Particle swarm optimization of wind farm due to non-greenhouse gas emission under power market considering uncertainty of wind speed using Monte Carlo method

Mohammad Mohammadi
2015 Tehnički Vjesnik  
Original scientific paper In this study a multi-objective formulation for optimal sizing and finally optimal operation of wind farm in distribution systems for maximizing net present worth of system is analysed. The proposed system in this study consists of upstream network i.e. 63 kV / 20 kV substation as main grid and wind turbines as DG to supply load. In this study, total net present worth as objective function consists of two parts including net present worth of distribution company
more » ... and of wind farm owner (WT-owner). In order to obtain accurate results, in this study, the uncertainty of wind speed is considered using the Monte Carlo method. The implemented technique is based on particle swarm optimization method (PSO) and weighting coefficient method. Simulation results on 33-bus distribution test system under power market operation are presented to show the effectiveness of the proposed procedure. The considered objective function is of highly non-convex manner, and also has several constraints. On the other hand due to significant computational time reduction and faster convergence of PSO in comparison with other intelligent optimization approaches such as Genetic Algorithm (GA) and Artificial Bee Colony (ABC) the simple version of PSO has been implemented. Of course other versions of PSO such as Adaptive PSO and combination of PSO with other methods due to complexity of this optimization problem have not been considered in this research. Optimizacija roja čestica vjetroelektrane zbog ispuštanja ne-stakleničkih plinova na tržištu električne energije uzimajući u obzir nesigurnost brzine vjetra primjenim Monte Carlo metode Izvorni znanstveni članak U ovom se radu analizira formulacija s više ciljeva za optimalnu veličinu i konačno optimalno funkcioniranje vjetroelektrane u distribucijskim sustavima za postizanje maksimalne neto sadašnje vrijednosti sustava. Sustav predložen u ovom radu sastoji se od mreže suprotnog toka struje, odnosno trafostanice 63 kV / 20 kV kao glavne mreže i vjetroturbina kao DG za napajanje. U ovom radu, ukupna neto sadašnja vrijednost kao funkcija cilja sastoji se od dva dijela, uključujući neto sadašnju vrijednost distribucijske kompanije (Disco) i vlasnika vjetroelektrane (WT-owner). U svrhu dobivanja točnih rezultata, u ovom se radu nesigurnost brzine vjetra razmatra primjenom Monte Carlo metode. Primijenjena se tehnika zasniva na metodi optimizacije roja čestica (PSO) i metodi težinskog koeficijenta. Rezultati simulacije na sustavu ispitivanja distribucije energije na tržište iz 33 sabirnice daju se u svrhu pokazivanja učinkovitosti predloženog postupka. Razmatrana funkcija cilja je krajnje ne-konveksnog načina i također ima nekoliko ograničenja. S druge strane, zbog značajnog smanjenja vremena izračuna i brže konvergencije PSO-a u usporedbi s drugim inteligentnim pristupima optimizacije kao što su Genetic Algorithm (GA) and Artificial Bee Colony (ABC), primijenjena je jednostavna verzija PSOa. Naravno, druge verzije PSOa kao što su Adaptive PSO i kombinacija PSO s drugim metodama , zbog složenosti tog problema optimizacije, nisu uzete u obzir u ovom istraživanju. Ključne riječi: Monte Carlo; optimizacija roja čestica; tržište električnom energijom; vjetroelektrana P
doi:10.17559/tv-20130905085113 fatcat:fx2rlqfrzbf33kj4v33yu5vola