Optimal Power Dispatch of Renewable and NonRenewable Generation through a Second-Order Conic Model

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Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorAalto University-
Autor(es): dc.contributorINESC TEC-
Autor(es): dc.creatordo Carmo Yamaguti, Lucas-
Autor(es): dc.creatorHome-Ortiz, Juan M.-
Autor(es): dc.creatorPourakbari-Kasmaei, Mahdi-
Autor(es): dc.creatorSantos, Sérgio F.-
Autor(es): dc.creatorMantovani, José Roberto Sanches-
Autor(es): dc.creatorCatalão, João P.S.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T16:30:33Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T16:30:33Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-05-01-
Data de envio: dc.date.issued2022-05-01-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1109/EEEIC/ICPSEurope51590.2021.9584817-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/234268-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/234268-
Descrição: dc.descriptionThis work presents an extension of a second-order conic programming model (SOCP) to handle the multi-objective optimal power dispatch problem considering the probabilistic nature of some parameters related to power demand and the renewable energy sources (RES) generation, such as wind speed and solar irradiation level. Three objective functions are considered in this study: 1) costs of RES and non-RES generation; 2) active power losses in the transmission system; and, 3) emission pollutant gases produced by fossil fuel-based generating units. The stochastic nature of power demands and RES are developed through a set of representative operational scenarios extracted from historical data and via a scenario reduction technique. The results obtained in the SOCP model are compared with a nonlinear programming (NLP) model to check the robustness and precision of SOCP model. To this, both models are implemented and processed to simulate the optimal flow for the IEEE 57- and 118-bus systems.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionPrograma Operacional Temático Factores de Competitividade-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Electrical Engineering São Paulo State University-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Electrical Engineering and Automation Aalto University-
Descrição: dc.descriptionPortucalense Univ. Infante D. Henrique INESC TEC-
Descrição: dc.descriptionFaculty of Engineering The University of Porto INESC TEC-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Electrical Engineering São Paulo State University-
Descrição: dc.descriptionPrograma Operacional Temático Factores de Competitividade: 02/SAICT/2017-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2015/21972-6-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2019/01841-5-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2019/23755-3-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 304726/2020-6-
Descrição: dc.descriptionPrograma Operacional Temático Factores de Competitividade: POCI-01-0145-FEDER-029803-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relation21st IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2021 5th IEEE Industrial and Commercial Power System Europe, EEEIC / I and CPS Europe 2021 - Proceedings-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectEmission pollutant gases-
Palavras-chave: dc.subjectmulti-objective optimization-
Palavras-chave: dc.subjectoptimal power dispatch-
Palavras-chave: dc.subjectrenewable energy-
Palavras-chave: dc.subjectsecond-order conic programming-
Título: dc.titleOptimal Power Dispatch of Renewable and NonRenewable Generation through a Second-Order Conic Model-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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