[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 9، شماره 4 - ( 9-1399 ) ::
جلد 9 شماره 4 صفحات 49-35 برگشت به فهرست نسخه ها
طراحی منابع تولیدپراکنده در شبکه های توزیع با هدف بهبود تاب آوری
رضا صابری1 ، حمید فلقی* 1، مصطفی اسماعیلی2
1- دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران
2- دانشکده مهندسی کامپیوتر و صنایع، دانشگاه صنعتی بیرجند، بیرجند، ایران
چکیده:   (3449 مشاهده)
حوادث رخ­ داده با احتمال وقوع پایین و تأثیر بالا، که سالانه خسارات بالایی وارد می­ کنند، سلامت شبکه­ های توزیع را به صورت جدی تهدید می­ کنند. از این رو در سراسرجهان لزوم توجه به بحث افزایش تاب ­آوری شبکه و تداوم تأمین برق بیش از پیش احساس می­ شود. در شبکه­ های توزیع مدرن با توجه به حضور روز افزون منابع تولید پراکنده در شبکه­ های توزیع، یک روش جایگزین برای تأمین بار هنگام خرابی در سمت شبکه ­ی اصلی و بهبود تاب­ آوری شبکه، استفاده از منابع تولید پراکنده می­ باشد. در این مقاله ابتدا مفهوم تاب ­آوری شبکه توزیع در حضور منابع تولید پراکنده و نحوه مدل­ سازی حوادث طبیعی متداول مانند سیل و طوفان ارائه می­ گردد. سپس به منظور بررسی تأثیر منابع تولید پراکنده بر تاب­ آوری شبکه توزیع،  شاخصی جدید بر اساس تاب­ آوری شبکه در قبال تأمین بار و تاب­ آوری منابع تولید پراکنده شامل سلول­ های خورشیدی و منابع گازسوز متداول، فرموله­ بندی شده و شاخص تاب­ آوری کل شبکه در حضور این منابع بدست می­ آید. در نهایت با استفاده از الگوریتم ژنتیک به عنوان ابزار  بهینه­ سازی با هدف بهبود تاب­آوری شبکه توزیع به حل مسأله­ ی طراحی بهینه منابع تولید پراکنده که شامل تعیین نوع و مکان بهینه­ ی ظرفیت موجود این منابع در شبکه است، پرداخته می ­شود و با انجام مطالعات عددی بر روی یک شبکه­ ی توزیع واقعی کارایی روش پیشنهادی نشان داده می ­شود.
واژه‌های کلیدی: شبکه توزیع، تاب آوری، منابع تولید پراکنده، الگوریتم ژنتیک، طراحی بهینه.
متن کامل [PDF 1780 kb]   (1339 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1398/8/19 | پذیرش: 1399/7/22 | انتشار: 1399/9/12
فهرست منابع
1. [1] Y. Wang, C. Chen, J. Wang and R. Baldick, "Research on resilience of power systems under natural disasters-a review", IEEE Trans. Power Syst., vol. 31, no. 2, pp. 1604-1613, Mar. 2016 [DOI:10.1109/TPWRS.2015.2429656]
2. [2] R. J. Campbell, "Weather-related power outages and electric system resiliency", Congressional Research Service, Library of Congress, 2012.
3. [3] A. Khodaei, "Resiliency-oriented microgrid optimal scheduling", IEEE Trans. Smart Grid, vol. 5, no. 4, pp. 1584-1591, July 2014. [DOI:10.1109/TSG.2014.2311465]
4. [4] M. Panteli and P. Mancarella, "Influence of extreme weather and climate change on the resilience of power systems: impacts and possible mitigation strategies", Electric Power Systems Research, vol. 127, pp. 259-270, Oct. 2015. [DOI:10.1016/j.epsr.2015.06.012]
5. [5] H. Gao, Y. Chen, Y. Xu, and C.-C. Liu, "Resilience-oriented critical load restoration using microgrids in distribution systems", IEEE Trans. Smart Grid, vol. 7, no. 6, pp. 2837-2848, Nov. 2016. [DOI:10.1109/TSG.2016.2550625]
6. [6] C. Chen, J. Wang, F. Qiu, and D. Zhao, "Resilient distribution system by microgrids formation after natural disasters", IEEE Trans. Smart Grid, vol. 7, no. 2, pp. 958-966, Mar. 2016. [DOI:10.1109/TSG.2015.2429653]
7. [7] A. Yazdaninejadi, A. Hamidi, S. Golshannavaz, F. Aminifar, S. Teimourzadeh, "Impact of Inverter-based DERs Integration on Protection, Control, Operation, and Planning of Electrical Distribution Grids", The Electricity Journal, vol. 32, no. 6, pp. 43-56, 2019. [DOI:10.1016/j.tej.2019.05.016]
8. [8] R. Nateghi, "Multi-Dimensional Infrastructure Resilience Modeling: An Application to Hurricane-Prone Electric Power Distribution Systems", vol. 9, no. 4, pp. 2918 - 2929, July 2018.
9. [9] M. Panteli, D. N. Trakas, P. Mancarella, and N. D. Hatziargyriou, "Boosting the Power Grid Resilience to Extreme Weather Events Using Defensive Islanding", IEEE Trans. Smart Grid, Vol. 7, no. 6, pp. 2913 - 2922, Nov. 2016. [DOI:10.1109/TSG.2016.2535228]
10. [10] P. Bajpai, S. Chanda, K. Srivastava, "A Novel Metric to Quantify and Enable Resilient Distribution System using Graph Theory and Choquet Integral", IEEE Trans. Smart Grid, Vol. 9, no. 4, pp. 2918 - 2929, July 2018. [11] W. Yuan, J. Wang, F. Qiu,C. Chen, C. Kang and B. Zeng, "Robust Optimization-Based Resilient Distribution Network Planning Against Natural Disasters", IEEE Trans. Smart Grid, Vol. 7 , no. 6 , pp. 2817 - 2826, Nov. 2016. https://doi.org/10.1109/TSG.2015.2513048 [DOI:10.1109/TSG.2016.2623818]
11. [12] S. Ma, B. Chen, Z.Wang, "Resilience Enhancement Strategy for Distribution Systems under Extreme Weather Events", IEEE Trans. Smart Grid, Vol. 9, no. 2, pp. 1442 - 1451, March 2018. [DOI:10.1109/TSG.2016.2591885]
12. [13] J. Kim, Y. Dvorkin, "Enhancing Distribution System Resilience with Mobile Energy Storage and Microgrids", IEEE Trans. Smart Grid, vol. 10, no. 5, pp. 4996-5006, Sept. 2019. [DOI:10.1109/TSG.2018.2872521]
13. [14] M. Bahramabadi, A. Abbaspour, M. Fotuhi, M. Aghtaie, "Resilience-based framework for switch placement problem in power distribution", IET Gener. Transm. Distrib. Vol. 12 no. 5, pp. 1223-1230, 2018. [DOI:10.1049/iet-gtd.2017.0970]
14. [15] B. Zhang, P. Dehghanian and M. Kezunovic, "Optimal Allocation of PV Generation and Battery Storage for Enhanced Resilience", IEEE Trans. Smart Grid, vol. 10, no. 1, pp. 535-545, Jan. 2019. [DOI:10.1109/TSG.2017.2747136]
15. [16] S. Wang, Z. Li, L.Wu, M.Shahidehpour and Z. Li, " New metrics for assessing the reliability and economics of microgrids in distribution systems", IEEE Trans.Power Syst., vol. 28, no. 3, pp. 28522861, Aug. 2013. [DOI:10.1109/TPWRS.2013.2249539]
16. [17] H. Falaghi, C. Singh, M.-R. Haghifam, M. Ramezani, "DG integrated multistage distribution system expansion planning", Electrical Power and Energy Systems, vol. 33, pp. 1489-1497, 2011. [DOI:10.1016/j.ijepes.2011.06.031]
17. [18] Zhaoyu Wang, Bokan Chen, Jianhui Wang, "Robust optimization based optimal DG placement in microgrids", IEEE Trans. Smart Grid, vol. 5, no. 5, pp. 2173-2182, Sept. 2014 [DOI:10.1109/TSG.2014.2321748]
18. [19] N. Hatziargyriou, H. Asano, R. Iravani and C. Marnay, "Microgrids", IEEE Power and Energy Magazine, vol. 5, no. 4, pp. 78-94, 2007. [DOI:10.1109/MPAE.2007.376583]
19. [20] M. Al-Muhaini, Gerald T. Heydt, "Evaluating future power distribution system reliability including distributed generation", IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 28, no. 4, pp. 2264-2272, 2013. [DOI:10.1109/TPWRD.2013.2253808]
20. [21] W. Caisheng and M. Hashem Nehrir, "Power Management of a Stand-Alone Wind/Photovoltaic/Fuel Cell Energy System", IEEE Trans. on Energy Conversion, vol. 23, no. 3, pp. 957-967, Sept. 2008. [DOI:10.1109/TEC.2007.914200]
21. [22] Mohammad saad Alam and David, "Modeling and Analysis of a Wind/PV/Fuel Cell Hybrid Power System in HOMER", Proc. Int. Conf. on Industrial Electronics and Applications, PP.1594-1599, 2007.
22. [23] M. Rahman, M. Hasanuzzaman and N.A. Rahim, "Effects of Various Parameters on PV-Module Power and Efficiency", Energy Conversion and Management, Vol. 103, pp. 348-358, 2015. [24] D. Torres-Lobera, and S. Valkealahti, "Inclusive Dynamic Thermal and Electric Simulation Model of Solar PV Systems under Varying Atmospheric Conditions", Solar Energy, 105, pp. 632-647, 2014. https://doi.org/10.1016/j.solener.2014.04.018 [DOI:10.1016/j.enconman.2015.06.067]
23. [25] Energy Nexus Group, "Technology characterization-microturbine", USA Environmental Protection Agency, 2002.
24. [26] V. Camargo, M. Lavorato, R. Romero, "Specialized genetic algorithm to solve the electrical distribution system expansion planning", IEEE Power and Energy Society General Meeting (PES), pp. 1-5, 2013. [DOI:10.1109/PESMG.2013.6672615]
25. [27] D.T.C. Wang, L.F. Ochoa, G.P. Harrison, "Modified GA and data envelopment analysis for multistage distribution network expansion planning under uncertainty", IEEE Transactions on Power Systems, vol.26, no.2, pp.897-904, 2011. [DOI:10.1109/TPWRS.2010.2057457]
26. [28] E. Carrano, L. Soares, R. Takahashi, R. Saldanha and O. Neto, "Electric distribution network multiobjective design using a problem-specific genetic algorithm", IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 21, no. 2, pp. 995-1005, April 2006. [DOI:10.1109/TPWRD.2005.858779]



XML   English Abstract   Print


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

Saberi R, Falaghi H, Esmaeeli M. Resilience-Based Framework for Distributed Generation Planning in Distribution Networks. ieijqp 2020; 9 (4) :35-49
URL: http://ieijqp.ir/article-1-687-fa.html

صابری رضا، فلقی حمید، اسماعیلی مصطفی. طراحی منابع تولیدپراکنده در شبکه های توزیع با هدف بهبود تاب آوری. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1399; 9 (4) :35-49

URL: http://ieijqp.ir/article-1-687-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 9، شماره 4 - ( 9-1399 ) 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 0.09 seconds with 39 queries by YEKTAWEB 4645