Multi-period generation-transmission expansion planning with an allocation of phase shifter transformers
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 181
فایل این مقاله در 12 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_IJNAA-14-12_004
تاریخ نمایه سازی: 17 دی 1402
چکیده مقاله:
This study presents a convex formulation for generation-transmission expansion planning in the presence of phase shifter transformers and aims at maximizing social welfare. By changing the voltage angle, the phase shifter transformer can control the transmission power of the line. Therefore, by installing a phase shifter transformer, one can reduce the investment cost of new lines and use the nominal capacity of available transmission lines. Accordingly, the planning of the generation-transmission expansion in this paper is formulated with the assumption that there is a pool electricity market. The problem is formulated in the form of mixed integer programming and the CPLEX solver is used to solve it in the YALMIP Toolbox environment. In the proposed method, the location, capacity and year of installation of generators, transmission lines and new phase shifter transformers will be determined simultaneously. In order to validate the proposed planning, the expansion planning of the IEEE ۲۴-bus system has been simulated in MATLAB software. Simulation results show the efficiency of the proposed method.
کلیدواژه ها:
Generation-transmission expansion planning (GTEP) ، Phase shifter transformer (PST) ، Social welfare (SW) ، Mixed integer programming (MIP)
نویسندگان
Alireza Moradi
Department of Electrical Engineering, Mahdishahr Branch, Islamic Azad University, Mahdishahr, Iran
Mohammad Ordouei
Computer Engineering Department, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Seyyed Mohammad Reza Hashemi
Faculty of Computer Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, 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 :