کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6854242 1437408 2018 17 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A multi-objective market-driven framework for power matching in the smart grid
ترجمه فارسی عنوان
یک چارچوب چند منظوره ای برای بازار برای کنترل قدرت در شبکه هوشمند
کلمات کلیدی
شبکه هوشمند، بازار برق تقاضا و عرضه، مطابقت قدرت، بهینه سازی چند هدفه،
ترجمه چکیده
شبکه های هوشمند، برای تسهیل تولید، توزیع و مصرف برق، به طور همزمان از فناوری اطلاعات و ارتباطات استفاده می کنند. بازارهای برق از طریق تثبیت قیمت های برق تلاش می کنند تا چالش های مبادله برق را کاهش دهند. از یک طرف، خریداران، با توجه به رضایت کامل تقاضا، تلاش می کنند تا هزینه های مصرف برق را به طور موثر خریداری کنند. از سوی دیگر، فروشندگان با توجه به ظرفیت تولید محدود برق خود، علاقه مند به افزایش مزایای مالی خود می باشند. برای مقابله با این چالش، این مقاله یک چارچوب سازگاری قدرتمند نیمه ناپیوسته قدرتمند را بر اساس تکنیک های بهینه سازی چند منظوره ای که در یک بازار برق پیش رو اجرا می شود معرفی می کند. همچنین مکانیسم به روز رسانی دو مرحله ای برای به طور مداوم تعادل قیمت برق نیز ارائه می شود. در هر فاصله زمانی، خریداران و فروشندگان پیشنهادات فردی برق خود را به اپراتور بازار ارائه می دهند. اپراتور بازار آنها را تنظیم می کند و سپس قیمت بازار برق را اعلام می کند. یک الگوریتم تطبیق قدرت چند منظوره قوی برای ایجاد قراردادهای مطابق با اهداف خریداران و فروشندگان همراه با محدودیت های ثبات شبکه که توسط اپراتورهای سیستم توزیع انجام می شود، توسعه یافته است. همچنین، کاهش تلفات توزیع برق در روش تطبیق را در نظر می گیرد. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که چارچوب موفق به دست یابی به یک توازن منطقی از اهداف متضاد فوق الذکر می شود در حالیکه پیشنهادات قیمت برق مذاکره را به تعادل می رساند. نشان داده شده است که الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با الگوریتم های تکاملی چند منظوره شناخته شده بهتر از نظر بهینه سازی رفاه اجتماعی و پیچیدگی محاسباتی (مقیاس پذیری) بهتر عمل می کند. در نهایت، اثرات مکانیزم به روز رسانی دو مرحله ای بر پایایی الگوریتم تکاملی پیشنهادی مورد بحث قرار گرفته است. مقایسه عملکرد نشان می دهد که چارچوب پیشنهادی روش های مشابه در ادبیات را بهتر می کند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Smart grids, to facilitate the electricity production, distribution, and consumption, employ information and communication technologies simultaneously. Electricity markets, through stabilizing the electricity prices, attempt to alleviate the challenges of power exchange. On one hand, buyers, by considering their full demand satisfaction, endeavor to purchase the electricity cost-effectively. On the other hand, sellers, by taking their limited electricity generation capacity into account, are interested in increasing their financial benefits. To address this challenge, this paper introduces a highly-functional semi-decentralized power matching framework based on multi-objective optimization techniques executing in a day-ahead electricity market. A two-stage price updating mechanism to continuously balance the electricity prices is also provided. At each time interval, buyers and sellers submit their individual electricity price offers to the market operator. The market operator tunes them and then, announces the electricity market price. A robust multi-objective power matching algorithm is developed to make the matching contracts considering buyers' and sellers' objectives along with grid stability constraints imposed by distribution system operators. It also considers the minimization of electricity distribution loss in the matching procedure. Simulation results indicate that the framework successfully reaches a reasonable balance of aforementioned conflicting objectives while conducing negotiating electricity price offers to an equilibrium. It is shown that the proposed algorithm behaves better compared to well-known multi-objective evolutionary algorithms in terms of both optimizing the social welfare and computational complexity (scalability). Finally, effects of the two-stage price updating mechanism on the stability of the proposed evolutionary algorithm is discussed. Performance comparisons show that the proposed framework outperforms the similar approaches available in the literature.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 70, April 2018, Pages 199-215
نویسندگان
, , , ,