Belirsizlik altında iletim genişleme planlama problemi için yeni iki seviyeli sağlam modeller

Yıl 2021, Cilt: 36 Sayı: 2, 897 - 912, 05.03.2021

Ercan Şenyiğit , Selçuk Mutlu

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.742773

Cited By: 1

Öz

Elektrik üretimi ve tüketimi arasındaki iletimi sağlayan mevcut bir elektrik ağına eklenmesi gereken yeni iletim hatlarını belirleme sorunu olan İletim Genişleme Planlaması (İGP), elektrik sistemindeki ana stratejik kararlardan biridir. Belirsizlikler dikkate alındığında İGP probleminin çözümü, problemin doğrusal olmayan karışık tamsayı niteliği nedeniyle oldukça zordur. Bu çalışmada, İGP problemi elektrik enerjisi sistemlerindeki belirsizlikler dikkate alınarak ele alınmıştır. Problemin doğrusal olmayan yapısı dönüşüm işlemleri kullanılarak bu çalışmada doğrusal hale getirilmiştir ve talebin sabit olduğu durumlarda literatürde en iyi çözümü bilinen IEEE-24 verileri kullanılarak test edilmiştir. Talepteki belirsizliğin sisteme etkileri Monte Carlo benzetim tekniği ile bu alanda nadir olarak kullanılan PYTHON 3,7 programı ile analiz edilmiştir. Talep dışındaki diğer belirsizlik konuları için gerçek hayat durumlarına uygun senaryolar hazırlanmıştır. Senaryolar petrol fiyatları, doğalgaz fiyatları, değişen hat yatırım maliyetleri, karbondioksit salınım maliyeti ve üretim arızaları gibi diğer belirsizlik konuları için tanımlanmıştır. Belirsizlik altında çözüm üretmek için bu çalışmaya özgün 2 seviyeli min-maks değer ve min-maks pişmanlık dayanıklı modelleri ilk kez oluşturulmuştur. Özgün olarak geliştirilen min-maks modelleri ile problem LINGO 18,0 programı kullanılarak çözülmüştür. Sayısal sonuçlar, geliştirilen dayanıklı yöntemin belirsizlik altında hızlı şekilde en iyi çözümü ürettiğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

İletim genişleme planlaması problemi, Doğrusal dönüşüm, Belirsizlik, Min maks. pişmanlık, Monte Carlo benzetimi

Destekleyen Kurum

Erciyes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi

Proje Numarası

FDK-2017-7221

Teşekkür

Bu çalışmada maddi destek veren Erciyes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi’ne (Proje No: FDK-2017-7221) teşekkür ederiz.

Kaynakça

• 1. Arasteh H., Kia M., Vahidinasah V., Shafie-khah M., Catalao J.P.S., Multi objective generation and transmission expansion planning of renewable dominated power systems using stochastic normalized normal constraint, Electrical Power and Energy Systems, 121, 1-11, 2020.
• 2. Gbadamosi S.L., Nwulu L.I., A multi-period composite generation and transmission expansion planning modelin corporating renewable energy sources and demand response, Sustainable Energy Technologies and Assesments, 39, 1-17, 2020.
• 3. Naderi E., Kasmaei M.P., Lehtonen M., Transmission expansion planning integrated with wind farms:A review, comparative study, and a novel profound search approach, Electrical Power and Energy Systems, 115, 1-21, 2020.
• 4. Mutlu S., Belirsizlik altında iletim genişleme planı belirlenmesi, Doktora Tezi, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri, 2019.
• 5. MacRae C.A.G., Ernst A.T., Ozlen M., A benders decomposition approach to transmission expansion planning considering energy storage, Energy, 112, 795-803, 2016.
• 6. Huang S., Dinavahi V., A branch-and-cut benders decomposition algorithm for transmission expansion planning, IEEE System Journal, 13 (1), 659-669, 2017. 7. Hariyanto N., Haroen Y., Machbub C., Decentralized and simultaneous generation and transmission expansion planning through cooperative game theory. International Journal on Electrical Engineering and Informatics, 1 (2), 149-164, 2009.
• 8. Alizadeh B., Jadid S., A dynamic model for coordination of generation and transmission expansion planning in power systems, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 65, 408-418, 2015.
• 9. Da Silva A.M.L., Rezende L.S., Manso L.A.D., de Resende L.C., Reliability worth applied to transmission expansion planning based on ant colony system. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 32 (10), 1077-1084, 2010.
• 10. Kamyab G.R., Firuzabah M.F., Rashininehad M., A PSO based approach for multi-stage transmission expansion planning in electricity markets, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 54, 91-100, 2014.
• 11. Sousa A.S., Asada E.N., Combined heuristic with fuzzy system to transmission system expansion planning, Electric Power Systems Research, 81 (1), 123-128, 2011.
• 12. Gallego L.A., Garces L.P., Rahmani M., Romero R.A., High-performance hybrid genetic algorithm to solve transmission network expansion planning. IET Generation Transmission & Distribution, 11 (5): 1111-1118, 2017.
• 13. Romero R., Gallego R., Monticelli A., Transmission system expansion planning by simulated annealing. IEEE Transactions on Power Systems, 11 (1): 364-369, 1996.
• 14. Escobar A.H., Gallego R.A., Romero R., Multistage and coordinated planning of the expansion of transmission systems, IEEE Transactions on Power Systems, 19 (2), 735-744, 2004.
• 15. Rastgou A., Moshtagh J., Improved harmony search algorithm for transmission expansion planning with adequacy-security considerations in the deregulated power system, 60, 153-164, 2014.
• 16. Senyigit E., Mutlu S., Transmission expansion planning under different uncertainties, New Trends and Issues Proceedings on Humanities and Social Sciences, North Cyprus, 194-201, 4-6 Mayıs, 2017.
• 17. Velloso A., Pozo D., Street A., Distributionally robust transmission expansion planning: a multi-scale uncertainty approach, IEEE Transactions on Power Systems, 1-12, 2020.
• 18. Roh J.H., Shahidehpour M., Wu L., Market-based generation and transmission planning with uncertainties, IEEE Transactions on Power Systems, 24 (3), 1587-1598, 2009.
• 19. Carrion M., Arroyo J.M., Alguacil N., Vulnerability-constrained transmission expansion planning: A stochastic programming approach, IEEE Transactions on Power Systems, 22 (4), 1436-1445, 2007.
• 20. Wu P., Cheng H.Z., Xing H., The interval minimum load cutting problem in the process of transmission network expansion planning considering uncertainty in demand, IEEE Transactions on Power Systems, 23 (3), 1497-1506, 2008.
• 21. Yu H., Chung C.Y., Wong K.P., Robust transmission network expansion planning method with Taguchi's orthogonal array testing, IEEE Transactions on Power Systems, 26 (3), 1573-1580, 2011.
• 22. Wen J.Y., Han X.N., Li J.M., Chen Y., Yi H.Q., Lu C., Transmission network expansion planning considering uncertainties in loads and renewable energy resources, Csee Journal of Power and Energy Systems, 1 (1), 78-85, 2015.
• 23. Gabrel V., Murat C., Thiele A., Recent advances in robust optimization: An overview, European Journal of Operational Research, 235 (3), 471-483, 2014.
• 24. Senyigit E., Mutlu S., Transmission expansion planning under different uncertainties: Case of KCETAS, 16th International Conference on Clean Energy, Gazimagusa, North Cyprus, 9-11Mayıs, 2018, 1-6.
• 25. Romero R., Monticelli A., Garcia A., Haffner S., Test systems and mathematical models for transmission network expansion planning, IEE Proceedings-Generation Transmission and Distribution, 149 (1), 27-36, 2002.
• 26. Senyigit E., Mutlu S., Babayigit B., Transmission expansion planning based on a hybrid genetic algorithm approach under uncertainty, Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences (4), 1-16, 2019.
• 27. Minguez R., Garcia-Bertrand R., Arroyo J.M., Alguacil N., On the solution of large-scale robust transmission network expansion planning under uncertain demand and generation capacity. IEEE Transactions on Power Systems, 33(2), 1242-1251, 2018.
• 28. Senyigit E., Mutlu S., İletim genişleme probleminin min-max pişmanlık yöntemi ile çözülmesi, 6. Uluslararası Matematik, Mühendislik, Fen ve Sağlık Bilimleri Kongresi, Adana-Türkiye, 8-10 Mart 2019, 186-191.
• 29. Fang R., Hill D.J., A new strategy for transmission expansion in competitive electricity markets. IEEE Transactions on Power Systems, 18 (1), 374-380, 2003.
• 30. Grigg C., Wong P., Albrecht P., Allan R., Bhavaraju M., The IEEE reliability test system 1996. IEEE Transactions on Power Systems A report prepared by the Reliability Test System Task Force, 14 (3), 1010-1020, 1999.
• 31. Khardenvis M. D., Pande V. N., Optimal static and dynamic transmission network expansion planning. Evolving Systems, 11, 1-14, 2020.
• 32. Zhuo Z., Du E., Zhang N., Kang C., Xia Q., Wang Z., Incorporating Massive Scenarios in Transmission Expansion Planning With High Renewable Energy Penetration. IEEE Transactions on Power Systems, 35 (2), 1061-1074, 2020.
• 33. Han X., Zhao L., Wen J., Ai X., Liu J., Yang D., Transmission Network Expansion Planning Considering the Generators’ Contribution to Uncertainty Accommodation, CSEE Journal of Power and Energy Systems, 2 (4), 450-460, 2017.
• 34. Kim S., Lee H., Kim H., Jang D.H., Kim H,Y,. Hur J., Cho Y.S., Hur K., Improvement in policy and proactive interconnection procedure for renewable energy expansion in South Korea, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 98, 150-162, 2018.
• 35. Moreira A., Strbac G., Moreno R., Street A., Konstantelos I., A Five-Level MILP Model for Flexible Transmission Network Planning Under Uncertainty: A Min–Max Regret Approach, IEEE Transactions on Power Systems, 33 (1), 486-501, 2018.
• 36. Conde E., Leal M., Puerto J., A Minmax Regret Version of the Time-Dependent Shortest Path Problem, European Journal of Operational Research , 270 (3), 968-981, 2018.
• 37. Lumbreras S., Ramos A., The new challenges to transmission expansion planning. Survey of recent practice and literature review, Electric Power Systems Research, 134 (2016) 19-29, 2016.