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Erschienen in:

01.07.2023 | Original Paper

Optimal scheduling of active electricity distribution network at feeder scale under possible conditions and considering operating cost

verfasst von: Fatma Avli Firiş, Israfil Karadöl, Mustafa Şekkeli, Ökkeş Fatih Keçecioğlu

Erschienen in: Electrical Engineering | Ausgabe 6/2023

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Abstract

The aim of this paper is the optimal scheduling of an active distribution network at the feeder scale to achieve minimum operating costs. To achieve this goal, a two-stage stochastic programming approach is presented that consists of here-and-now and wait-and-see decisions. In order to handle the uncertain parameters in the model, with the Monte Carlo simulation approach, different scenarios were produced, and then the scenarios were reduced. As a result, the mathematical problem is formulated as a linear model programmed in GAMS and then resolved with CPLEX solver. The effectiveness of the proposed model is assured through simulation studies on the standard IEEE 33-bus test system. The operating costs were calculated under different network conditions and were compared among themselves and according to the availability of storage. Obtained operating cost results have indicated that there is 6.4% cost reduction in the case where storage is used under the same conditions, compared to the case where no storage is used.

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Literatur
2.
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7.
Zurück zum Zitat Moutis P et al (2019) A survey of recent developments and requirements for modern power system control. Elsevier LtdCrossRef Moutis P et al (2019) A survey of recent developments and requirements for modern power system control. Elsevier LtdCrossRef
33.
Metadaten
Titel
Optimal scheduling of active electricity distribution network at feeder scale under possible conditions and considering operating cost
verfasst von
Fatma Avli Firiş
Israfil Karadöl
Mustafa Şekkeli
Ökkeş Fatih Keçecioğlu
Publikationsdatum
01.07.2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Electrical Engineering / Ausgabe 6/2023
Print ISSN: 0948-7921
Elektronische ISSN: 1432-0487
DOI
https://doi.org/10.1007/s00202-023-01887-3