به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

stochastic programming

در نشریات گروه مکانیک
تکرار جستجوی کلیدواژه stochastic programming در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه stochastic programming در مقالات مجلات علمی
  • امیر میرزاپور کمانج، مسعود آقابالائی رهور، امیر طالبی، کاظم زارع*، بهنام محمدی ایواتلو

    با حضور گسترده خودروهای الکتریکی در جوامع امروزی لازم است مدیریت هوشمند خودروهای الکتریکی مورد بررسی قرار بگیرد. از طرفی، ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر در پارکینگ خودروهای هوشمند سبب کاهش وابستگی به شبکه بالادستی و کاهش هزینه های بهره برداری می شود. در همین زمینه، در مقاله پیش رو بهره برداری بهینه پارکینگ هوشمند خودروهای الکتریکی مجهز به منابع انرژی تجدیدپذیر مورد بررسی و بحث قرار گرفته است. همچنین، به منظور مدل سازی عدم قطعیت منابع انرژی تجدیدپذیر، قیمت برق شبکه بالادستی و رفتار صاحبان خودروهای الکتریکی از روش برنامه ریزی تصادفی استفاده شده است. منظور از عدم قطعیت رفتار صاحبان خودروهای الکتریکی شامل زمان ورود خودرو به پارکینگ، زمان خروج از پارکینگ و انرژی اولیه آن ها هنگام ورود به پارکینگ هستند که به صورت پارامتر دارای عدم قطعیت در نظر گرفته شده اند. مسیله بهینه سازی یادشده به صورت یک مدل برنامه نویسی آمیخته با اعداد صحیح (MILP1) ارایه شده و توسط حل کننده CPLEX در نرم افزار GAMS حل شده است. نتایج شبیه سازی نشان می دهد بهره بردار پارکینگ هوشمند با شارژ و دشارژ هوشمند خودروهای الکتریکی می تواند سود کسب کند. همچنین، در حضور سناریو ها و عدم قطعیت های مختلف، استراتژی عملکرد پارکینگ هوشمند متفاوت است، به طوری که بیشترین و کمترین سود کسب شده برابر با 84/1740 و 22/1359 دلار حاصل شد، ولی با در نظر گرفتن احتمال تمام سناریوها سود مورد انتظار برابر با 31/1571 دلار حاصل شد. در نتیجه عدم قطعیت های مختلف، سود حاصل از پارکینگ هوشمند را تحت تاثیر قرار می دهند.

    کلید واژگان: برنامه ‏ریزی تصادفی، پارکینگ هوشمند خودروهای الکتریکی، عدم قطعیت، منابع انرژی تجدیدپذیر
    Amir Mirzapour-Kamanaj, Masoud Agabalaye-Rahvar, Amir Talebi, Kazem Zare *, Behnam Mohammadi-Ivatloo
    Introduction

    By the extensive presence of electric vehicles (EVs) in today’s communities, the smart management of EVs should be completely investigated. On the other hand, the integration of renewable energy sources (RESs) in the smart electric vehicles parking lot (SEVsPL) reduces the dependency on the upstream network and also the whole operation costs. So, under finite energy sources around the world, in order to supply various demands along with generating low greenhouse gas emissions (GHGEs), policymakers and different scholars seek to find cost-effective, eco-friendly, efficient, and sustainable solutions. With investigating the literature review in the field of management and optimal operation of SEVsPL can be obviously concluded that multiple approaches and strategies from different perspectives were used to improve the efficient usage of energy based on smart grids (SGs) framework in SEVsPL. It was indicated that none of the analyzed references, addressee the simultaneous effects of different uncertainties, i.e., the random behavior of EVs owners, RES, and the upstream network electricity price on the charging and discharging processes for the operation of SEVsPL. Certainly, applying the nature of such uncertainty sources in an appropriate path will have significant impacts on the bringing results as close as possible to the real-world solutions.

    Model description and method of solution

    Therefore, in the current paper, a stochastic scheduling methodology for the optimal operation of SEVsPL has been proposed as an interactive user interface between the respective operator and EVs owners to facilitate charging and discharging activities and operation costs. The total capacity of SEVsPL is 50 in which three various EVs’ models with 10 scenarios for the arrival time, departure time, and initial state of energy (SoE) were considered. Furthermore, the other uncertainties oriented from RES and the upstream network electricity price have also taken into account with relative 10 scenarios. It is worth to mention that Mont Carlo simulation (MCS) implemented in MATLAB software to produce 1000 scenarios and then reduce them to 10 scenarios with the assistance of SCENRED algorithm in GAMS software. This stochastic optimization model of SEVsPL was formulated as mixed integer linear programming (MILP) problem, which was solved by CPLEX solver in GAMS software.

    Simulation results and discussion

    According to the obtained results in different scenarios, it was obviously seen that the lowest profit of SEVsPL was occurred in scenario 8, which can be considered as the worst case scenario, although, the highest profit has been achieved in scenario 9 and can be taken as the best case scenario. So, it can be mentioned that the optimal utilization of SEVsPL in the presence of RES uncertainty and the unpredictable behavior of EVs can be different. By considering the probabilities of the aforementioned uncertainties, the expected profit for SEVsPL was $ 1571.31. For the plotted figures of photovoltaic (PV) and wind turbine (WT) power plants in scenario 9, the generated WT power can be sold to the upstream network within the period in which EVs have not yet entered the SEVsPL and also for the PV generated power can be utilized to charge EVs. To realize the aim of the SEVsPL operator in maximizing his/her profit, the smart operating strategy was accomplished in purchased /sold power from /to the upstream network, which were indicated in relative figures for two worst case and best case scenarios. These outcomings highlighted that sold power has happened when electricity price is high (e.g., 10 o'clock in scenario 8 and 17 o'clock in scenario 9); however, the purchased power has taken place when electricity price is low (e.g., 10 o'clock in Scenario 9 and 12 o'clock in Scenario 8). This strategy is true for all EVs in all scenarios such that results to gain profit from electricity price arbitrage by the SEVsPL operator. If the EVs owners are looking for the maximum charge when leaving the SEVsPL, the respective operator will earn less profit according to different gamma coefficients presented in relevant expected SEVsPL profit’s figure. In other words, the chance of discharging EVs will be less when attending SEVsPL.

    Conclusions

    The proposed stochastic optimal operation strategy of SEVsPL in this paper has been accomplished to flatten charging and discharging processes along with operation costs. In the presence of different considered uncertainties, the optimal operation strategy of SEVsPL can be diverse for different scenarios such that the highest and lowest profits were equal to $1740.84 and $1359.22, respectively. Although by considering the probability of all scenarios, the expected profit was equal to $ 1571.31. These various uncertainties affect the obtained profit of SEVsPL which the respective operator seeks to charge EVs at low price hours and discharge EVs at high price hours under the smart performance strategy.

    Keywords: Stochastic Programming, smart electric vehicle parking lots, Uncertainty, renewable energy sources
  • علیرضا تقی پور رضوان، عباس سیفی
    در این مقاله، یک الگوی برنامه ریزی خطی احتمالی با متغیرهای عدد صحیح ارائه شده است که مجموع هزینه های تولید را با توجه به فن آوری های مختلف تولید برق در طول بازه زمانی مورد مطالعه، حداقل می سازد. در این الگو، میزان تقاضا غیر قطعی است و سه حالت برای تقاضا در قالب برنامه ریزی احتمالی در نظر گرفته شده است. در این الگو کل کشور به مناطقی تقسیم شده که تصمیمات گسترش ظرفیت برای هر یک از مناطق در یک الگوی یکپارچه گرفته می شود. همچنین در این الگو، ساز و کاری در نظر گرفته شده است تا کاهش هزینه های سرمایه گذاری، با بومی شدن فن آوری و افزایش یادگیری نیز در الگو منظور شوند. در انتها نیز به منظور تحلیل نتایج خروجی الگوی بهینه سازی، الگوی پویایی سیستمها ایجاد شده است تا تاثیر برنامه ارائه شده روی شاخصهایی از صنعت برق نظیر هزینه و سود تحت هر یک از حالتهای تقاضا مورد مطالعه قرار گیرد.
    برنامه بهینه گسترش ظرفیت پیشنهاد شده توسط الگو، شامل فن آوری های مختلف تولید برق است که نیروگاه گازی بیشترین سهم از گسترش ظرفیت را داراست. نیروگاه های برق آبی، سیکل ترکیبی، هسته ای، زمین گرمایی و بادی نیز در طرح بهینه وجود دارند.
    کلید واژگان: برنامه ریزی گسترش ظرفیت، صنعت برق، تولید برق، برنامه ریزی احتمالی، پویایی سیستمها
    A. Taghipoor Rezvan, A. Seifi
    In this paper, by developing a mixed integer stochastic programming model, total cost of construction of new power generation capacity using various technologies and the cost of generating electricity during a planning horizon is minimized. The demand is considered uncertain in this model and is assumed to follow three possible scenarios. In this study, the country is divided to several regions and the investment decisions are taken for each region in an integrated model. Furthermore, a learning mechanism of technologies is considered in the model, so the cost of investment in technologies will decrease as installed capacity of each technology is increasing. Finally, in order to analyze the output of optimization model, by developing a system dynamic model, the impacts of the proposed plan on some power industry indicators such as cost and profit is shown with respect to each demand scenario.
    The resulting capacity expansion plan consists of various power generation technologies among which gas turbine power plant constitutes the biggest part of the expansion plan. Other technologies such as hydro, combined cycle, nuclear, geothermal and wind power plants exist in the expansion plan.
    Keywords: Capacity Expansion Planning, Power Industry, Power Generation, Stochastic Programming, System Dynamics
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال