An Energy Cost Optimization Model for Electricity Trading in Community Microgrids

Ghorbani-Renani, Nafiseh; Odonkor, Philip

doi:10.1109/isc255366.2022.9922504

2022 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2) 2022

DOI: 10.1109/isc255366.2022.9922504

|View full text |Cite

An Energy Cost Optimization Model for Electricity Trading in Community Microgrids

Nafiseh Ghorbani-Renani

Philip Odonkor

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...

Citation Types

Supporting

Mentioning

Contrasting

Year Published

2024

Publication Types

Select...

Article1

Relationship

Self Cite0

Independent1

Authors

Journals

Cited by 1 publication

References 14 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

Optimización de costos en un escenario de mercado entre pares multimicrorred con dinámicas de replicadores

Chacón,

Benavides,

Pantoja

et al. 2024

TecnoL.

View full text Add to dashboard Cite

La optimización desempeña un papel crucial en la planificación y operación de los sistemas de gestión de energía, reduciendo costos y evitando pérdidas en su generación, disminuyendo, además, las emisiones de carbono. Lo anterior se da teniendo en cuenta el equilibrio entre oferta y demanda y el aprovechamiento de los recursos energéticos distribuidos (DER, por sus siglas en inglés). Este trabajo tuvo como objetivo proponer un esquema generalizado de comunidad energética, donde los generadores que componen una microrred suplen la demanda de esta o de las microrredes vecinas. Es de considerar que cada generador de energía tiene una función de costos asociada a esta, y existe una penalización, o costo de transmisión, cuando un DER, ubicado en una microrred definida, envía energía a la microrred vecina. Con el fin de abordar las restricciones, se propuso, como metodología de solución, un enfoque basado en juegos poblacionales, en conjunto con la técnica de relajación lagrangiana. Los resultados obtenidos fueron la aplicación del modelo y método de solución en tres diferentes escenarios. Además, se comparó el desempeño de la solución propuesta con la respuesta de un método de optimización convencional, logrando despachos similares y errores mínimos en comparación con la técnica tradicional. La investigación demostró que la combinación de conceptos de juegos poblacionales y técnicas de relajación lagrangiana permiten asumir restricciones que son de difícil manejo para la dinámica de replicadores. Finalmente, se concluye que el modelo es una buena herramienta para abordar problemas de gestión de energía que implican cumplir con la demanda por región en un escenario peer to peer.

show abstract

Optimización de costos en un escenario de mercado entre pares multimicrorred con dinámicas de replicadores

Chacón,

Benavides,

Pantoja

et al. 2024

TecnoL.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.

Contact Info

customersupport@researchsolutions.com

10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614

Henderson, NV 89052, USA

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Blog Terms and Conditions API Terms Privacy Policy Contact Cookie Preferences Do Not Sell or Share My Personal Information

Made with 💙 for researchers

Part of the Research Solutions Family.

An Energy Cost Optimization Model for Electricity Trading in Community Microgrids

Cited by 1 publication

References 14 publications

Optimización de costos en un escenario de mercado entre pares multimicrorred con dinámicas de replicadores

Optimización de costos en un escenario de mercado entre pares multimicrorred con dinámicas de replicadores

Contact Info

Product

Resources

About