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Coping with Wind Power Uncertainty in Unit Commitment: a Robust Approach using the New Hybrid Metaheuristic DEEPSO

Título
Coping with Wind Power Uncertainty in Unit Commitment: a Robust Approach using the New Hybrid Metaheuristic DEEPSO
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2015
Autores
Pinto, R
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Sumaili, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Pinto, MSS
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Vladimiro Miranda
(Autor)
FEUP
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Ata de Conferência Internacional
PowerTech, 2015 IEEE Eindhoven
Eindhoven, NETHERLANDS, JUN 29-JUL 02, 2015
Indexação
Outras Informações
ID Authenticus: P-00K-2SG
Abstract (EN): The uncertainty associated with the increasingly wind power penetration in power systems must be considered when performing the traditional day-ahead scheduling of conventional thermal units. This uncertainty can be represented through a set of representative wind power scenarios that take into account the time-dependency between forecasting errors. To create robust Unit Commitment ( UC) schedules, it is widely seen that all possible wind power scenarios must be used. However, using all realizations of wind power might be a poor approach and important savings in computational effort can be achieved if only the most representative subset is used. In this paper, the new hybrid metaheuristic DEEPSO and clustering techniques are used in the traditional stochastic formulation of the UC problem to investigate the robustness of the UC schedules with increasing number of wind power scenarios. For this purpose, expected values for operational costs, wind spill, and load curtailment for the UC solutions are compared for a didactic 10 generator test system. The obtained results shown that it is possible to reduce the computation burden of the stochastic UC by using a small set of representative wind power scenarios previously selected from a high number of scenarios covering the entire probability distribution function of the forecasting uncertainty.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 6
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