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Optimal Stochastic Conditional Value at Risk-based Management of a Demand Response Aggregator Considering Load Uncertainty

Título
Optimal Stochastic Conditional Value at Risk-based Management of a Demand Response Aggregator Considering Load Uncertainty
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2021
Autores
Vahid-Ghavidel, M
(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
Javadi, MS
(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
Santos, SF
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Gough, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Shafie-khah, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
21st IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering / 5th IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC/I and CPS Europe)
Politecnico Bari, Bari, ITALY, SEP 07-10, 2021
Outras Informações
ID Authenticus: P-00W-BDE
Abstract (EN): This paper models a novel demand response (DR) trading strategy. In this model, the DR aggregator obtains the DR from the end-users via two types of DR programs, i.e. a time-of-use (TOU) program and an incentive-based DR program. Then, it offers this DR to the wholesale market. Three consumer sectors, namely residential, commercial and industrial, are included in this problem. The DR program is dependent on their corresponding load profiles during the studied time horizon. This paper uses a mixed-integer linear programming (MILP) problem and it is solved using the CPLEX solver through a stochastic programming approach in GAMS. The risk measure chosen to represent the load uncertainty of the users who are participating in the DR program is Conditional Value-at-Risk (CVaR). The proposed problem is simulated and assessed through a case study of a test system. The results indicate that the industrial loads play a major role in the power system and this directly affects the DR program. Moreover, the risk-averse decision-maker in this model favors a reduced participation in the DR programs when compared to a decision-maker who is risk-neutral, since the risk-averse decision maker prefers to be more secure against uncertainties. In other words, an increase in risk factor results in a decrease in the participation rate of the consumers in DR programs.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 6
Documentos
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