A stochastic programming model for the optimal allocation of distributed generation in electrical distribution systems considering load variations and generation uncertainty
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Data
2020-01-27
Autores
Kheirkhah, Ali Reza
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Atualmente, a penetração de unidades de geração distribuída (DG) em sistemas de energia está aumentando devido aos seus importantes impactos nas principais características dos sistemas de energia. O local, o tipo e o tamanho da DG desempenham um papel importante na redução de perda de energia, melhoria da qualidade de energia, aprimoramento da segurança e redução de custos. Portanto, a localização e o dimensionamento ideais das DGs em sistemas de energia elétrica são um dos problemas mais importantes que devem ser avaliados cuidadosamente. A alocação de DG é um problema de otimização restrito com objetivos diferentes, como minimização de perda de energia, melhoria do perfil de tensão, aprimoramento da confiabilidade, investimento e redução de custos operacionais. Nesta dissertação, o problema de alocação de DG fotovoltaica é resolvido para unidades fotovoltaicas, visando minimizar os custos de energia e investimento, considerando a incerteza de geração e a variação de carga. Devido às altas incertezas dos recursos de energia solar, o problema é avaliado em diferentes cenários de radiação solar sob uma abordagem de programação estocástica. No presente trabalho, a alocação de DG fotovoltaica é formulada como um problema de programação cônica de segunda ordem com número inteiro misto. Os testes foram realizados usando os sistemas de distribuição de 33 e 136 nós e os resultados obtidos demonstram a vantagem da alocação ótima de DG, bem como a eficiência da matemática adotada para encontrar a solução ideal.
Nowadays, the penetration of distributed generation (DG) units in power systems is increasing because of their important impacts on the main features of power systems. Place, type, and size of DG play an important role in power loss reduction, power quality improvement, security enhancement, and cost reduction. Therefore, optimal placement and sizing of DGs in electric power systems are one of the most important problems that should be evaluated carefully. DG allocation is a constrained optimization problem with different objectives such as power loss minimization, voltage profile improvement, reliability enhancement, investment, and operation cost reduction. In this dissertation, photovoltaic DG allocation problem is solved for photovoltaic units, aiming minimization of energy and investment costs considering generation uncertainty and load variation. Due to high uncertainties of solar energy resource, the problem is evaluated under different scenarios of solar radiation under a stochastic programming approach. In present work, photovoltaic DG allocation is formulated as a mixed-integer second-order conic programming problem. Tests were carried out using the 33-node and 136-node distribution systems and the obtained results demonstrate the advantage of optimal DG allocation as well as the efficiency of the adopted mathematical to find the optimal solution.
Nowadays, the penetration of distributed generation (DG) units in power systems is increasing because of their important impacts on the main features of power systems. Place, type, and size of DG play an important role in power loss reduction, power quality improvement, security enhancement, and cost reduction. Therefore, optimal placement and sizing of DGs in electric power systems are one of the most important problems that should be evaluated carefully. DG allocation is a constrained optimization problem with different objectives such as power loss minimization, voltage profile improvement, reliability enhancement, investment, and operation cost reduction. In this dissertation, photovoltaic DG allocation problem is solved for photovoltaic units, aiming minimization of energy and investment costs considering generation uncertainty and load variation. Due to high uncertainties of solar energy resource, the problem is evaluated under different scenarios of solar radiation under a stochastic programming approach. In present work, photovoltaic DG allocation is formulated as a mixed-integer second-order conic programming problem. Tests were carried out using the 33-node and 136-node distribution systems and the obtained results demonstrate the advantage of optimal DG allocation as well as the efficiency of the adopted mathematical to find the optimal solution.
Descrição
Palavras-chave
Distributed generation, Mathematical modeling, Optimal allocation, Solar uncertainty, Stochastic programming, Geração distribuída, Modelagem matemática, Alocação ideal, Incerteza solar, Programação estocástica