeAng ¡2010 , ¡Minneapolis, ¡MN, ¡Jul. ¡29, ¡ 2010, ¡the ¡author’s ¡have ¡developed ¡a ¡Predic/on ¡Algorithm ¡based ¡on ¡ Sensi/vity ¡Matrix, ¡System ¡panern ¡applied ¡to ¡DC ¡OPF ¡formula/on ¡and ¡ the ¡Linear ¡rela/onship ¡of ¡variables. ¡ • LMP ¡ = ¡ F ( L ) ¡(1) ¡ • LMP ¡ = ¡[ LMP 1 , ¡LMP 2 , ¡. ¡. ¡. ¡, ¡LMPN ] T ¡ (2) ¡ • L ¡ = ¡[ L 1 , ¡L 2 , ¡. ¡. ¡. ¡, ¡LN ] T ¡ (3) ¡

• In ¡these ¡equa/ons, ¡ N ¡ denotes ¡the ¡number ¡of ¡buses, ¡LMP i ¡ denotes ¡the ¡ LMP ¡at ¡bus ¡ i , ¡and ¡L i ¡ denotes ¡the ¡load ¡at ¡bus ¡ i . ¡ • The ¡Jacobian ¡matrix ¡formed ¡corresponding ¡to ¡equa/on(4) ¡is: ¡ ¡ ¡

• This ¡Jacobian ¡matrix ¡is ¡derived ¡at ¡a ¡system ¡opera/ng ¡point ¡for ¡a ¡given ¡ distributed ¡load ¡panern. ¡ ¡ • The ¡linear ¡approxima/on ¡of ¡func/on ¡(1) ¡at ¡this ¡opera/ng ¡point ¡can ¡be ¡ expressed ¡as ¡follows: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ΔLMP ¡ = ¡ J ¡ ・ ΔL ¡ (5) ¡ ¡ • Moreover, ¡the ¡deriva/on ¡of ¡the ¡Jacobian ¡matrix ¡(4) ¡can ¡be ¡extended ¡to ¡ encompass ¡rates ¡of ¡change ¡with ¡regard ¡to ¡unit ¡dispatch ¡levels, ¡ transmission ¡line ¡power ¡flows, ¡and ¡line ¡shadow ¡prices, ¡in ¡addi/on ¡to ¡LMPs. ¡

• Also, ¡the ¡author ¡uses ¡System ¡panerns ¡in ¡terms ¡of ¡the ¡dispatch ¡states ¡ of ¡genera/on ¡units ¡and ¡the ¡conges/on ¡states ¡of ¡transmission ¡lines. ¡ • Specifically, ¡each ¡genera/on ¡unit ¡is ¡categorized ¡as ¡dispatched ¡at ¡ minimum ¡capacity ¡/ ¡maximum ¡capacity ¡or ¡par/ally ¡dispatched. ¡ • In ¡the ¡flowing ¡System ¡panern ¡table, ¡flags ¡are ¡used ¡to ¡denote ¡the ¡ states ¡of ¡genera/on ¡units ¡and ¡transmission ¡lines: ¡ ¡ ¡

• Based ¡on ¡the ¡DC ¡OPF ¡Formula/on ¡and ¡Linear ¡rela/ons, ¡the ¡following ¡ predic/on ¡method ¡is ¡proposed: ¡ ¡