論文の概要: Evaluation of Prosumer Networks for Peak Load Management in Iran: A Distributed Contextual Stochastic Optimization Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00493v1
- Date: Sat, 31 Aug 2024 16:09:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 14:39:09.380731
- Title: Evaluation of Prosumer Networks for Peak Load Management in Iran: A Distributed Contextual Stochastic Optimization Approach
- Title（参考訳）: イランにおけるピーク負荷管理のためのプロシューマーネットワークの評価:分散文脈確率最適化アプローチ
- Authors: Amir Noori, Babak Tavassoli, Alireza Fereidunian,
- Abstract要約: 本稿では,イランにおけるピーク負荷軽減を目的とした新しいプロシューマーネットワークフレームワークを提案する。
コスト指向の統合予測と最適化手法を提案する。
数値的な結果から,最適化とコンテキスト情報共有ネットワークの実装による予測の統合は,ピーク負荷と総コストを著しく削減することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Renewable prosumers face the complex challenge of balancing self-sufficiency with seamless grid and market integration. This paper introduces a novel prosumers network framework aimed at mitigating peak loads in Iran, particularly under the uncertainties inherent in renewable energy generation and demand. A cost-oriented integrated prediction and optimization approach is proposed, empowering prosumers to make informed decisions within a distributed contextual stochastic optimization (DCSO) framework. The problem is formulated as a bi-level two-stage multi-time scale optimization to determine optimal operation and interaction strategies under various scenarios, considering flexible resources. To facilitate grid integration, a novel consensus-based contextual information sharing mechanism is proposed. This approach enables coordinated collective behaviors and leverages contextual data more effectively. The overall problem is recast as a mixed-integer linear program (MILP) by incorporating optimality conditions and linearizing complementarity constraints. Additionally, a distributed algorithm using the consensus alternating direction method of multipliers (ADMM) is presented for computational tractability and privacy preservation. Numerical results highlights that integrating prediction with optimization and implementing a contextual information-sharing network among prosumers significantly reduces peak loads as well as total costs.
- Abstract（参考訳）: 更新可能なプロシューマーは、シームレスなグリッドと市場統合で自己充足性のバランスをとるという複雑な課題に直面します。
本稿では,イランにおけるピーク負荷の軽減を目的とした,再生可能エネルギーの発生と需要に固有の不確実性の下での新規プロシューマーネットワークフレームワークを提案する。
分散文脈確率最適化(DCSO)フレームワークにおいて,コスト指向の統合予測と最適化手法を提案する。
この問題は、柔軟な資源を考慮して、様々なシナリオ下での最適操作と相互作用戦略を決定するために、2段階の2段階のマルチタイムスケール最適化として定式化されている。
グリッド統合を容易にするために,新しいコンセンサスに基づくコンテキスト情報共有機構を提案する。
このアプローチは、協調した集合行動を可能にし、文脈データをより効果的に活用する。
全体的な問題は、最適条件を取り入れ、相補性制約を線形化する混合整数線形プログラム(MILP)として再キャストされる。
さらに,乗算器のコンセンサス交互方向法(ADMM)を用いた分散アルゴリズムを,計算的トラクタビリティとプライバシ保護のために提案する。
数値的な結果から,最適化とコンテキスト情報共有ネットワークの実装による予測の統合は,ピーク負荷と総コストを著しく削減することがわかった。
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