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Short-term uncertainty in the dispatch of energy resources for VPP: A novel rolling horizon model based on stochastic programming

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Short-term uncertainty in the dispatch of energy resources for VPP: A novel rolling horizon model based on stochastic programming

É proposto un sistema della gestione dell’energia che permette ottimizzare la strategia di offerta sul mercato del giorno prima di un aggregato di risorse distribuite e controllare nel tempo reale le risorse. A tale scopo è proposto un innovativo sistema di ottimizzazione stocastico a finestra temporale mobile

La natura intermittente delle risorse energetiche distribuite introduce nuovi gradi di incertezza nel funzionamento del sistema energetico; quindi, le decisioni nel breve termine non possono più essere considerate pienamente deterministiche. In questo articolo, è stato proposto un sistema ottimale di gestione degli scambi energetici che permette di ottimizzare la partecipazione ai mercati elettrici e il funzionamento in tempo reale di un aggregato di risorse distribuite composto da generatori fotovoltaici, carichi non flessibili e sistemi di accumulo (veicoli elettrici, batterie stazionarie e accumulo termico).

 

La strategia di offerta sul mercato è ottimizzata attraverso una formulazione stocastica a due stadi, che considera l’incertezza delle previsioni del giorno prima per ridurre al minimo il costo energetico e rendere disponibili margini di riserva nel mercato dei servizi di dispacciamento. La gestione in tempo reale delle risorse è ottenuta attraverso un innovativo modello di programmazione stocastica con orizzonte temporale mobile.

 

Esso considera gli effetti delle incertezze a breve termine. Sono state effettuate simulazioni numeriche per dimostrare l’efficacia dell’approccio proposto. L’architettura si è rivelata efficace nella gestione di numerose risorse distribuite, e ha consentito la fornitura di servizi ancillari al sistema elettrico. In particolare, il modello sviluppato ha consentito un aumento dei profitti dell’aggregato fino all’11% e una riduzione dello squilibrio energetico del 25,1% rispetto ad un’ottimizzazione deterministica.

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