Estimation of Operating Reserve Capacity in Interconnected Systems with Variable Renewable Energy Using Probabilistic Approach

2018

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/pmaps.2018.8440218
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The balance between supply and demand of electric power is crucial for stable operation of energy systems; therefore, having enough operating reserve capacity is important to ensure safe and cost-effective operation of the power grid. Conventional operating reserve estimation methods, based on deterministic criteria, become ineffective with increasing share of renewable power. Renewable energy sources, such as wind and solar, cannot be easily integrated into existing grid systems due to unpredictable and volatile nature of their power production. To address this issue, the alternative methods that consider the uncertainties associated with renewable power generation need to be developed. In this study, a probabilistic method for estimation of operating reserve capacity in interconnected power systems considering load and renewable power forecast errors, as well as the costs associated with reserve scheduling is proposed. The proposed methodology is tested on the IEEE Two Area Reliability Test System. The main reliability indicators are compared with those, obtained by deterministic method and the probabilistic method that does not account for inter-zonal interactions. The results of proposed method show the lowest costs of operating reserves compared to other models.