Abstract-Integrering av flyktiga förnybara energikällor i bulk kraftnätet är utmanande, på grund av tillförlitlighet kravet att varje ögonblick belastning och produktion i systemet förblir balanserad. I denna studie tar vi itu med denna utmaning för smarta elnät med integrerad vindkraft, genom att utnyttja multi-tidsskala leverans och schemaläggning. Specifikt anser vi smarta nät med två klasser av energianvändare traditionella energianvändare och opportunistiska energianvändare (t.ex. smarta mätare eller smarta apparater), och undersöka prissättning och leverans vid två tidsskalor, via schemaläggning och schemaläggning i realtid. I schemaläggningen för dagen före, med statistisk information om vindkraft och energibehov, karakteriserar vi den optimala upphandlingen av energiförsörjningen och det dagliga detaljhandelspriset för de traditionella energianvändarna; i realtid schemaläggning, med förverkligandet av vindkraft och belastningen av traditionella energianvändare, optimerar vi realtidspriserna för att hantera opportunistiska energianvändare för att uppnå systemomfattande tillförlitlighet. Närmare bestämt, när de opportunistiska användarna inte är ihärdiga, dvs. en delmängd av dem lämnar kraftmarknaden när realtidspriset inte är acceptabelt, får vi slutna lösningar på problemet med schemaläggning på två nivåer. För det ihållande fallet behandlar vi schemaläggningsproblemet som en multitimescale Markov-beslutsprocess. Vi visar att den explicit kan omarbetas som en klassisk Markov-beslutsprocess med kontinuerliga tillstånds- och åtgärdsutrymmen, där lösningen kan hittas via standardtekniker. Vi drar slutsatsen att den föreslagna flerskaliga leveransen och schemaläggningen med realtidsprissättning effektivt kan hantera volatiliteten och osäkerheten i vindkraft och energiefterfrågan, och har potential att förbättra spridningen av förnybar energi i smarta nät.
I REF, Han et al. föreslog en flerskalig leverans av smarta nät med integrerad vindkraft.
Multiple Timescale Dispatch and Scheduling for Stochastic Reliability in Smart Grids with Wind Generation Integration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}