Optimal Scheduling of Battery Energy Storage System in Distribution Network Considering Uncertainties using hybrid Monte Carlo- Genetic Approach
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 89
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_JOAPE-6-1_001
تاریخ نمایه سازی: 13 آبان 1402
چکیده مقاله:
This paper proposes a novel hybrid Monte Carlo simulation-genetic approach (MCS-GA) for optimal operation of a distribution network considering renewable energy generation systems (REGSs) and battery energy storage systems (BESSs). The aim of this paper is to design an optimal charging /discharging scheduling of BESSs so that the total daily profit of distribution company (Disco) can be maximized. In this study, the power generation of REGSs such as photovoltaic resources (PVs) and the network electricity prices are studied through their uncertainty natures. The probability distribution function (PDF), is used to account for uncertainties in this paper. Also, the Monte Carlo simulation (MCS) is applied to generate different scenarios of network electricity prices and solar irradiation of PVs. Optimal scheduling of BESSs can be performed by genetic algorithm (GA). In this paper, firstly, the charging and discharging state of BESSs (positive or negative sign of battery power) is determined according to the variable amount of the electricity prices and power produced from PVs, which have been obtained from the Monte Carlo simulation. Then by using the GA, optimal amount of BESSs is determined. Therefore, a hybrid MCS-GA is used to solve this problem. Numerical examples are presented to illustrate the optimal charging/discharging power of the battery for maximizing the total daily profit.
کلیدواژه ها:
برنامه ریزی بهینه ، تولید پراکنده ، سیستم های باتری ذخیره ساز ، عدم قطعیت ، سود روزانه ، شبیه سازی مونت کارلو ، الگوریتم ژنتیک ، شرکت توزیع
نویسندگان
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 :