Optimal Operation Scheduling of a Combined Wind-Hydro System for Peak Load Shaving
Notice bibliographique
Résumé
Power demand has increased in recent years, posing a significant challenge to power systems. The use of clean energy generated by wind farms (WF) for the operation of pumped hydroelectric energy storage (PHES) is often advocated as a hybrid renewable energy system for peak load reduction, defined as WF-PHES. The objective of this paper is to present a comprehensive optimal operational scheduling strategy-based algorithm for dynamically shaving or reducing peak power loads. For this purpose, a finite horizon scheduling optimization problem has been formulated to optimally control the real-time operation of the WF-PHES that incorporates both predictions of the power load and winds. The main aim of the proposed framework is the scheduling of the whole system operation based on predicted wind speeds and power load profile, while respecting the operational constraints. A three-layered ANN model has been used to forecast the wind speeds and the power load based on historical data. A mathematical decision model considering the power load-shaving and reduction needs of the network for the summer and winter seasons has been developed. The proposed model has been implemented and applied to a case study. The proposed framework has been compared to two distinct non-linear optimization methods: Pyomo with IPOPT solver and Genetic Algorithm (GA) to prove its performance and effectiveness over extensive numerical simulationsNote to Practitioners—This paper is motivated by the problem of reducing the long-term peak load on the electricity grid. A hybrid efficiency system was developed by combining a renewable energy source (wind) with a large-scale storage system. The optimal system operation strategy given by the optimization model shows important advantages in providing a clear view for those making decisions regarding this type of energy system. The developed decision algorithm may be taken as a practical solution to address the development challenges of wind energy and support utilities and power grid managers to increase the penetration of renewable generators as well as reduce peak power loads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».