ABSTRACT Med sikte på kapacitetsoptimering av ett isolerat mikrogrid etablerar detta dokument en kapacitetsoptimeringsmodell på två nivåer som beaktar hantering av belastningsefterfrågan (LDM) samtidigt som man på ett omfattande sätt beaktar osäkerhetsfaktorer i fråga om belastning och förnybar produktion. Osäkerheterna i detta dokument orsakas av källan och belastningen på samma tidsskala samt av de olika osäkerhetsegenskaper som presenteras under olika tidsperioder. För långa tidsperioder, problemet med källa / belastning slumpmässig osäkerhet löses med hjälp av den stokastiska nätverkskalkyl teori för att möta energibalans begränsningar. För korta tidsperioder siktar vi främst på att lösa problemet med effektbalans på driftsnivå, med tanke på osäkerheten för fel i bränsle-/lastprognoser och effekterna av LDM. Särskilt genom att styra de avbrytbara och utbytbara lasterna kan LDM optimera belastningsegenskaperna, minska driftskostnaderna och öka systemstabiliteten. Den två-nivå optimering modell som fastställs i detta papper analyseras med avseende på energi och effekt balans begränsningar, och den föreslagna blandade heltal linjär programmering (MILP) modell löses genom att använda CPLEX lösaren för att minimera investeringskostnaden. En typisk mikrogrid, bestående av en vindturbin (WT), en solcellspanel (PV), en styrbar mikrogenerator (CMG) och ett energilagringssystem (ESS), tas som exempel för att studera problem med kapacitetsoptimering. Simuleringsresultaten verifierar den föreslagna modellens och metodens rationalitet och effektivitet. INDEX TERMS Kapacitetsplanering, isolerad mikrogrid, hantering av belastningsefterfrågan, osäkerheter. NOMENKLATUR
I REF antas en stokastisk nätkalkylteori för att lösa problemet med osäkerheter i samband med utbud och krav på långa tidsperioder samtidigt som energibalansbegränsningarna uppfylls.
A Bi-Level Capacity Optimization of an Isolated Microgrid With Load Demand Management Considering Load and Renewable Generation Uncertainties
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}