Stochastic congestion management considering power system uncertainties: a chance-constrained programming approach
- سال انتشار: 1393
- محل انتشار: بیست و نهمین کنفرانس بین المللی برق
- کد COI اختصاصی: PSC29_226
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 829
نویسندگان
Faculty of Electrical and Computer Engineering Islamic Azad University, shahrood Branch Shahrood, Iran
Department of electrical engineering Ferdowsi university of Mashhad -Mashhad, Iran
Department of control on measuring instruments Mashhad Electric Energy Distribution Company (MEEDC) Mashhad, Iran
چکیده
Considering system uncertainties in developing power system algorithms such as congestion management (CM) is a vital issue in power system analysis and studies. This paper proposes a new model for the power system congestion management, considering power system uncertainties based on the chance constrained programming (CCP). In the proposed approach, transmission constraints are taken into account by stochastic models instead of deterministic models. The proposed approach considers network uncertainties with a specific level of probability in the optimization process. Then, an analytical approach is used to solve the new model of the stochastic congestion management. In this approach, the stochastic optimization problem is transformed into an equivalent deterministic problem. Moreover, an efficient numerical approach based on a real-coded genetic algorithm and Monte Carlo technique is proposed to solve the CCP-based congestion management problem in order to make a comparison to the analytical approach. Effectiveness of the proposed approach is evaluated by applying the method to the IEEE 30-bus test system. The results show that the proposed CCP model and the analytical solving approach outperform the existing models.کلیدواژه ها
Congestion Management (CM); System Uncertainties; Chance constrained programming (CCP); Monte Carlo Simulation; Stochastic optimizationمقالات مرتبط جدید
- سیستم تشخیص نفوذ در محیط رایانش ابری با استفاده از یادگیری ویژ گی
- کاهش هزینه تعمیراتی ماشین های سنگین از طریق بهبود الگوریتم درخت تصمیم با الگوریتم های انتخاب ویژگی Information Gain ،Correlation و SVM
- پردازش کوانتومی تصاویر پزشکی و تشخیص لبه آن با استفاده از الگوریتم QHED
- بررسی و مقایسه روشهای تشخیص اکانت های جعلی در شبکه های اجتماعی
- مکان یابی و مقدار بهینه منابع تولید پراکنده به منظورکاهش تلفات و بهبود انحراف ولتاژ شبکه نامتعادل توزیع
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.