[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 13، شماره 1 - ( 2-1403 ) ::
جلد 13 شماره 1 صفحات 0-0 برگشت به فهرست نسخه ها
برنامه‌ریزی بهینه وضعیت واحدهای تولید نیروگاه‌ها در طول 24 ساعت شبانه روز جهت کاهش هزینه‌های تولید و بهره برداری
محمود زاده باقری*
دانشگاه آزاد اسلامی واحد یاسوج
چکیده:   (1565 مشاهده)
برنامه ریزی در مدار قراردادن نیروگاهها (UC) یکی از روشهای مفیدو کاربردی برای کاهش هزینه ها ی تولید و افزایش طول عمر تجهیزات و بهره برداری بهینه از شبکه قدرت می باشد. به مدار آوردن نیروگاه ها یک مسئله ی غیرخطی، ناپیوسته و مهم در بهره برداری از سیستم های قدرت می باشد که به علت محدودیت ها و پارامترهای زیاد آن از پیچیدگی بالایی برخوردار است. در این مقاله , ابتدا مسئله UC معرفی و تمام محدودیت های موجود بررسی می شود , سپس به خطی سازی مسئله پرداخته که در این حالت تمام عوامل غیرخطی به صورت مناسب خطی سازی می شود. در ادامه چارچوب زمان‌بندی بهینه پیشنهادی بر روی سیستم6 باس IEEE بررسی و مدلسازی تحت سناریو های مختلف انجام می‌شود. در سناریو اول، مسئله به صورت غیر خطی بررسی و حالت های مختلفی از جمله تاثیر زمان خاموش بودن یک نیروگاه در ابتدای زمان برنامه ریزی بررسی می شود. در سناریوی دوم، مسئله خطی شده بررسی و سپس با حالت غیر خطی مقایسه می شود. اما یکی از مهم ترین عوامل تاثیر گذار در برنامه ریزی واحد ها بررسی خروج خطوط انتقال شبکه است که به عنوان یک محدودیت به مسئله بهینه سازی اضافه شده و در سناریو سوم مورد بررسی قرار می گیرد ، که در حالت اول خط بین باس 1 و 4 از مدار خارج شده و در حالتی دیگر خروج خط بین باس 1 و 2 در نظرگرفته می شود. نتایج نشان می دهد که با خارج شدن خطوط از شبکه ، هزینه تولید و بهره برداری از سیستم قدرت افزایش می یابد. در این مقاله مشکل به صورت MILP در نرم افزار GAMS مدل شده و توسط حل کننده CPLEX حل شده است. مقایسه ای بین نتایج در حالت نرمال شبکه و حالت غیرنرمال خارج شدن خطوط از شبکه انجام شده است. نتایج عددی اثربخشی روش پیشنهادی و کاهش هزینه های تولید نیروگاه ها در طول 24 ساعت شبانه روز را نشان می‌دهد.                             
 
واژه‌های کلیدی: برنامه ریزی، کاهش هزینه تولید، UC(Unit Commitment )، بهره برداری، تابع هزینه، خطی سازی، در مدار قرار گرفتن نیروگاه ها، پخش بار اقتصادی
     
نوع مطالعه: كاربردي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1402/10/5 | پذیرش: 1403/2/6 | انتشار: 1403/3/1
فهرست منابع
1. NA
2. Ahrabi, M. Abedi, H. Nafisi, M. A. Mirzaei, B. Mohammadi-Ivatloo, and M. Marzband,(2021). "Evaluating the effect of electric vehicle parking lots in transmission-constrained AC unit commitment under a hybrid IGDT-stochastic approach," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 125, p. 106546. [DOI:10.1016/j.ijepes.2020.106546]
3. Aghdam, F. H., Javadi, M. S., & Catalão, J. P. (2023). "Optimal stochastic operation of technical virtual power plants in reconfigurable distribution networks considering contingencies". International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 147, 108799.‌ [DOI:10.1016/j.ijepes.2022.108799]
4. Al-Dhaifallah, M., Alaas, Z., Rezvani, A., Le, B. N., & Samad, S. (2023). "Optimal day-ahead economic/emission scheduling of renewable energy resources based microgrid considering demand side management". Journal of Building Engineering, 76, 107070.‌ [DOI:10.1016/j.jobe.2023.107070]
5. Chen, Y., Lu, X., Zhang, H., Zhao, C., & Xu, Y. (2023). "Optimal configuration of integrated energy station using adaptive operation mode of combined heat and power units." International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 152, 109171.‌ [DOI:10.1016/j.ijepes.2023.109171]
6. Cavazzini,G.,Benato,A.,Pavesi,G.,Ardizzon,G.,(2021).Techno-economic benefits deriving from optimal scheduling of avirtual power plant: Pumped hydro combined with wind farms. J. Energy Storage. 37, 102461. http://dx.doi.org/ 10.1016/j.est.2021.102461. [DOI:10.1016/j.est.2021.102461]
7. Coath and K. Halgamuge,(2003)."A comparison of constraint-handling methods for the application of particle swarm optimization to constrained nonlinear optimization problems," in The 2003 Congress on Evolutionary Computation. ,CEC'03., 2003, pp. 2419-2425. [DOI:10.1109/CEC.2003.1299391]
8. Cheng.C, C.-W. Liu, and C.-C. Liu,(2000) "Unit commitment by Lagrangian relaxation and genetic algorithms," IEEE transactions on power systems, vol. 15, pp. 707-714. [DOI:10.1109/59.867163]
9. Dasgupta.D and D. R. McGregor, (1994)."Thermal unit commitment using genetic algorithms," IEE Proceedings-Generation, Transmission and Distribution, vol. 141, pp. 459-465. [DOI:10.1049/ip-gtd:19941221]
10. Emarati, M., Keynia, F., & Rashidinejad, M. (2019). A two‐stage stochastic programming framework for risk‐based day‐ahead operation of a virtual power plant. International Transactions on Electrical Energy Systems, 30(3), e12255.‌ [DOI:10.1002/2050-7038.12255]
11. El-Gallad.A, A. Sallam, and M. El-Hawary,(2001) "Swarming of intelligent particles for solving the nonlinear constrained optimization problem," International journal of engineering intelligent systems for electrical engineering and communications, vol. 9, pp. 155-164.
12. Farahbakhsh, H., Pourfar, I., & Lashkar Ara, A. (2024). Virtual power plant operation using an improved meta-heuristic optimization algorithm considering uncertainties. Journal of Operation and Automation in Power Engineering.‌ vol.12, no.4, Pages:312-325.
13. Heredia.F and N. Nabona,(1995). "Optimum short-term hydrothermal scheduling with spinning reserve through network flows," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 10, pp. 1642-1651. [DOI:10.1109/59.466476]
14. Jiang, X., Lin, Z., He, T., Ma, X., Ma, S., & Li, S. (2020). "Optimal path finding with beetle antennae search algorithm by using ant colony optimization initialization and different searching strategies". IEEE Access, 8, 15459-15471.‌ [DOI:10.1109/ACCESS.2020.2965579]
15. Jain, A., Yamujala, S., Gaur, A., Das, P., Bhakar, R., & Mathur, J. (2023). "Power sector decarbonization planning considering renewable resource variability and system operational constraints". Applied Energy, 331, 120404.‌ [DOI:10.1016/j.apenergy.2022.120404]
16. Khalafian, F., Iliaee, N., Diakina, E., Parsa, P., Alhaider, M. M., Masali, M. H, (2024). "Capabilities of compressed air energy storage in the economic design of renewable off-grid system to supply electricity and heat costumers and smart charging-based electric" vehicles. Journal of Energy Storage, 78, 109888.‌ [DOI:10.1016/j.est.2023.109888]
17. Lorca, A., & Sun, X. A. (2016). Multistage robust unit commitment with dynamic uncertainty sets and energy storage. IEEE Transactions on Power Systems, 32(3), 1678-1688.‌ [DOI:10.1109/TPWRS.2016.2593422]
18. Li, J., Fang, Z., Wang, Q., Zhang, M., Li, Y., & Zhang, W. (2024). "Optimal Operation with Dynamic Partitioning Strategy for Centralized Shared Energy Storage Station with Integration of Large-Scale Renewable Energy". Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, PP.1-13, IEEE (Early Access). [DOI:10.35833/MPCE.2023.000345]
19. Lin, W. T., Chen, G., & Li, C. (2021). Risk-averse energy trading among peer-to-peer based virtual power plants: A stochastic game approach. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 132, 107145.‌ [DOI:10.1016/j.ijepes.2021.107145]
20. Maifeld.T and Sheble,(1996). "Genetic-based unit commitment algorithm," IEEE Transactions on Power systems, vol. 11, pp. 1359-1370. [DOI:10.1109/59.536120]
21. Nazari, M. E., & Ardehali, M. M. (2017). Profit-based unit commitment of integrated CHP-thermal-heat only units in energy and spinning reserve markets with considerations for environmental CO2 emission cost and valve-point effects. Energy, 133, 621-635.‌ [DOI:10.1016/j.energy.2017.05.164]
22. Ouyang.Z and S. Shahidehpour,(1991). "An intelligent dynamic programming for unit commitment application," IEEE Transactions on power systems, vol. 6, pp. 1203-1209. [DOI:10.1109/59.119267]
23. Pinson.P and H. Madsen,(2014). "Benefits and challenges of electrical demand response: A critical review," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 39, pp. 686-699. [DOI:10.1016/j.rser.2014.07.098]
24. Poncelet.K, E. Delarue, and W. D'haeseleer,(2020). "Unit commitment constraints in long-term planning models: Relevance, pitfalls and the role of assumptions on flexibility," Applied Energy, vol. 258, p. 113843. [DOI:10.1016/j.apenergy.2019.113843]
25. Pappala, V. S., & Erlich, I. (2008). A new approach for solving the unit commitment problem by adaptive particle swarm optimization. In 2008 IEEE Power and Energy Society General Meeting-Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century (pp. 1-6). IEEE.‌ [DOI:10.1109/PES.2008.4596390]
26. Papavasiliou and S. S. Oren,(2013). "Large-scale integration of deferrable demand and renewable energy sources," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 29, pp. 489-499. [DOI:10.1109/TPWRS.2013.2238644]
27. Richter C. W. and G. B. Sheble,(2000). "A profit-based unit commitment GA for the competitive environment," IEEE Transactions on Power systems, vol. 15, pp. 715-721. [DOI:10.1109/59.867164]
28. Rawa, M., Al-Turki, Y., Sedraoui, K., Dadfar, S., & Khaki, M. (2023). "Optimal operation and stochastic scheduling of renewable energy of a microgrid with optimal sizing of battery energy storage considering cost reduction". Journal of Energy Storage, 59, 106475.‌ [DOI:10.1016/j.est.2022.106475]
29. Sudhakaran.M and P. Raj,(2010). "Integrating genetic algorithms and tabu search for unit commitment problem," International Journal of Engineering, Science and Technology, vol. 2, pp. 57-69 [DOI:10.4314/ijest.v2i1.59085]
30. Sisworahardjo.S and A. El-Keib,(2002). "Unit commitment using the ant colony search algorithm," in LESCOPE'02. Large Engineering Systems Conference on Power Engineering. Conference Proceedings, pp. 2-6. [DOI:10.1109/LESCPE.2002.1020658]
31. Swarup.S and S. Yamashiro,(2002). "Unit commitment solution methodology using genetic algorithm," IEEE Transactions on power systems, vol. 17, pp. 87-91, 2002. [DOI:10.1109/59.982197]
32. Shahmars, Y. B., Salehi, J., & Kalantari, N. T. (2021). Bi-level unit commitment considering virtual power plants and demand response programs using information gap decision theory. Journal of Operation and Automation in Power Engineering, 9(2), 88-102.‌
33. Song, J., Zhang, Z., Mu, Y., Wang, X., Li, Y., Pan, Q., & Chen, H. (2024). "Interval optimization for low-carbon economic dispatch in renewable energy power systems: Leveraging the flexible cooperation of wind energy and carbon capture power plants". Journal of Cleaner Production, 140937.‌ [DOI:10.1016/j.jclepro.2024.140937]
34. Tuohy.A, P. Meibom, E. Denny, and M. O'Malley,(2009). "Unit commitment for systems with significant wind penetration," IEEE Transactions on power systems, vol. 24, pp. 592-601. [DOI:10.1109/TPWRS.2009.2016470]
35. Tumuluru.V, Z. Huang, and D. H. Tsang,(2014). "Integrating price responsive demand into the unit commitment problem," IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 5, pp. 2757-2765, 2014. [DOI:10.1109/TSG.2014.2331357]
36. Tehzeeb-ul-Hassan and A. Ahmad,(2013). "Profit based unit commitment and economic dispatch of IPPs with new technique," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 44, pp. 880-888. [DOI:10.1016/j.ijepes.2012.08.039]
37. Wang,X.,Sun,C.,Wang,R.,Wei,T.,(2020).Two stage optimal scheduling strategy for large-scale electric vehicles. IEEE Access 8, 13821-13832. http://dx.doi. org/10.1109/aCCESS.2020.2966825. [DOI:10.1109/ACCESS.2020.2966825]
38. Wang, C. Zhang, Y. Ding, G. Xydis, J. Wang, and J. Østergaard,(2015). "Review of real-time electricity markets for integrating distributed energy resources and demand response," Applied Energy, vol. 138, pp. 695-706, 2015. [DOI:10.1016/j.apenergy.2014.10.048]
39. Valsan.S and K. Swarup, (2004)."Hopfield neural network approach to the solution of economic dispatch and unit commitment," in International Conference on Intelligent Sensing and Information Processing, 2004. Proceedings of, 2004, pp. 311-316. [DOI:10.1109/ICISIP.2004.1287673]
40. Zhang.Z, E. Du, F. Teng, N. Zhang (2020). "Modeling frequency dynamics in unit commitment with a high share of renewable energy," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 35, pp. 4383-4395. [DOI:10.1109/TPWRS.2020.2996821]
41. Zhang, Y., Yuan, F., Zhai, H., Song, C., & Poursoleiman, R. (2023). "Optimizing the planning of distributed generation resources and storages in the virtual power plant, considering load uncertainty'. Journal of Cleaner Production, 387, 135868.‌ [DOI:10.1016/j.jclepro.2023.135868]
42. Zhao.C, Q. Wang, J. Wang, and Y. Guan,(2014). "Expected value and chance constrained stochastic unit commitment ensuring wind power utilization," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 29, pp. 2696-2705. [DOI:10.1109/TPWRS.2014.2319260]



XML   English Abstract   Print


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

Zadehbagheri M. Optimum planning of the status of power plant generation units 24 hours a day to reduce production and operation costs. ieijqp 2024; 13 (1)
URL: http://ieijqp.ir/article-1-978-fa.html

زاده باقری محمود. برنامه‌ریزی بهینه وضعیت واحدهای تولید نیروگاه‌ها در طول 24 ساعت شبانه روز جهت کاهش هزینه‌های تولید و بهره برداری. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1403; 13 (1)

URL: http://ieijqp.ir/article-1-978-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 1 - ( 2-1403 ) 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 4704