Stochastic Assessment of the Renewable–Based Multiple Energy System in the Presence of Thermal Energy Market and Demand Response Program
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 87
فایل این مقاله در 10 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:
JR_JOAPE-8-1_003
تاریخ نمایه سازی: 13 آبان 1402
چکیده مقاله:
The impact of different energy storages on power systems has become more important due to the development of energy storage technologies. This paper optimizes the stochastic scheduling of a wind-based multiple energy system (MES) and evaluates the operation of the proposed system in combination with electrical and thermal demand-response programs and the three-mode CAES (TM-CAES) unit. The proposed wind-integrated MES consists of a TM-CAES unit, electrical boiler unit, and thermal storage system which can exchange thermal energy with the local thermal network and exchange electricity with the local grid. The electrical and thermal demands as well as wind farm generation are modeled as a scenario-based stochastic problem using the Monte Carlo simulation method. Afterwards, the computational burden is reduced by applying a proper scenario-reduction algorithm to initial scenarios. Finally, the proposed methodology is implemented to a case study to evaluate the effectiveness and appropriateness of the proposed method.
کلیدواژه ها:
Three mode compressed air energy storage (TM-CAES) ، thermal energy market ، Stochastic programming ، wind generation ، demand response program
نویسندگان
H. Mousavi-Sarabi
Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
M. Jadidbonab
Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
B. Mohammadi ivatloo
Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
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 :