| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,440 |
| تعداد مقالات | 17,724 |
| تعداد مشاهده مقاله | 57,847,519 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,477,095 |
چارچوب بهینه سازی مقاوم توزیعی با قیود احتمالی مشترک برای ناترازی انرژی برق: تجمیع منابع تجدیدپذیر و ذخیره سازها | ||
| مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
| مقالات آماده انتشار، اصلاح شده برای چاپ، انتشار آنلاین از تاریخ 15 اسفند 1403 اصل مقاله (1.06 M) | ||
| نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2025.63090.4884 | ||
| نویسندگان | ||
| امیر نوری1؛ بابک توسلی* 1؛ علیرضا فریدونیان2 | ||
| 1گروه کنترل و سیستم، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی | ||
| 2گروه سیستم های قدرت، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی | ||
| چکیده | ||
| یکپارچهسازی منابع انرژی توزیعشده با تجارت انرژی همتا-به-همتا راهحلهای امیدوارکنندهای برای مدرنسازی شبکه قدرت با تشویق تولید-مصرفکنندگان (پروسیومرها) به کمک در کاهش تقاضای اوج ارائه میدهد. با این حال، این ادغام عدمقطعیتهای عملیاتی و چالشهای محاسباتی جدیدی را به همراه دارد. این مقاله با هدف مواجهه با این چالشها، یک چارچوب نوآورانه بهینهسازی مقاوم توزیعی با قیود احتمالی مشترک (DRJCC) مقیاسپذیر و محاسبهپذیر ارائه می دهد که تجارت انرژی همتا-به-همتا را از طریق ارتقا استحصال انعطاف حاصل از عملکرد منابع انرژی توزیع شده در مقیاس بزرگ تحت عدمقطعیت عرضه و تقاضا تسهیل می بخشد. چارچوب عملی پیشنهاد شده شامل سه مؤلفه کلیدی است: (1) یک مجموعه ابهام واسرستین که عدمقطعیت را با دادههای کم بهطور مؤثر احصا میکند، (2) یک تقریب مبتنی بر CVaR از قیود احتمالی مشترک برای تعادل بین کارایی محاسباتی و کنترل ریسک، و (3) الگوریتم ADMM با حفظ حریم خصوصی امکان اجرای توزیعشده از طریق تجزیه مساله را فراهم میآورد. برای شناسایی الگوهای داده که نشاندهنده پتانسیل همکاری هستند و تنظیم پارامترهای مجموعههای ابهام به منظور افزایش کارایی، از خوشهبندی K-means بر اساس سناریوها و دادههای تاریخی استفاده شده است. نتایج شبیهسازی نشان میدهد که این چارچوب پیشنهادی تقاضای اوج را حدود 28% کاهش داده و هزینههای کلی جامعه را حدود 31% کاهش میدهد، که بیانگر اثربخشی آن در بهبود تابآوری شبکه، قابلیت اطمینان عملیاتی و بهینهسازی اقتصادی در مدیریت انرژی منابع تجدیدپذیر توزیع شده است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| قیود تصادفی مشترک؛ بهینهسازی مقاوم توزیعی؛ انرژی همتا به همتا؛ برنامهریزی مخروطی درجه دوم | ||
| مراجع | ||
|
[1] H. Bayat, F. Asadi, "Investigating the Dimensions of Electricity Supply Security during the Peak Electricity Consumption of Summer 1403", Iranian Chamber of Commerce Research Center, August 1403. [2] A. Mohammadi, N. Rezaei, M. Gholami, "Optimal Peer-to-Peer Energy Trading Framework for Interconnected DC Microgrids Considering Power Loss Constraints", Journal of Electrical Engineering, University of Tabriz, Volume 54, Number 3, Fall 1403. [3] M. Kajouri Naftchali, A. Fereydonian, H. Lesani, "Adaptive and data-driven packet switching in the smart grid of electric energy with advanced metering infrastructure data analysis", Journal of Electrical Engineering, University of Tabriz, Volume 49, Number 3, Fall 2019. [4] M. Kajouri Naftchali, A. Fereydonian, H. Lesani, "Adaptive and data-driven packet switching in the smart grid of electric energy with advanced metering infrastructure data analysis", Journal of Electrical Engineering, University of Tabriz, Volume 49, Number 3, Fall 2019. [5] W. Yuwei, Y. Yang, L. Tang, W. Sun, and B. Li. “A Wasserstein based two-stage distributionally robust optimization model for optimal operation of CCHP micro-grid under uncertainties”, International Journal of Electrical Power & Energy Systems vol. 119, 2020. [6] Z. Guo, P. Pinson, S. Chen, Q. Yang, Z. Yang, “Chance-constrained peer-to-peer joint energy and reserve market considering renewable generation uncertainty” IEEE transactions on smart grid, vol. 12, no. 1, pp. 798-809, 2020. [7] O. Christos, V. A. Nguyen, D. Kuhn, P. Pinson, “Energy and reserve dispatch with distributionally robust joint chance constraints”, Operations Research Letters, vol. 49, no. 3, pp. 291-299, 2021. [8] J. Li, M. E. Khodayar, J. Wang, B. Zhou. “Data-driven distributionally robust co-optimization of P2P energy trading and network operation for interconnected microgrids” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 12, no. 6, pp. 5172-5184, 2021. [9] X. Li, C. Li, G. Chen, Z. Y. Dong, "A data-driven joint chance-constrained game for renewable energy aggregators in the local market", IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 14, no. 2, pp. 1430-1440, 2022. [10] C. Zhang, H. Liang, Y. Lai. “A distributionally robust energy management of microgrid problem with ambiguous chance constraints and its tractable approximation method” Renewable Energy Focus, vol. 48, 100542, 2024. [11] S. Suthar, N. M. Pindoriya, “Chance-constrained co-optimization of peer-to-peer energy trading and distribution network operations” Sustainable Energy, Grids and Networks, vol. 38, 101344, 2024. [12] J. Zhai, Y. Jiang, M. Zhou, Y. Shi, W. Chen, C. N. Jones, “Data-Driven Joint Distributionally Robust Chance-Constrained Operation for Multiple Integrated Electricity and Heating Systems” IEEE Transactions on Sustainable Energy, (Early Access), 2024. [13] Z. Junjie, Y. Zhao, Y. Li, M. Yan, Y. Peng, Y. Cai, Y. Cao. “Synergistic Operation Framework for the Energy Hub Merging Stochastic Distributionally Robust Chance-Constrained Optimization and Stackelberg Game”, IEEE Transactions on Smart Grid (Early Access), 2024. [14] J. Wenhao, T. Ding, Y. Yuan, C. Mu, H. Zhang, S. Wang, Y. He, and X. Sun. “Decentralized distributionally robust chance-constrained operation of integrated electricity and hydrogen transportation networks”, Applied Energy, vol. 377, 124369, 2025. [15] P. Mohajerin Esfahani, D. Kuhn, “Data-driven distributionally robust optimization using the Wasserstein metric: Performance guarantees and tractable reformulations”, Mathematical Programming, vol. 171, no. 1, pp. 115-166, 2018. [16] X. Peng, P. Jirutitijaroen, C. Singh. "A distributionally robust optimization model for unit commitment considering uncertain wind power generation." IEEE Transactions on Power Systems, vol. 32, no. 1, pp. 39-49, 2016. [17] Y. Wang, Q. Chen, C. Kang, M. Zhang, K. Wang, Y. Zhao, “Load profiling and its application to demand response: A review”, Tsinghua Science and Technology, vol. 20, no. 2, pp. 117-129, 2015. [18] A. Noori, B. Tavassoli, A. Fereidunian, “Joint flexibility-risk managed distributed energy trading considering network constraints and uncertainty”, Electric Power Systems Research, vol. 231, 110355 , 2024. [19] S. M. Miraftabzadeh, C. G. Colombo, M. Longo, F. Foiadelli, “K-means and alternative clustering methods in modern power systems” IEEE Access, vol. 11, pp. 119596 - 119633, 2023. [20] S. Boyd, N. Parikh, E. Chu, B. Peleato, J. Eckstein, “Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers” Foundations and Trends® in Machine learning. vol. 3, no. 1, pp. 1-122, 2011. [21] A. Noori, B. Tavassoli, A. Fereidunian, “Incentivizing peer-to-peer energy trading in microgrids” In 2021 29th Iranian Conference on Electrical Engineering (ICEE), pp. 323-328. IEEE, 2021. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 510 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 3 |
||