論文の概要: Generation expansion planning in the presence of wind power plants using
a genetic algorithm model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04703v1
- Date: Tue, 7 Jul 2020 07:20:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 19:51:12.109510
- Title: Generation expansion planning in the presence of wind power plants using
a genetic algorithm model
- Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムモデルを用いた風力発電プラントにおける発電拡大計画
- Authors: Ali Sahragard, Hamid Falaghi, Mahdi Farhadi, Amir Mosavi, Abouzar
Estebsari
- Abstract要約: ジェネレーション拡張計画(GEP)の目的は、建設計画を強化し、異なるタイプの発電所を設置するコストを削減することである。
本稿では,風力発電プラントの存在下でのGEPのための遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One of the essential aspects of power system planning is generation expansion
planning (GEP). The purpose of GEP is to enhance construction planning and
reduce the costs of installing different types of power plants. This paper
proposes a method based on Genetic Algorithm (GA) for GEP in the presence of
wind power plants. Since it is desired to integrate the maximum possible wind
power production in GEP, the constraints for incorporating different levels of
wind energy in power generation are investigated comprehensively. This will
allow obtaining the maximum reasonable amount of wind penetration in the
network. Besides, due to the existence of different wind regimes, the
penetration of strong and weak wind on GEP is assessed. The results show that
the maximum utilization of wind power generation capacity could increase the
exploitation of more robust wind regimes. Considering the growth of the wind
farm industry and the cost reduction for building wind power plants, the
sensitivity of GEP to the variations of this cost is investigated. The results
further indicate that for a 10% reduction in the initial investment cost of
wind power plants, the proposed model estimates that the overall cost will be
minimized.
- Abstract（参考訳）: 電力系統計画の重要な側面の1つはジェネレーション拡張計画(gep)である。
GEPの目的は、建設計画を強化し、異なるタイプの発電所を設置するコストを削減することである。
本稿では,風力発電プラントにおけるGEPの遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく手法を提案する。
GEPに最大風力発電を統合することが望まれており、発電に異なるレベルの風力エネルギーを組み込むことの制約を包括的に検討している。
これにより、ネットワーク内の最大風力浸透量の取得が可能になる。
また,異なる風系が存在することから,gepに強い風や弱い風が浸透することを評価する。
その結果, 風力発電容量の最大利用は, より強固な風力発電システムの活用を増加させる可能性が示唆された。
風力発電産業の成長と建設用風力発電プラントのコスト削減を考慮して, GEPの感度とコストの変動について検討した。
さらに, 風力発電所の初期投資コストを10%削減するためには, 全体のコストを最小化すると推定した。
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