[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
..
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 6، شماره 2 - ( 12-1396 ) ::
جلد 6 شماره 2 صفحات 106-98 برگشت به فهرست نسخه ها
در نظر گرفتن منابع ذخیره انرژی و تولیدات پراکنده (DG) در بازیابی بار شبکه توزیع
شاهین ریاحی نیا1 ، علی عباسپورطهرانی فرد* 1
1- دانشگاه صنعتی شریف
چکیده:   (4504 مشاهده)
در این مقاله یک چارچوب بازیابی بار در شبکه توزیع انرژی که شامل تولیدات پراکنده و منابع ذخیره انرژی می باشد، پیشنهاد می شود. در این چارچوب از روش برنامه ریزی پویا (DP) به عنوان ابزار بهینه سازی مساله بازیابی بار شبکه توزیع استفاده شده است. زمان و ترتیب برق دار کردن فیدرهای (بارهای) شبکه توزیع بعد از خاموشی سراسری اتفاق افتاده، به عنوان مراحل و جواب بهینه مساله بهینه سازی روش برنامه ریزی پویا در نظر گرفته می شود. روش پیشنهادی اولویت بارهای شبکه را نیز بر اساس اهمیت آن، در مساله بازیابی در نظر می گیرد. در انتها روش پیشنهادی در یک شبکه واقعی پیاده سازی شده و بر اساس نتایج به دست آمده کارآمد و عملی بودن آن استنتاج شده است.
واژه‌های کلیدی: بازیابی بار، منابع ذخیره انرژی، تولیدات پراکنده، برنامه ریزی پویا و اولویت بار
متن کامل [PDF 947 kb]   (1480 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1396/6/22 | پذیرش: 1396/10/19 | انتشار: 1396/12/20
فهرست منابع
1. [1] A. S. Bretas, and A. G. Phadke, “Artificial neural networks in power system restoration,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 18, no. 4, pp. 1181-1186, 2003.
2. [2] W.-H. Chen, M.-S. Tsai, and H.-L. Kuo, “Distribution system restoration using the hybrid fuzzy-grey method,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, no. 1, pp. 199-205, 2005.
3. [3] J. Salehi, and M. R. Haghifam, “Determining the optimal reserve capacity margin of Sub‐Transmission (ST) substations using Genetic Algorithm,” International Transactions on Electrical Energy Systems, vol. 24, no. 4, pp. 492-503, 2014.
4. [4] R. Pérez-Guerrero, G. T. Heydt, N. J. Jack, B. K. Keel, and A. R. Castelhano, “Optimal restoration of distribution systems using dynamic programming,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 23, no. 3, pp. 1589-1596, 2008.
5. [5] R. E. Pérez-Guerrero, and G. T. Heydt, “Distribution system restoration via subgradient-based lagrangian relaxation,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, no. 3, pp. 1162-1169, 2008.
6. [6] S. Alvisi, and M. Franchini, “A Linearization Approach for Improving the Computational Efficiency of Water Distribution System Ranking-based Optimization Algorithms,” Procedia Engineering, vol. 119, pp. 516-525, 2015.
7. [7] A. G. Boulanger, A. C. Chu, S. Maxx and D. L. Waltz, "Vehicle Electrification: Status and Issues," Proceedings of the IEEE, vol. 99, no. 6, pp. 1116-1138, 2011.
8. [8] R. Romero, J. F. Franco, F. B. Leão, M. J. Rider, and E. S. de Souza, “A new mathematical model for the restoration problem in balanced radial distribution systems,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 31, no. 2, pp. 1259-1268, 2016.
9. [9] E. L. Karfopoulos and N. D. Hatziargyriou, "A Multi-Agent System for Controlled Charging of a Large Population of Electric Vehicles," IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 2, pp. 1196-1204, 2013.
10. [10] M. A. Ortega-Vazquez, F. Bouffard and V. Silva, "Electric Vehicle Aggregator/System Operator Coordination for Charging Scheduling and Services Procurement," IEEE Trans. Power Systems, vol. 28, no. 2, pp. 1806-1815, 2013.
11. [11] C. Ucak, and A. Pahwa, “An analytical approach for step-by-step restoration of distribution systems following extended outages,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 9, no. 3, pp. 1717-1723, 1994.
12. [12] X. Huang, and G. Taylor, “Multi‐period service restoration of distribution systems incorporating interruptible load,” International Transactions on Electrical Energy Systems, vol. 25, no. 9, pp. 1788-1803, 2015.
13. [13] S. Riahinia, A. abbaspour, H. Farzin and S. Khalili, "A Dynamic Programming-Based Framework for Distribution System Restoration Considering Load Uncertainties " International Transactions on Electrical Energy Systems, Oct, 2017.


XML   English Abstract   Print


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

Riahinia S, abbaspour A. Considering energy storage resources and DGs in distribution system restoration. ieijqp 2018; 6 (2) :98-106
URL: http://ieijqp.ir/article-1-469-fa.html

ریاحی نیا شاهین، عباسپورطهرانی فرد علی. در نظر گرفتن منابع ذخیره انرژی و تولیدات پراکنده (DG) در بازیابی بار شبکه توزیع. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1396; 6 (2) :98-106

URL: http://ieijqp.ir/article-1-469-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 6، شماره 2 - ( 12-1396 ) 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 0.06 seconds with 39 queries by YEKTAWEB 4645