Optimal Planning of Electric Power Systems

Abdin, Adam F.; Zio, Enrico

doi:10.1007/978-3-030-28565-4_10

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“…Although SAEVs have been demonstrated to be ecient in terms of transportation performance, their high adoption rate in the transportation system can result in a peak on peak eect on the power grid (Huang et al, 2013). This phenomenon, along with the intermittency of renewable energy production, could lead to severe power system instabilities (Abdin and Zio, 2019;Abdin et al, 2022), as observed in southern Norway in 2017 (Noel et al, 2017). Several research works have focused on studying the impact of EVs on the grid and provided charging management strategies, which gives valuable insights into vehiclegrid integration problems.…”

Section: Vehicle-grid Integration Problemsmentioning

confidence: 99%

Optimal management of coupled shared autonomous electric vehicles and power grids: Potential of renewable energy integration

Yang,

Abdin,

Puchinger

2024

Transportation Research Part C: Emerging Technologies

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Section: Vehicle-grid Integration Problemsmentioning

confidence: 99%

Optimal management of coupled shared autonomous electric vehicles and power grids: Potential of renewable energy integration

Yang,

Abdin,

Puchinger

2024

Transportation Research Part C: Emerging Technologies

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Improving critical buildings energy resilience via shared autonomous electric vehicles — A sequential optimization framework

Liu,

Abdin,

Puchinger

2024

Computers & Operations Research

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Evaluación de modelos de programación lineal y no lineal para la planeación de sistemas de transmisión en el software GAMS

Ramı́rez

Montoya

Robayo

et al. 2021

Tecnura

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Objetivo: Este trabajo analiza el costo óptimo de expansión, el número de líneas a incluir y el tiempo de simulación computacional para dos sistemas transmisión, empleando programación no lineal entera mixta a través de los solver del software GAMS (General Algebraic Modeling System). El objetivo es determinar las diferencias en los costos de expansión cuando se emplea el modelo de transporte, DC, híbrido lineal y lineal disyuntivo. Metodología: Está dividida en cinco etapas: la primera identifica el sistema de transmisión, la segunda establece el problema de planeamiento del sistema de transmisión, la tercera realiza la formulación del sistema de potencia de acuerdo con cada uno de los modelos de optimización, la cuarta aplica la formulación del sistema de potencia en el software GAMS y la última selecciona el costo óptimo. Resultados: Desde el análisis de costo óptimo, el modelo DC y el modelo lineal disyuntivo presentaron el mayor costo óptimo respecto al modelo de transporte y al modelo hibrido lineal. Conclusiones: Los modelos implementados presentaron desempeños equivalentes en el sistema de prueba con el menor número de nodos; al aumentar el número de nodos, el desempeño de los modelos no presenta similitud. Por el contrario, se identifican diferencias importantes en los resultados obtenidos, lo que permite caracterizar solver específicos de acuerdo con el número de nodos. Metodología: Está dividida en 5 etapas, la primera identifica el sistema de transmisión, la segunda establece el problema de planeamiento del sistema de transmisión, la tercera realiza la formulación del sistema de potencia de acuerdo a cada uno de los modelos de optimización, la cuarta aplica la formulación del sistema de potencia en el software GAMS y la última seleccionar el costo óptimo. Resultados: Desde el análisis de costo optimo, el modelo DC y el modelo lineal disyuntivo presento el mayor costo optimo respecto al modelo de transporte y al modelo hibrido lineal. Conclusiones: Los modelos implementados presentaron desempeños equivalente en el sistema de prueba con el menor número de nodos, al aumentar el número de nodos el desempeño de los modelos no presenta similitud, por el contrario se identifican diferencias importantes en los resultados obtenidos, lo que permite caracterizar solver específicos de acuerdo al número de nodos.

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Optimal Planning of Electric Power Systems

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Optimal management of coupled shared autonomous electric vehicles and power grids: Potential of renewable energy integration

Optimal management of coupled shared autonomous electric vehicles and power grids: Potential of renewable energy integration

Improving critical buildings energy resilience via shared autonomous electric vehicles — A sequential optimization framework

Evaluación de modelos de programación lineal y no lineal para la planeación de sistemas de transmisión en el software GAMS

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