[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
صاحب امتیاز::
درباره انجمن::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
cope::
metrics::
تعارض منافع::
::
پایگاه های نمایه کننده
..
DOI
کلیک کنید
..
IEEE
..
DOR

..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
:: دوره 14، شماره 4 - ( 10-1404 ) ::
جلد 14 شماره 4 صفحات 33-16 برگشت به فهرست نسخه ها
ارائه‌ یک روش بهینه‌سازی برای قیمت‌گذاری اینرسی در سیستم‌های قدرت مبتنی بر منابع انرژی تجدیدپذیر، با هدف ارتقای بهره‌وری و کاهش هزینه‌های عملیاتی
فردین زارع منصوری1 ، مسعود رشیدی نژاد*1 ، امیر عبداللهی1 ، سبحان دراهکی2 ، ابراهیم پیرمرادی بزنجانی1
1- گروه مهندسی برق، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
2- گروه مهندسی برق، دانشگاه قطر، دوحه، قطر
چکیده:   (1163 مشاهده)

این مقاله به بررسی چالش حیاتی مدیریت هم‌زمان تأمین انرژی الکتریکی و خدمات اینرسی در سیستم‌های قدرت نوین می‌پردازد. با افزایش سهم منابع انرژی تجدیدپذیر و کاهش اینرسی مکانیکی ناشی از جایگزینی ژنراتورهای سنتی، پایداری فرکانس شبکه به خطر افتاده است. این پژوهش با اذعان به‌ضرورت سازوکارهای جدید، چارچوبی جامع برای حل این مسئله ارائه می‌دهد. مسئله اصلی مطالعه، مدل‌سازی عملیات سیستم قدرت تحت نفوذ منابع تجدیدپذیر است که نیازهای هم‌زمان انرژی و اینرسی را لحاظ می‌کند. این مدل به‌صورت یک مسئله بهینه‌سازی مقید فرموله شده که هدف آن تعیین برنامه عملیاتی بهینه منابع قابل‌کنترل برای حداکثرسازی عملکرد اقتصادی و پایداری شبکه، با رعایت محدودیت‌های فنی است. روش اصلی به‌کارگرفته‌شده، استفاده از برنامه‌ریزی ریاضی و تحلیل بهینه‌سازی برای استخراج سازوکارهای قیمت‌گذاری است. مسئله عملیات سیستم قدرت، با درنظرگرفتن قید تأمین حداقل اینرسی، مدل‌سازی شده و از شرایط بهینگی کاروش - کون - تاکر (KKT) برای تحلیل حساسیت و استخراج قیمت‌های اقتصادی استفاده شده است. با تحلیل ضرایب دوگان (متغیرهای لاگرانژ) متناظر با قید توازن توان و قید تأمین حداقل اینرسی، فرمول‌های تحلیلی قیمت انرژی و قیمت جامع خدمات اینرسی شبکه استخراج می‌شود. قیمت‌های استخراج‌شده نه‌تنها هزینه‌های تولید انرژی، بلکه ارزش اقتصادی خدمات اینرسی را نیز بازتاب می‌دهند. این نتایج نشان می‌دهند که ایجاد بازاری برای خدمات اینرسی می‌تواند مشوق‌های لازم برای سرمایه‌گذاری در فناوری‌های فراهم‌کننده اینرسی (مانند ES) را فراهم نموده و به ارتقاء پایداری شبکه کمک شایانی نماید. اعتبار نتایج از طریق شبیه‌سازی در یک شبکه نماینده با سهم قابل‌توجه منابع تجدیدپذیر و مقایسه با داده‌ها تأیید شده است. این پژوهش راهکارهای عملی برای بهبود عملکرد سیستم‌های قدرت با ضریب نفوذ بالای منابع تجدیدپذیر و افزایش پایداری شبکه برق ارائه می‌نماید.

واژه‌های کلیدی: اینرسی مجازی، منابع انرژی تجدیدپذیر، قیمت‌گذاری خدمات جانبی، پایداری فرکانس، قیمت برق
متن کامل [PDF 1635 kb]   (2980 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1404/1/30 | پذیرش: 1404/9/2 | انتشار: 1404/10/6
فهرست منابع
1. Agarwal, D., Singh, P., & El Sayed, M. A. (2023). The Karush-Kuhn-Tucker (KKT) optimality conditions for fuzzy-valued fractional optimization problems. Mathematics and Computers in Simulation, 205, 861-877. [DOI:10.1016/j.matcom.2022.10.024]
2. Badesa, L., Matamala, C., Zhou, Y., & Strbac, G. (2023). Assigning Shadow Prices to Synthetic Inertia and Frequency Response Reserves from Renewable Energy Sources. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 14(1), 12-26. [DOI:10.1109/TSTE.2022.3198324]
3. Bao, F., Guo, J., Wang, W., & Wang, B. (2021). Cooperative Control Strategy of Multiple VSGs in Microgrid Based on Adjacent Information. IEEE Access, 9, 125603-125615. [DOI:10.1109/ACCESS.2021.3110848]
4. Daniel S. Kirschen, & Goran Strbac. (2018). Fundamentals of Power System Economics (2nd ed.). John Wiley & Sons Ltd.
5. Erfaghi, Y., Doroudi, A., & Professor, A. (2023). Inertia constant and damping coefficient estimation in multi-area interconnected power systems. Quality & Productivity Iranian Electric Industry Journal Quality &, 12(4), 2024.
6. Fadheel, B. A., Izzri Abdul Wahab, N., Mahdi, A. J., Amran Bin Mohd Radzi, M., & Che Soh, A. B. (2021). Review of the Virtual Inertia Strategies from Intermittent Renewable Energy Resources on the Power System. 2021 12th International Renewable Energy Congress, IREC 2021. [DOI:10.1109/IREC52758.2021.9624801]
7. Fernández-Guillamón, A., Gómez-Lázaro, E., Muljadi, E., & Molina-García, Á. (2019). Power systems with high renewable energy sources: A review of inertia and frequency control strategies over time. In Renewable and Sustainable Energy Reviews (Vol. 115). Elsevier Ltd. [DOI:10.1016/j.rser.2019.109369]
8. Fernández-Guillamón, A., Gómez-Lázaro, E., Muljadi, E., & Molina-Garcia, Á. (2021). A Review of Virtual Inertia Techniques for Renewable Energy-Based Generators. In Renewable Energy - Technologies and Applications. IntechOpen. [DOI:10.5772/intechopen.92651]
9. Guvenc, U., Altun, B. E., Duman, S., & Emre Altun, B. (2012). Optimal power flow using genetic algorithm based on similarity. In Energy Education Science and Technology Part A: Energy Science and Research (Vol. 29, Number 1). https://www.researchgate.net/publication/286136216
10. Hosny, M., Marei, M. I., & Mohamad, A. M. I. (2025). Adaptive hybrid virtual inertia controller for PMSG-based wind turbine based on fuzzy logic control. Scientific Reports, 15(1). [DOI:10.1038/s41598-025-87986-6]
11. Jafari, M., Gharehpetian, G. B., & Anvari-Moghaddam, A. (2024). On the Role of Virtual Inertia Units in Modern Power Systems: A Review of Control Strategies, Applications and Recent Developments. In International Journal of Electrical Power and Energy Systems (Vol. 159). Elsevier Ltd. [DOI:10.1016/j.ijepes.2024.110067]
12. Karlilar Pata, S., & Balcilar, M. (2024). Decarbonizing energy: Evaluating fossil fuel displacement by renewables in OECD countries. Environmental Science and Pollution Research, 31(21), 31304-31313. [DOI:10.1007/s11356-024-33324-8]
13. Kuang, X., Lamadrid, A. J., & Zuluaga, L. F. (2019). Pricing in non-convex markets with quadratic deliverability costs. Energy Economics, 80, 123-131. [DOI:10.1016/j.eneco.2018.12.022]
14. Li, W., Du, P., & Lu, N. (2018). Design of a new primary frequency control market for hosting frequency response reserve offers from both generators and loads. IEEE Transactions on Smart Grid, 9(5), 4883-4892. [DOI:10.1109/TSG.2017.2674518]
15. Liang, Z., Mieth, R., & Dvorkin, Y. (2023). Inertia Pricing in Stochastic Electricity Markets. IEEE Transactions on Power Systems, 38(3), 2071-2084. [DOI:10.1109/TPWRS.2022.3189548]
16. Lin, Y., Eto, J. H., Johnson, B. B., Flicker, J. D., Lasseter, R. H., Villegas Pico, H. N., Seo, G.-S., Pierre, B. J., Ellis4, A., Miller, J., & Yuan, G. (2020). Research Roadmap on Grid-Forming Inverters With editing and support from Hariharan Krishnaswami. www.nrel.gov/publications. [DOI:10.2172/1721727]
17. Markovic, U., Chu, Z., Aristidou, P., & Hug, G. (2019). LQR-Based Adaptive Virtual Synchronous Machine for Power Systems With High Inverter Penetration. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 10(3), 1501-1512. [DOI:10.1109/TSTE.2018.2887147]
18. P. Kundur, N. B. and M. L. (1994). Power System Stability and Control., 1st ed. New York, NY,USA: McGraw Hill.
19. Paturet, M., Markovic, U., Delikaraoglou, S., Vrettos, E., Aristidou, P., & Hug, G. (2020). Economic Valuation and Pricing of Inertia in Inverter-Dominated Power Systems. http://arxiv.org/abs/2005.11029
20. Poolla, B. K., Bolognani, S., Li, N., & Dörfler, F. (2020). A Market Mechanism for Virtual Inertia. IEEE Transactions on Smart Grid, 11(4), 3570-3579. [DOI:10.1109/TSG.2020.2969518]
21. Qiu, D., Baig, A. M., Wang, Y., Wang, L., Jiang, C., & Strbac, G. (2024). Market design for ancillary service provisions of inertia and frequency response via virtual power plants: A non-convex bi-level optimisation approach. Applied Energy, 361. [DOI:10.1016/j.apenergy.2024.122929]
22. Raman, Gurupraanesh, Raman, Gururaghav, & Peng, J. C. H. (2022). Coupled power generators require stability buffers in addition to inertia. Scientific Reports, 12(1). [DOI:10.1038/s41598-022-17065-7]
23. Roy, N. K., Islam, S., Podder, A. K., Roy, T. K., & Muyeen, S. M. (2022). Virtual Inertia Support in Power Systems for High Penetration of Renewables - Overview of Categorization, Comparison, and Evaluation of Control Techniques. IEEE Access, 10, 129190-129216. [DOI:10.1109/ACCESS.2022.3228204]
24. Sajadi, A., Kenyon, R. W., & Hodge, B. M. (2022). Synchronization in electric power networks with inherent heterogeneity up to 100% inverter-based renewable generation. Nature Communications, 13(1). [DOI:10.1038/s41467-022-30164-3]
25. Salman, D., & Kusaf, M. (2022). Day Ahead Unit Commitment for IEEE-30 Bus System Application Taking into Consideration the Uncertainty of Wind Power Performance. In Prime Archives in Sustainability. Vide Leaf, Hyderabad. https://doi.org/10.37247/PAS.2.2022.30 [DOI:10.37247/pas.2.2022.30]
26. Wang, S., Li, J., Riaz, S., Zaman, H., Hao, P., Luo, Y., Mohammad, A. S., Aziz Al-Ahmadi, A., & Ullah, N. (2022). Duplex PD inertial damping control paradigm for active power decoupling of grid-tied virtual snchronous generator. Mathematical Biosciences and Engineering, 19(12), 12031-12057. [DOI:10.3934/mbe.2022560]
27. Zhang, C., Li, C., & Zhang, R. (2024). The Application Method of Karush-Kuhn-Tucker Condition for Judging Boundary Extremum Points. Proceedings - 2024 China Automation Congress, CAC 2024, 1368-1371. [DOI:10.1109/CAC63892.2024.10865144]
28. Zhang, Z., Du, E., Teng, F., Zhang, N., & Kang, C. (2020). Modeling Frequency Dynamics in Unit Commitment with a High Share of Renewable Energy. IEEE Transactions on Power Systems, 35(6), 4383-4395. [DOI:10.1109/TPWRS.2020.2996821]


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Zaremansouri F, Rashidinejad M, Abdollahi A, Dorahaki S, Pirmoradi E. Presenting an optimization method for inertia pricing in power systems based on renewable energy sources, with the aim of improving efficiency and reducing operational costs. ieijqp 2025; 14 (4) :16-33
URL: http://ieijqp.ir/article-1-1037-fa.html

زارع منصوری فردین، رشیدی نژاد مسعود، عبداللهی امیر، دراهکی سبحان، پیرمرادی بزنجانی ابراهیم. ارائه‌ یک روش بهینه‌سازی برای قیمت‌گذاری اینرسی در سیستم‌های قدرت مبتنی بر منابع انرژی تجدیدپذیر، با هدف ارتقای بهره‌وری و کاهش هزینه‌های عملیاتی. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1404; 14 (4) :16-33

URL: http://ieijqp.ir/article-1-1037-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 4 - ( 10-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی- پژوهشی کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity
Persian site map - English site map - Created in 0.14 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4766