Bi-Level Energy Dispatch Optimisation for Peak Load Shaving in Microgrids with Battery Storage
Notice bibliographique
Résumé
Peak load periods in electrical networks result in significant power losses, straining generation capacity, and increasing operational costs. Strategically optimising electricity supply from battery storage-based distributed generation (DG) during these peak times can mitigate these losses and enhance grid efficiency through peak load shaving (PLS). However, electrical loads vary throughout the day and night. Thus, identifying peak and off-peak loads would be the most challenging task to complete before scheduling operations for batteries. This study presents a bi-level energy optimisation framework to identify the peak and off-peak loads and plan the energy dispatching operations for battery storage. The bi-level energy optimisation framework is developed in such a way that during the first level, peak load times (PLT), off-peak load times (OPLT), and no operation times (NOT) from the daily time-varying load profiles are identified. During the second level, scheduling of energy supply to and from the batteries is performed using a seven-stage battery dispatch controller. Considering the reduction in power losses as a primary objective function, the genetic algorithm (GA) is used to solve the optimisation problem for three time-varying load profiles (industrial, residential, and commercial) using an IEEE 33 bus microgrids network. The numerical results for three case studies have revealed that the proposed method could significantly shave the peak loads by 23.3% in industrial, 18.89% in residential and 10.99% in commercial loads. Due to the shaving of peak loads, the reductions in power loss of 5.73%, 5.44%, and 2.45% in each load profile are also noticed. To further validate the efficacy, the results from the optimisation framework were compared with results using fixed values. The comparison showed that the proposed optimisation approach could achieve maximum peak shaving in microgrids. The PLS, reduction in daily power losses, improvement in load factors, and enhancements in bus voltage profiles for each load confirm that the proposed optimisation approach can be helpful in the future planning of PLS in microgrids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».