Планирование распределенной генерации с использованием метода R

В настоящее время микросети используются для повышения устойчивости и стабильности энергосистем. Контролируемая эксплуатация нескольких установок распределенной генерации (DG) в системе распределения предоставит клиентам достаточно возможностей для выбора лучшего решения с учетом различных приоритетов. Лицу, принимающему решение, предоставляются исследования стратегического планирования с различными вариантами. Основными проблемами, с которыми сталкиваются лица, принимающие решения, являются присвоение весовых коэффициентов атрибутам, использование данных атрибутов для различных альтернатив и принятие окончательных решений. Эти проблемы можно эффективно решить, используя многоатрибутивный подход к принятию решений. Данный подход позволяет осуществлять выбор наилучшего варианта из большого, но конечного числа вариантов с учетом того, как каждый вариант способен выполнять несколько атрибутов. В данной статье представлено оптимальное планирование распределенной генерации с использованием метода R, учитывающего различные конфигурации, такие как гибридная распределенная генерация, микросеть и сетка. Данная статья рассматривает три характеристики: надежность, дополнительные затраты и потери при передаче и распределении. Результаты сравниваются с подходом аналитического иерархического процесса. Метод R относительно прост и эффективен, поскольку требует меньше времени, ограниченного внимания лица, принимающего решения, и высокой производительности для обработки информации. Данная исследовательская работа позволит разработать алгоритм управления с использованием нечеткой логики стратегического планирования работы распределительных групп.

1. Willis H. L., Scott W. G. (2000) Distributed Power Generation Planning and Evaluation. New York: Marcel Dekker. https://doi.org/10.1201/b16836.

2. Dugan R. C., McDermott T. E., Ball G. J. (2000) Distribution Planning for Distributed Generation. 2000 Rural Electric Power Conference. Papers Presented at the 44th Annual Conference (Cat. No.00CH37071). Louisville, KY, USA, C4/1-C4/7. https://doi.org/10.1109/REPCON.2000.848048.

3. Hirsch A., Parag Y., Guerrero J. (2018) Micro-Grids: A Review of Technologies, Key Drivers, and Outstanding Issues. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 90, 402–411. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.03.040.

4. Parhizi S., Lotfi H., Khodaei A., Bahramirad S. (2015) State of the Art in Research on Microgrids: A Review. IEEE Access, 3, 890–925. https://doi.org/10.1109/access.2015.2443119.

5. Quiggin D., Cornell S., Tierney M., Buswell R. (2012) A Simulation and Optimisation Study: Towards a Decentralised Microgrid, Using Real World Fluctuation Data. Energy, 41 (1), 549–559. https://doi.org/10.1016/j.energy.2012.02.007.

6. Khodaei A. (2015) Provisional Microgrids. IEEE Transactions on Smart Grid, 6 (3), 1107–1115. https://doi.org/10.1109/tsg.2014.2358885.

7. Luo X., Wang J., Dooner M., Clarke J. (2015) Overview of Current Development in Electrical Energy Storage Technologies and the Application Potential in Power System Operation. Applied Energy, 137, 511–536. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2014.09.081.

8. Nigim K. A., Lee W.-J. (2007) Micro Grid Integration Opportunities and Challenges. 2007 IEEE Power Engineering Society General Meeting, 1–6. https://doi.org/10.1109/pes.2007.385669.

9. Dadhich S., Meena P., Singh S., Gupta A. K. (2019) A Feasibility Study of Microgrids in India. 2019 8th International Conference System Modeling and Advancement in Research Trends (SMART), 343–347. https://doi.org/10.1109/smart46866.2019.9117339.

10. Xiang Y., Liu J., Li F., Liu Y., Liu Y., Xu R., Su Y., Ding L. (2016) Optimal Active Distribution Network Planning: A Review. Electric Power Components and Systems, 44 (10), 1075–1094. https://doi.org/10.1080/15325008.2016.1156194.

11. Haffner S., Pereira L. F. A., Pereira L. A., Barreto L. S. (2008) Multistage Model for Distribution Expansion Planning with Distributed Generation–Part II: Numerical Results. IEEE Transactions on Power Delivery, 23 (2), 924–929. https://doi.org/10.1109/tpwrd.2008.917911.

12. Haffner S., Pereira L. F. A., Pereira L. A., Barreto L. S. (2008) Multistage Model for Distribution Expansion Planning With Distributed Generation–Part I: Problem Formulation. IEEE Transactions on Power Delivery, 23 (2), 915–923. https://doi.org/10.1109/tpwrd.2008.917916.

13. Gil H. A., Joos G. (2008) Models for Quantifying the Economic Benefits of Distributed Generation. IEEE Transactions on Power Systems, 23 (2), 327–335. https://doi.org/10.1109/tpwrs.2008.920718.

14. Naderi E., Seifi H., Sepasian M. S. (2012) A Dynamic Approach for Distribution System Planning Considering Distributed Generation. IEEE Transactions on Power Delivery, 27 (3), 1313–1322. https://doi.org/10.1109/tpwrd.2012.2194744.

15. Xiaobo Z., Baohui Z. (2016) Optimal Power Distribution Method for Microgrids Integrated System. 2016 Chinese Control and Decision Conference (CCDC), 6115–6121. https://doi.org/10.1109/ccdc.2016.7532095.

16. Verma M. K., Yadav V. K., Mukherjee V., Mehta G. (2018) Planning and Optimizing the Cost of DGs for Stability of Green Field Distribution Network. 2018 3rd International Conference On Internet of Things: Smart Innovation and Usages (IoT-SIU), 1–6. https://doi.org/10.1109/iot-siu.2018.8519912.

17. Li G., Zhai X., Li Y., Feng B., Wang Z., Zhang M. (2016) Multi-objective Optimization Operation Considering Environment Benefits and Economy Based on Ant Colony Optimization for Isolated Micro-Grids. Energy Procedia, 104, 21–26. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2016.12.005.

18. Sahraei-Ardakani M., Peydayesh M., Rahimi-Kian A. (2008) Multi attribute Optimal DG Planning under Uncertainty Using AHP Method. 2008 IEEE Power and Energy Society General Meeting – Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century, 1–5. https://doi.org/10.1109/pes.2008.4596815.

19. Agalgaonkar A. P., Kulkarni S. V., Khaparde S. A. (2006) Evaluation of Configuration Plans for DGs in Developing Countries Using Advanced Planning Techniques. IEEE Transactions on Power Systems, 21 (2), 973–981. https://doi.org/10.1109/tpwrs.2006.873420.

20. Rao R. V., Lakshmi J. (2021) R-Method: A Simple Ranking Method for Multi-Attribute Decision-Making in the Industrial Environment. Journal of Project Management, 223–230. https://doi.org/10.5267/j.jpm.2021.5.001.

21. Agalgaonkar A. P., Kulkarni S. V., Khaparde S. A. (2005) Multi-Attribute Decision Making Approach for Strategic Planning of DGs. IEEE Power Engineering Society General Meeting, 2005, 2213–2218. https://doi.org/10.1109/pes.2005.1489531.