Stochastic-Based Risk-Constrained Optimal Self-Scheduling for a Generation Company in Electricity Market
محل انتشار: بیستمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,206
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_375
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
In the deregulated power industry, a generation company (GENCO) has to sell energy and ancillary services through a market environment. This paper develops amethodology that allows the GENCO to perform stochastic pricebased unit commitment and optimal self-scheduling to obtain maximum profit and minimum financial risk raised fromuncertainty of the electricity market price. The risk is properly incorporated into the model using conditional value at risk(CVaR) methodology. Uncertainty of the market clearing price, as the main source of financial risk in the electricity market, ishandled by treating hourly prices as stochastic variables which are modeled by scenario approach, while the Monte Carlo simulation is adopted to generate discrete random market prices.The procedure developed in this paper utilizes a comprehensive model of the production units that makes it suitable for practicaloperation. Moreover stochastic mixed-integer programming framework has been used to formulate the problem. Furtheranalysis and concluding remarks are provided through an illustrative case study
کلیدواژه ها:
Conditional value at risk ، mixed-integer programming ، risk managemen ، self-scheduling ، stochastic unit commitment
نویسندگان
Somayye Bazmohammadi
Semnan University
Asghar Akbari Foroud
Semnan University
Najme Bazmohammadi
Ferdowsi University of Mashhad
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :