تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,298 |
تعداد مقالات | 15,883 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,116,578 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 14,887,929 |
مدلی ترکیبی از بهینهسازی مقاوم برای مدیریت روز پیشرو شبکههای توزیع فعال | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
مقاله 1، دوره 49، شماره 3 - شماره پیاپی 89، آذر 1398، صفحه 949-964 اصل مقاله (721.65 K) | ||
نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
رضا ابولی؛ مریم رمضانی* ؛ حمید فلقی | ||
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر - دانشگاه بیرجند | ||
چکیده | ||
در این مقاله، مدلی ترکیبی از بهینهسازی مقاوم روز پیشرو برای شبکههای توزیع فعال با لحاظ شرایط زمان حقیقی ارائهشده است. حفظ ساختار محدب مسئله با لحاظ محدودیتهای شبکه و تلفات توان، از مهمترین هدف این مقاله در چگونگی مدلسازی مقاوم عدم قطعیتها است. برای اینمنظور از ترکیب بهینهسازی مقاوم با تحقق بدترین حالت از وقوع و رویکرد ریسکگریز تئوری تصمیمگیری شکاف اطلاعاتی برای مدلسازی عدم قطعیتهای شرایط زمان حقیقی استفاده شده است. در مدل پیشنهادی، عدم قطعیت قیمت بازار زمان حقیقی با روش اول و پارامترهای نامطمئن بار و تولید تجدیدپذیر با روش دوم مدلسازی شدهاند. علاوه بر آن، برای داشتن یک مدل دقیق از برنامهریزی روز پیشرو در حضور شرایط نامطمئن زمان حقیقی، یک فرمولبندی جدید مبتنی بر بهینهسازی دوسطحی تجزیه بندرز پیشنهادشده است. در سطح اول این مدل، مسئله روز پیشرو قرار دارد که یک مدل خطی و قطعی آمیخته با اعداد صحیح است. برنامهریزی اولیه واحدها و میزان تبادل توان با بازار روز پیشرو در مقادیر پیشبینیشده پارامترهای نامطمئن در این سطح تعیین میشود. مسئله زمان حقیقی با لحاظ عدم قطعیتها در سطح دوم قرار دادهشده است. این مساله یک مدل محدب مقاوم است که هدف آن، بهینهسازی هزینه تغییر در تولید منابع قابلبرنامهریزی و تعیین میزان تبادل توان با بازار زمان حقیقی جهت پوشش عدم قطعیتها و محدودیتهای شبکه است. | ||
کلیدواژهها | ||
بهینهسازی مقاوم؛ تئوری تصمیمگیری شکاف اطلاعاتی؛ بازار روز پیشرو؛ بازار زمان حقیقی؛ بهینهسازی دوسطحی | ||
مراجع | ||
[1] S. P. Chowdhury, P. Crossley, and S. Chowdhury, Microgrids and Active Distribution Networks, the Institution of Engineering and Technology, 2009. [2] N. Hatziargyriou, Microgrids: Architectures and Control, John Wiley /IEEE Press, 2014. [3] A. J. Conejo, M. Carrión and J. M. Morales, Decision Making under Uncertainty in Electricity Markets, Springer, 2010. [4] J. Wu and X. Guan, “Coordinated multi-microgrids optimal control algorithm for smart distribution management system,” IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 4, no. 4, pp. 2174–2181, 2013. [5] J. Wu and X. Guan, “Decentralized energy management system for networked microgrids in grid-connected and islanded modes,” IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 7, no. 2, pp. 1097–1105, 2016. [6] W. Shi, X. Xie, C. C. Chu and R. Gadh, “Real-time energy management in microgrids,” IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 8, no. 1, pp. 228–238, 2017. [7] W. Zheng, W. Wu, B. Zhang, H. Sun and Y. Liu, “A fully distributed reactive power optimization and control method for active distribution networks,” IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 7, no. 8, pp. 1021–1033, 2016. [8] A. Safdarian, M. Fotuhi-Firuzabad and M. Lehtonen, “A stochastic framework for short-term operation of a distribution company,” IEEE Transaction on Power System, vol. 28, no. 4, pp. 4712–4721, 2013. [9] G. Lio, Y. Xu and K. Tomsovic, “Bidding strategy for microgrid in day-ahead market based on hybrid stochastic/robust optimization,” IEEE Transaction on Smart Grids, vol. 7, no. 1, pp. 227–237, 2016. [10] W. Su, J. Wang and J. Roh, “Stochastic energy scheduling in microgrids with intermittent renewable energy resources,” IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 5, no. 4, pp. 1876–1883, 2014. [11] H. Pandzˇic´, J. M. Morales, A. J. Conejo and I. Kuzle, “Offering model for a virtual power plant based on stochastic programming,” Applied Energy, vol. 105, pp. 282–292, 2013. [12] D. T. Nguyen and L. B. Le, “Optimal bidding strategy for microgrids considering renewable energy and building thermal dynamics,” IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 5, no. 4, pp. 1608–1620, 2014. [13] G. Cardosoa, M. Stadler, A. Siddiqui, C. Marnay, N. DeForest, A. Barbosa-Póvoaa and P. Ferrãoa, “Microgrid reliability modeling and battery scheduling using stochastic linear programming,” Electric Power Systems Research, vol. 103, pp. 61–69, 2013. [14] Z. Ding, W. J. Lee and J. Wang, “Stochastic resource planning strategy to improve the efficiency of microgrid operation,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 21, no. 3, pp. 1978–1986, 2015. [15] علی مهدی زاده و نوید تقی زادگان کلانتری، «برنامهریزی تصادفی ریزشبکه جزیرهای در حضور سیستم ذخیرهساز هیدروژنی و برنامه پاسخگویی بار»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد ۴۷، شماره ۲، صفحات ۷۱۱-۷۲۵، ۱۳۹۶. [16] D. Bertsimas, E. Litvinov, X. Andy Sun, J. Zhao and T. Zheng, “Adaptive robust optimization for the security constrained unit commitment problem,” IEEE Transaction on Power System., vol. 25, no. 1, pp. 52–63, 2013. [17] Y. Zhang, N. Gatsis and G. B. Giannakis, “Robust energy management for microgrids with high-penetration renewables,” IEEE Transaction on Sustainable Energy, vol. 4, no. 4, pp. 944–953, 2013. [18] Y. Xiang, J. Liu and Y. Liu, “Robust energy management of microgrid with uncertain renewable generation and load,” IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 7, no. 2, pp. 1034–1043, 2016. [19] Y. Zhang, N. Gatsis and G. B. Giannakis, “Robust energy management for microgrids with renewables,” IEEE Third International Conference on Smart Grid Communications, 2012. [20] R.A. Gupta and N. K. Gupta, “A robust optimization based approach for microgrid operation in deregulated environment,” Energy Conversion and Management, vol. 93, pp. 121–131, 2015. [21] W. Wei, F. Liu, S. Mei, and Y. Hou, “Robust energy and reserve dispatch under variable renewable generation,” IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 6, no. 1, pp. 369–380, 2015. [22] C. Zhao, J. Wang, J. P. Watson and Y. Guan, “Multi-stage robust unit commitment considering wind and demand response uncertainties,” IEEE Transaction on Power System., vol. 28, no. 3, pp. 2708–2717, 2013. [23] سهیل کعبه پهنهکلائی و مرتضی رحیمیان، «مدیریت انرژی نیروگاه مجازی بر پایه بهینهسازی مقاوم با پایش پیشامدهای ریزشبکه: مطالعه موردی خروجی تکی خط»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد ۴۷، شماره ۱، صفحات ۲۴۹-۲۶۱، ۱۳۹۶. [24] B. Mohammadi-Ivatloo, H. Zareipour, N. Amjady and M. Ehsan, “Application of information-gap decision theory to risk-constrained self-Scheduling of GenCos,” IEEE Transaction on Power System, vol. 28, no. 2, pp. 1093–1102, 2013. [25] J. Aghaei, V. G. Agelidis, M. Charwand, F. Raeisi, A. Ahmadi, A. E. Nezhad and A. Heidari, “Optimal robust unit commitment of CHP plants in electricity markets using information gap decision theory,” IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 8, no. 5, pp. 2296–2304, 2017. [26] A. Ben-Tal and A. Nemirovski, “Robust solutions of uncertain linear programs,” Operations Research, vol. 25, no. 1, pp. 1–13, 1999. [27] Y. Ben-Haim, Information Gap Decision Theory, Designs Under Severe Uncertainty, Academic Press, 2006. [28] J. Liu, H. Chen, W. Zhang, B. Yurkovich and G. Rizzoni, “Energy management problems under uncertainties for grid-connected microgrids: a chance constrained programming approach,” IEEE Transaction on Smart Grid, to be published. [29] Z. Wu, W. Gu, R. Wang, X. Yuan and W. Liu, “Economic optimal schedule of CHP microgrid system using chance constrained programming and particle swarm optimization,” Power and Energy Society General Meeting, 2011. [30] A. Ravichandran, S. Sirouspour, P. Malysz and A. Emadi, “A Chance-constraints-based control strategy for microgrids with energy storage and integrated electric vehicles,” IEEE Transaction on Smart Grid, to be published. [31] A. R. Malekpour and A. Pahwa, “Stochastic energy management in distribution systems with correlated wind generator,” IEEE Transaction on Power System, to be published. [32] S. Salinas, M. Li, P. Li and Yong Fu, “Dynamic energy management for the smart grid with distributed energy resources,” IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 4, no. 4, pp. 2139–2151, 2013. [33] معصومه جوادی، موسی مرزبند و سید مازیار میرحسینیمقدم، «مدیریت بهینه انرژی در سیستمهای چند-ریزشبکهای در بازار خردهفروشی انرژی بر پایه الگوریتم سلسلهمراتبی تعاملی»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد ۴۶، شماره ۳، صفحات ۱۰۷-۱۲۰، ۱۳۹۵. [34] M. E. Baran and F. F. Wu, “Network reconfiguration in distribution systems for loss reduction and load balancing,” IEEE Transaction on Power Delivery., vol. 4, no. 2, pp. 1401–1407, 1989. [35] A. Ahmadi-Khatir, A. J. Conejo and R. Cherkaoui, “Multi-area unit scheduling and reserve allocation under wind power uncertainty,” IEEE Transaction on Power System, vol. 29, no. 4, pp. 1701–1710, 2014. [36] A. Nasri, S. J. Kazempour, A. J. Conejo and M. Ghandhari, “Network-constrained AC unit commitment under uncertainty: A benders’ decomposition approach,” IEEE Transaction on Power System, vol. 31, no. 1, pp. 412–422, 2016. [37] S. P. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004. [38] M. Farivar and S. H. Low, “Branch flow model: relaxations and convexification (parts I, II),” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 28, no. 3, pp. 2554–2572, 2013. [39] L. Gan, N. Li, U. Topcu and S. H. Low, “Exact convex relaxation of optimal power flow in radial networks,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 60, no. 1, pp. 72–87, 2015. [40] J. M. Arroyo and A. J. Conejo, “Optimal response of a thermal unit to an electricity spot market,” Transaction on Power System, vol. 15, no. 3, pp.1098–1104, 2000. [41] CVX Research Inc. CVX: The CVX Users’ Guide, Version 2.0, March 2017, http://web.cvxr.com/cvx/doc/CVX.pdf. [42] M. Moradi-Dalvand, B. Mohammadi-Ivatloo, N. Amjady, H. Zareipour and M. Mazhab-Jaferi, “Self-scheduling of wind producer based on information gap decision theory,” Energy, vol. 81, pp. 588–600, 2015. [43] R. T. Rockafellar and S. Uryasev, “Conditional value-at-risk for generallossdistributions,” Journal of Banking & Finance, vol.26, no.7, pp.1443–1471, 2002. [44] North Dakota Agriculture Weather Network, http://ndawn.ndsu.nodak.edu/wind-speeds.html. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 658 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 626 |