ارائه یک مدل بهینه ریاضی چندهدفه برای شبکه‌های هوشمند انرژی با در نظر گرفتن برنامه‌های پاسخ‌گویی بار

هدف: انرژی یکی از عوامل حیاتی برای توسعۀ اجتماعی و اقتصادی کشورهاست؛ به‌طوری که اغلب، میزان مصرف انرژی در یک کشور، نشان‌دهندۀ سطح رفاهی است که مردم آن کشور می‌توانند به‌دست آورند. با مصرف روزافزون انرژی در سال‌های اخیر و همچنین با توجه به اینکه در سیستم‌های تولید برق سنتی بیشترِ انرژی از طریق نیروگاه‌های بزرگ و به‌صورت متمرکز تامین می‌شود، بعضی مسائل از جمله هزینه‌های تولید، آلودگی هوا، قابلیت اطمینان و کیفیت انرژی اهمیت چشمگیری پیدا می‌کنند و برای شبکه‌های تامین انرژی سنتی، ممکن نیست که چنین نیازهای توسعه‌ای را برآورده کنند. بنابراین شبکه‌های هوشمند تامین انرژی، به‌تدریج جایگزین شبکه‌های سنتی شدند. از طرفی، برای نیل به قیمت‌های مناسب و قابلیت اطمینان شبکه، برنامه‌های پاسخ‌گویی بار راه‌کاری است که می‌توان به‌کمک آن، الگوی مصرف انرژی الکتریکی را در زمان‌های پیک بار در شبکۀ هوشمند بهبود داد. این برنامه‌ها به دو دسته برنامه‌های قیمت‌محور و برنامه‌های تشویق‌محور دسته‌بندی می‌شوند. در این پژوهش از برنامه‌های قیمت‌محور مبتنی بر قیمت‌گذاری لحظه‌ای استفاده می‌شود. هدف از پژوهش حاضر، ارائۀ یک مدل ریاضی چندهدفه برای شبکه‌های هوشمند انرژی با در نظر گرفتن برنامه‌های پاسخ‌گویی بار است.روش: پارامترهای این پژوهش به دو دسته پارامترهای غیرقطعی و قطعی دسته‌بندی شدند. پارامترهای سرعت باد، تابش خورشید، تقاضای انرژی و قیمت برق منطقه با توجه به ماهیت آن‌ها، پارامترهای غیرقطعی در نظر گرفته شدند. با توجه به اینکه هر یک از پارامترهای غیرقطعی، از توزیع احتمالی خاصی پیروی می‌کنند، پس از شناسایی توزیع مربوطه، به سناریوسازی برای هر یک از این پارامترها اقدام شد. در نهایت مدل چندهدفه ریاضی که شامل اهداف حداقل‌سازی هزینۀ بهره‌برداری، حداقل‌سازی آلودگی و حداقل‌سازی پیک مصرف و محدودیت‌های مربوطه بود، طراحی شد. پس از جمع‌آوری داده‌ها و با استفاده از زبان برنامه‌نویسی گمز، به حل مدل اقدام شد. همچنین تاثیر برنامه‌های پاسخ‌گویی بار در بهبود توابع هدف نیز بررسی شد. یافته‌ها: نتایج حاصل از حل مدل نشان داد که شبکه‌های هوشمند انرژی و مشارکت طرف مصرف‌کننده در برنامه‌های پاسخ‌گویی بار، امکان کاهش هزینه‌های بهره‌برداری، کاهش انتشار آلودگی و کاهش پیک مصرف را میسر می‌سازد؛ به‌گونه‌ای که با افزایش مشارکت مصرف‌کنندگان در برنامه‌های پاسخ‌گویی بار، توابع هدف بهبود می‌یابند. طبق نتایج به‌دست‌آمده، با مشارکت 20 درصدی مصرف‌کنندگان، میزان بهبود در اهداف ذکر شده، به‌ترتیب حدود 15.17 و 13 درصد بود.نتیجه‌گیری: شبکه‌های هوشمند انرژی با استفاده از فناوری دیجیتال دوطرفه، امکان تبادل اطلاعات بین تولیدکننده و مصرف‌کننده را فراهم می‌آورند و انرژی را از تولیدکنندگان به مصرف‌کنندگان منتقل می‌کنند. همچنین از طریق کنترل وسایل مصرف‌کنندگان، در مصرف انرژی آن‌ها صرفه‌جویی می‌کنند و هزینه‌ها و مسائل زیست محیطی شبکه را کاهش می‌دهند. دولت‌ها می‌توانند از شبکه‌های هوشمند انرژی، به‌عنوان راه‌حلی برای مدیریت استقلال انرژی، کاهش گرمایش جهانی و انتشار آلودگی زیست‌محیطی استفاده کنند.

presenting a multi-objective mathematical model for smart grids considering load response programs

objective the availability of energy is a vital aspect of a nation’s economic and social development, with energy consumption serving as a telling metric of the level of prosperity that can be achieved. however, the conventional systems of electricity production that rely on large, centralized power plants have become inadequate in recent years due to the high expenses of production, air pollution, and poor energy quality. in response to these challenges, smart grids have emerged and offer several advantages. effective management of electricity demand is critical in the context of smart grids, and the implementation of demand-response techniques plays an instrumental role in achieving this objective. these programs enhance energy consumption patterns during peak load times, resulting in appropriate pricing and grid reliability. there are two distinct categories of load response programs: price-oriented and incentive-oriented. in the scope of this research, we focused on the former, which relies on real-time pricing. our objective was to develop a multi-objective mathematical model that considers load response programs for smart energy grids. methodsthe study employed a scenario-based approach and classified the parameters into two distinct categories: deterministic and non-deterministic. wind speed, solar radiation, energy demand, and local electricity prices were marked as non-deterministic due to their nature. as each non-deterministic parameter adheres to a specific probability distribution, a scenario was created for each parameter based on its corresponding distribution. subsequently, a mathematical multi-objective model was developed that aimed to minimize operating costs, reduce pollution emissions, and minimize peak load, along with the related constraints. after collecting the required data, the model was run using the gams programming language. in addition, the study evaluated the impact of load response programs on enhancing objective functions. resultsthe study findings demonstrate that the implementation of smart grids, accompanied by active consumer participation in load response programs, can result in a significant reduction in operating costs, pollution emissions, and peak load. additionally, the study indicates that a higher level of consumer participation in load response programs can enhance the overall effectiveness of the programs. specifically, the study shows that a 20% increase in consumer participation resulted in a 15%, 17%, and 13% improvement in operating costs, pollution emissions, and peak load reduction, respectively. conclusionsmart grids represent a modern digital solution that streamlines the transfer of electricity between suppliers and consumers in the realm of energy transmission. this advanced system enables the regulation of home appliances, promoting energy conservation and cost-effectiveness, while simultaneously enhancing the reliability of the energy transmission network. governments may opt to implement smart grids as a strategic solution to address complex issues such as energy independence, global warming, and pollution emissions.