A distributed VPP-integrated co-optimization framework for energy scheduling, frequency regulation, and voltage support using data-driven distributionally robust optimization with Wasserstein metric
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Notice bibliographique
Résumé
With deepening decarbonization and increased Renewable Energy Sources (RESs) integration, the power system's inertia has declined, affecting the network's ability to balance power at the distribution level. Concurrently, the proliferation of prosumers presents a regulatory opportunity for Distribution System Operators (DSOs), despite the complexity introduced by their high number and varied behaviors. This paper introduces a new co-scheduling model optimizing prosumers' capacities through Virtual Power Plants (VPPs) in local networks, enhancing DSO oversight and facilitating prosumer participation in regulation markets. The proposed model concurrently schedules energy provision alongside voltage and frequency regulation capacities. Recognizing prosumers' behavioral uncertainties, Data-Driven Distributionally Robust Optimization (DDRO) is employed to ensure adequate capacity for VPP engagement. Importantly, the paper outlines a mechanism allowing DSOs to partner with multiple privately-owned VPPs, ensuring privacy through an adaptive Alternative Direction Method of Multipliers (ADMM) method. This method avoids the exchange of sensitive information, ensuring confidentiality and scalability. Consequently, VPPs can proficiently manage scheduling and communicate their regulation capacities. The operator then dispatches control signals based on regulation needs and network flow. Results from the IEEE 33 bus test system confirm the model's efficacy in enhancing voltage support and frequency regulation, and generating revenue for both VPPs and prosumers. • This paper proposes a new co-optimization strategy for distribution-level VPPs. • A distributed coordination approach between DSO and VPPs is presented. • An adaptive consensus ADMM is developed to model the communications. • The uncertain nature of prosumer behavior is addressed by a DDRO model. • The effectiveness of the developed approaches is extensively illustrated.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle