A robust optimisation framework in composite generation and transmission expansion planning considering inherent uncertainties

计算机科学 稳健性(进化) 蒙特卡罗方法 数学优化 输电线路 可再生能源 风力发电 可靠性工程 工程类 数学 生物化学 电信 基因 统计 电气工程 化学
作者
Seyed Amir Mansouri,Mohammad Sadegh Javadi
出处
期刊:Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence [Taylor & Francis]
卷期号:29 (4): 717-730 被引量:52
标识
DOI:10.1080/0952813x.2016.1259262
摘要

This paper presents a robust optimisation framework for long-term composite generation and transmission expansion planning problem which considers inherent uncertainties such as load growth, fuel cost and renewable energy output uncertainties. In this paper, a bi-level robust optimisation framework is proposed to accommodate wind output uncertainty in line with the uncertain demanded loads and uncertain fuel cost. The addressed optimisation problem is modelled as a mixed-integer optimisation framework with the objective of providing a robust expansion plan while maintaining the minimum cost expansion. In order to evaluate the robustness of each plan, an off-line Lattice Monte Carlo simulation technique is adopted in this study. The validity of the proposed method is examined on a simple six-bus and modified IEEE 118-bus test system as a large-scale case study. The simulation results show that the presented method is both satisfactory and consistent with expectation.
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