مدل ریاضی دو سطحی برای بهینه‌سازی مشارکت واحدها در سیستم‌های انرژی با در نظر گرفتن بدترین سناریوهای خرابی منابع تجدیدپذیر

این مقاله مدلی ریاضی دو سطحی برای بهینه‌سازی مشارکت واحدهای تولید انرژی در حضور بدترین سناریوهای خرابی منابع تجدیدپذیر ارائه می‌دهد. نوآوری اصلی این پژوهش، ترکیب مدیریت بهینه بار، زمان‌بندی هوشمند شارژ و دشارژ خودروهای برقی، و مدل‌سازی دقیق خرابی منابع تجدیدپذیر در یک چارچوب جامع است. مدل سطح بالا با هدف کاهش هزینه‌های بهره‌برداری، مدیریت انعطاف‌پذیر بارها، و کاهش آلودگی تدوین شده است، در حالی که مدل سطح پایین به بررسی اثرات خرابی منابع و تضمین پایداری سیستم در شرایط بحرانی می‌پردازد. برای حل مسئله، شرایط بهینگی kkt به‌عنوان ابزاری کارآمد برای کاهش پیچیدگی مسئله دو سطحی استفاده شده و مدل به یک مسئله برنامه‌ریزی خطی عدد صحیح مختلط (milp) تبدیل شده است. مدل پیشنهادی بر روی شبکه استاندارد ieee مورد ارزیابی قرار گرفته و نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که این روش در مقایسه با سایر مدل‌های موجود، اثربخشی قابل‌توجهی دارد. به‌طور مشخص، هزینه‌های بهره‌برداری تا 18.5 درصد کاهش یافته، قابلیت اطمینان سیستم در شرایط بحرانی تا 35 درصد بهبود یافته، و اتلاف انرژی نیز به میزان 22 درصد کاهش یافته است. این دستاوردها نشان‌دهنده توانایی مدل در ارائه راهکارهای مقاوم و کارآمد برای مدیریت بهینه منابع انرژی در سناریوهای عدم قطعیت است. در مجموع، این پژوهش چارچوبی نوین برای بهره‌وری بیشتر در سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر ارائه می‌دهد که می‌تواند به عنوان یک ابزار موثر در توسعه سیستم‌های پایدار و مقاوم آینده مورد استفاده قرار گیرد.

bi-level mathematical model to optimize the unit commitment in energy systems considering the worst scenarios of failure of renewable resources

this paper presents a bi-level mathematical model for optimizing the unit commitment of energy generation units in the presence of worst-case scenarios of renewable resource failures. the main innovation of this research is the integration of optimal load management, intelligent scheduling of electric vehicle charging and discharging, and precise modeling of renewable resource failures within a comprehensive framework. the high-level model is designed to reduce operational costs, manage flexible loads, and minimize pollution, while the low-level model examines the effects of resource failures and ensures system stability under critical conditions. to solve the problem, the karush-kuhn-tucker (kkt) optimality conditions are employed as an efficient tool to reduce the complexity of the bi-level problem, and the model is transformed into a mixed-integer linear programming (milp) problem. the proposed model is evaluated on the standard ieee network, and simulation results demonstrate that this approach significantly outperforms existing models. specifically, operational costs are reduced by up to 18.5%, system reliability in critical conditions is improved by up to 35%, and energy losses are reduced by 22%. these achievements highlight the model's capability to provide resilient and efficient solutions for optimal energy resource management under uncertainty scenarios. overall, this research offers a novel framework for enhanced productivity in renewable energy systems, which can serve as an effective tool in the development of future sustainable and resilient systems.