Tối ưu hóa hoạt động của lưới điện vi mô dựa trên lập lịch xác suất hai cấp với phương pháp phân rã Benders

Springer Science and Business Media LLC - Tập 104 - Trang 3225-3239 - 2022
Masoud Dashtdar1, Aymen Flah2, Seyed Mohammad Sadegh Hosseinimoghadam1, Mohammad Zangoui Fard1, Majid Dashtdar1
1Electrical Engineering Department, Bushehr Branch, Islamic Azad University, Bushehr, Iran
2National School of Engineering of Gabes, University of Gabes, Gabes, Tunisia

Tóm tắt

Trong bài báo này, một mô hình hai cấp cho việc lập lịch lưới điện vi mô xác suất, xem xét những bất định về giá điện và tải dự đoán, được trình bày nhằm nâng cao hiệu suất của lưới điện vi mô trong cả chế độ đảo và kết nối với lưới điện chính. Mô hình hai cấp của việc lập lịch lưới điện vi mô lý tưởng sử dụng phương pháp phân rã Benders được chia thành bài toán chính cho hoạt động trong chế độ kết nối với lưới điện chính và các bài toán con cho hiệu suất trong chế độ đảo. Hàm mục tiêu của bài toán chính là giảm chi phí hoạt động của lưới điện vi mô, trong khi hàm mục tiêu của bài toán con xem xét tính đủ của sản xuất lưới điện vi mô và khả năng phục vụ tải mà không bị gián đoạn trong trường hợp ở đảo. Trong phương pháp này, nếu không có đủ công suất để cung cấp cho các tải trong chế độ đảo hiện tại, một ràng buộc được thêm vào bài toán chính để điều chỉnh chương trình hoạt động của lưới điện vi mô. Cuối cùng, các kết quả mô phỏng cho cả chế độ kết nối của lưới điện vi mô với lưới điện chính và chế độ đảo được trình bày. Trong cả hai chế độ, các kết quả mô hình cho thấy hiệu suất xuất sắc của lưới điện vi mô.

Từ khóa

#lưới điện vi mô #lập lịch xác suất #phân rã Benders #hiệu suất lưới điện vi mô #chế độ đảo

Tài liệu tham khảo

Khan MW, Wang J, Ma M, Xiong L, Li P, Fei W (2019) Optimal energy management and control aspects of distributed microgrid using multi-agent systems. Sustain Cities Soc 44:855–870. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.11.009 Liu C, Wang X, Xiong Wu, Guo J (2017) Economic scheduling model of microgrid considering the lifetime of batteries. IET Gener Transm Distrib 11(3):759–767 Azim R, Hantao C, Fangxing L (2016) Power management strategy combining energy storage and demand response for microgrid emergency autonomous operation. In: 2016 IEEE PES Asia-Pacific power and energy engineering conference (APPEEC), pp 2620–2625. IEEE Krishnamurthy V, Kwasinski A (2016) Effects of power electronics, energy storage, power distribution architecture, and lifeline dependencies on microgrid resiliency during extreme events. IEEE J Emerg Sel Topics Power Electron 4(4):1310–1323 Alzahrani A, Ferdowsi M, Shamsi P, Dagli CH (2017) Modeling and simulation of microgrid. Procedia Comput Sci 114:392–400 Liu G, Starke M, Xiao B, Zhang X, Tomsovic K (2017) Microgrid optimal scheduling with chance-constrained islanding capability. Electric Power Syst Res 145:197–206. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2017.01.014 Sedighizadeh M, Esmaili M, Jamshidi A, Ghaderi M-H (2019) Stochastic multi-objective economic-environmental energy and reserve scheduling of microgrids considering battery energy storage system. Int J Electr Power Energy Syst 106:1–16 Cheng J, Duan D, Cheng X, Yang L, Cui S (2020) Probabilistic microgrid energy management with interval predictions. Energies 13(12):3116 Contreras SF, Cortés CA, Myrzik JMA (2020) Probabilistic multi-objective microgrid planning methodology for optimizing the ancillary services provision. Electr Power Syst Res 189:106633 Gao K, Wang T, Han C, Xie J, Ma Y, Peng R (2021) A review of optimization of microgrid operation. Energies 14:1–39 Ahmed D, Ebeed M, Ali A, Alghamdi AS, Kamel S (2021) Multi-objective energy management of a micro-grid considering stochastic nature of load and renewable energy resources. Electron 10:1–22 Jain S, Sawle Y (2021) Optimization and comparative economic analysis of standalone and grid-connected hybrid renewable energy system for remote location. Front Energy Res 9:1–17 Hosseinimoghadam SMS, Hamzeh R, Masoud D, Seyed MR (2020) Size optimization of distributed generation resources in microgrid based on scenario tree. In: 2020 8th international conference on smart grid (icSmartGrid), pp 67–72. IEEE Dashtdar M, Najafi M, Esmaeilbeig M (2020) Probabilistic planning for participation of virtual power plants in the presence of the thermal power plants in energy and reserve markets. Sādhanā. https://doi.org/10.1007/s12046-020-01335-z Khodaei A (2013) Microgrid optimal scheduling with multi-period islanding constraints. IEEE Trans Power Syst 29(3):1383–1392 Zaree N, Vahid V, Abouzar E (2018) Energy management strategy of microgrids based on benders decomposition method. In: 2018 IEEE international conference on environment and electrical engineering and 2018 IEEE industrial and commercial power systems europe (EEEIC/I&CPS Europe), pp 1–6. IEEE Li Y, Yang Z, Li G, Zhao D, Tian W (2018) Optimal scheduling of an isolated microgrid with battery storage considering load and renewable generation uncertainties. IEEE Trans Industr Electron 66(2):1565–1575 Nojavan S, Majidi M, Esfetanaj NN (2017) An efficient cost-reliability optimization model for optimal siting and sizing of energy storage system in a microgrid in the presence of responsible load management. Energy 139:89–97. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.07.148 Sadegh HSM, Dashtdar M, Dashtdar M, Roghanian H (2020) Security control of islanded micro-grid based on adaptive neuro-fuzzy inference system. Sci Bull: Ser C Electr Eng Comput Sci 1:189–204 Dashtdar M, Najafi M, Esmaeilbeig M (2020) Calculating the locational marginal price and solving optimal power flow problem based on congestion management using GA-GSF algorithm. Electr Eng 102(3):1549–1566. https://doi.org/10.1007/s00202-020-00974-z Fossati JP, Galarza A, Martín-Villate A, Echeverría JM, Fontán L (2015) Optimal scheduling of a microgrid with a fuzzy logic controlled storage system. Int J Electr Power Energy Syst 68:61–70 Luo L, Abdulkareem SS, Rezvani A, Miveh MR, Samad S, Aljojo N, Pazhoohesh M (2020) Optimal scheduling of a renewable based microgrid considering photovoltaic system and battery energy storage under uncertainty. J Energy Storage 28:101306. https://doi.org/10.1016/j.est.2020.101306