[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 15، شماره 1 - ( 2-1405 ) ::
جلد 15 شماره 1 صفحات 72-60 برگشت به فهرست نسخه ها
بهبود تاب آوری ریزشبکه های برق تحت شرایط طوفان با هدف بهینه سازی نیروهای عملیاتی شرکت توزیع برق جهت کاهش مدت زمان خاموشی
محمد عابدینی*
دانشکده فنی و مهندسی دانشگاه آیت الله بروجردی
چکیده:   (895 مشاهده)

طوفان‌ها تأثیر مخربی بر زیرساخت‌های الکتریکی دارند. این رویدادها خسارات گسترده‌ای را ایجاد می‌کند که منجر به خسارات اقتصادی و اجتماعی قابل‌توجهی می‌شود. شبکه‌های توزیع به‌عنوان آسیب‌پذیرترین جزء شبکه برق، بیشترین قطعی‌ها را در هنگام وقوع چنین بلایایی تجربه می‌کنند. این قطعی‌ها باعث ناراحتی قابل‌توجهی برای ساکنان مناطق آسیب دیده خواهد شد. از این رو در این مقاله یک مسئله بهینه‌سازی چندهدفه جهت مقابله با شرایط بعد از طوفان در سیستم توزیع معرفی می‌گردد تا علاوه بر آنکه به کمک بازآرایی دینامیکی بتوان قطعی برق را کاهش داد با برنامه‌ریزی مناسب بتوان تیم‌های تعمیراتی لازم را به محل‌های حادثه اعزام کرد تا بتوانند در حداقل زمان ممکن شبکه را به حالت قبل از وقوع طوفان برگردانند. از این رو تابع هدف ارائه شده دارای سه ترم شامل مینیمم‌سازی تعداد کلیدزنی در شبکه، کاهش میزان قطعی بار و حداقل کردن برنامه بازیابی سیستم می‌باشد که توسط الگوریتم بهینه‌سازی بهبود داده شده تفاضلی حل شده است. دو سناریو در مقاله مورد مطالعه قرار گرفته است که بعد از انجام آنالیز حساسیت نتایج نشان می‌دهد که به طور متوسط به ترتیب 18% و % 24 کاهش در قطع بار شبکه روی خواهد داد از این رو مدل پیشنهادی می‌تواند در شبکه‌های توزیع برق توسط توانیر در زمان حادثه مورد استفاده قرار بگیرد.

واژه‌های کلیدی: تاب آوری، طوفان، الگوریتم تفاضلی، بازیابی دینامیکی، تعمیرات.
متن کامل [PDF 1385 kb]   (320 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1404/8/12 | پذیرش: 1405/4/28 | انتشار: 1405/4/28
فهرست منابع
1. Arab, A., Khodaei, A., Khator, S. K., Ding, K., Emesih, V. A., & Han, Z. (2015). Stochastic pre-hurricane restoration planning for electric power systems infrastructure. IEEE Transactions on Smart Grid, 6(2), 1046-1054. [DOI:10.1109/TSG.2015.2388736]
2. Farzin, H., Fotuhi-Firuzabad, M., & Moeini-Aghtaie, M. (2016). Enhancing power system resilience through hierarchical outage management in multi-microgrids. IEEE Transactions on Smart Grid, 7(6), 2869-2879. [DOI:10.1109/TSG.2016.2558628]
3. Electric Power Research Institute. (2013). Enhancing distribution resiliency: Opportunities for applying innovative technologies (Report No. 1026889). Palo Alto, CA, USA.
4. Mishra, D. K., Ghadi, M. J., Azizivahed, A., Li, L., & Zhang, J. (2024). A review on resilience studies in active distribution systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 135, 1-20. [DOI:10.1016/j.rser.2020.110201]
5. Ma, S., Su, L., Wang, Z., Qiu, F., & Guo, G. (2018). Resilience enhancement of distribution grids against extreme weather events. IEEE Transactions on Power Systems, 33(5), 4842-4853. [DOI:10.1109/TPWRS.2018.2822295]
6. Ma, S., Chen, B., & Wang, Z. (2018). Resilience enhancement strategy for distribution systems under extreme weather events. IEEE Transactions on Smart Grid, 9(2), 1442-1451. [DOI:10.1109/TSG.2016.2591885]
7. Yuan, C., Illindala, M. S., & Khalsa, A. S. (2017). Modified Viterbi algorithm based distribution system restoration strategy for grid resiliency. IEEE Transactions on Power Delivery, 32(1), 310-319. [DOI:10.1109/TPWRD.2016.2613935]
8. Shi, Q., Li, F., Olama, M., Dong, J., Xue, Y., Starke, M., & et al. (2021). Network reconfiguration and distributed energy resource scheduling for improved distribution system resilience. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 131, 107073. [DOI:10.1016/j.ijepes.2020.106355]
9. Ghafarpour, R., Saadi, S., Zamaniyan, S., & Mahmoudian, M. (2023). Improving the resilience of electrical distribution systems through optimal performance and adaptability in the presence of mobile generation sources [in Persian]. Passive Defense, 14(3), 105-114.
10. Chen, L. B., & Chen, H. (2019). Optimal planning of automatic switches in a resilient distribution network against extreme disasters. Electric Power Automation Equipment, 11.
11. Wei, C., Shen, Z., Xiao, D., Wang, L., Bai, X., & Chen, H. (2023). An optimal scheduling strategy for peer-to-peer trading in interconnected microgrids based on RO and Nash bargaining. Applied Energy, 275.
12. Gholami, A., Shekari, T., Aminifar, F., & et al. (2016). Microgrid scheduling with uncertainty: The quest for resilience. IEEE Transactions on Smart Grid, 7(1). [DOI:10.1109/TSG.2016.2598802]
13. Bie, Z., Lin, Y., & Li, G. (2015). Concept and research prospects of power system resilience. Automation of Electric Power Systems, 39(22), 1-9.
14. Wang, Y., Huang, T., Li, X., Tang, J., Wu, Z., Mo, Y., Xue, L., Zhou, Y., Niu, T., & Sun, S. (2022). A resilience evaluation framework for distribution systems under typhoon disasters. IEEE Access, 9, 155224-155233. [DOI:10.1109/ACCESS.2021.3128967]
15. Sun, S., Lyu, Q., Li, G., Lin, Y., Bie, Z., & Wen, W. (2019). Resilience modeling and evaluation for power distribution systems under typhoon disasters. Proceedings of the 2019 IEEE Sustainable Power and Energy Conference (iSPEC), 2413-2418. [DOI:10.1109/iSPEC48194.2019.8975030]
16. Shi, W., Liang, H., & Bittner, M. (2024). Stochastic planning for power distribution system resilience enhancement against earthquakes considering mobile energy resources. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 15(1), 414-428. [DOI:10.1109/TSTE.2023.3296063]
17. Chen, C., Wang, J., & Ton, D. (2017). Modernizing distribution system restoration to achieve grid resiliency against extreme weather events: An integrated solution. Proceedings of the IEEE, 105(7), 1267-1288. [DOI:10.1109/JPROC.2017.2684780]
18. Hasani M M, Khorsandi A. (2024). Optimizing the Topology of a Power Grid to Enhance its Resilience Against Cyber-Physical Attacks. ieijqp ,13 (4) :11-18.
19. Chen, C., Wang, J., Qiu, F., et al. (2015). Resilient distribution system by microgrids formation after natural disasters. IEEE Transactions on Smart Grid, 7(2), 958-966. [DOI:10.1109/TSG.2015.2429653]
20. Trakas, D. N., Panteli, M., Hatziargyriou, N. D., & et al. (2019). Spatial risk analysis of power systems resilience during extreme events. Risk Analysis, 39(1), 195-211. [DOI:10.1111/risa.13220]
21. Madhiarasan, M. (2020). Accurate prediction of different forecast horizons wind speed using a recursive radial basis function neural network. Protection and Control of Modern Power Systems, 5(1), 1-9. [DOI:10.1186/s41601-020-00166-8]
22. Panteli, M., Pickering, C., Wilkinson, S., Dawson, R., & Mancarella, P. (2017). Power system resilience to extreme weather: Fragility modeling, probabilistic impact assessment, and adaptation measures. IEEE Transactions on Power Systems, 32(5), 3747-3757. [DOI:10.1109/TPWRS.2016.2641463]
23. Schulz, F., Wagner, D., & Weihe, K. (2000). Dijkstra's algorithm online: An empirical case study from public railroad transport. Journal of Experimental Algorithmics, 5, Article 12. [DOI:10.1145/351827.384254]
24. Chen, B., Shi, Y., & Chen, Y. (2021). A resilience enhancement model for complex distribution network coupling with human resources and traffic network. Complexity, 2021, Article 6634431. [DOI:10.1155/2021/2051719]
25. Popovic, D. S., & Popovic, J. A. (2004). A new semi-supervised learning approach to power distribution system restoration. IEEE Transactions on Power Systems, 19(4), 1710-1717. [DOI:10.1109/TPWRS.2003.821432]
26. Emayehu, B. (2024). Network reconfiguration and DG based compensation of Wolaita Sodo distribution system by using particle swarm optimisation. Scientific Reports, 14, Article 12574893.
27. Wang, Y., Chen, C., Wang, J., & Baldick, R. (2016). Research on resilience of power systems: Market, scheduling, and planning perspectives. IEEE Transactions on Smart Grid, 7(5), 2490-2499.
28. Storn R and Price K (1997). Differential evolution - a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. J of Global Optim 11: 341 -359. [DOI:10.1023/A:1008202821328]


XML   English Abstract   Print


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

abedini M. Improving the resilience of electric microgrids under storm conditions to optimize the operating forces of the electricity distribution company to reduce the duration of blackouts. ieijqp 2026; 15 (1) :60-72
URL: http://ieijqp.ir/article-1-1050-fa.html

عابدینی محمد. بهبود تاب آوری ریزشبکه های برق تحت شرایط طوفان با هدف بهینه سازی نیروهای عملیاتی شرکت توزیع برق جهت کاهش مدت زمان خاموشی. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1405; 15 (1) :60-72

URL: http://ieijqp.ir/article-1-1050-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 15، شماره 1 - ( 2-1405 ) 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 0.11 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4766