A hybrid dynamic programming-priority list approach for generation scheduling solution

• Autorzy: Belhachemi Rachid , Benhamida Farid , Bouddou Riyadh , Graa Amel

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2023.10.08

Warianty tytułu

PL

(Hybrydowe podejście do programowania dynamicznego z listą priorytetów dla rozwiązania do planowania generacji

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The objective of generation scheduling is to minimize the total cost and satisfy the predicted energy demand and other system restrictions, known as the unit commitment (UC) problem. This problem involves determining which units should be online in each period and how much energy each of these online units should produce. This paper presents a new fast, efficient, robust, and relaxed method to solve the unit commitment problem using a hybrid dynamic programming (DP) algorithm with a priority list method as a screening tool. The dynamic programming algorithm is used for each list to solve the economic dispatch problem of switched units for each list as a sub-problem. This method, an advanced optimization technique with many application areas, divides the problem into several smaller problems, solves them, and develops an optimal solution to the initial problem step by step. A ten-unit system is used to prove the effectiveness and efficiency of the proposed method. The optimization of these decisions allows for the generation of power at minimum cost while meeting demand and other operational constraints.

PL

Celem planowania generacji jest minimalizacja całkowitego kosztu i zaspokojenie przewidywanego zapotrzebowania na energię oraz innych ograniczeń systemowych, co znane jest jako problem zaangażowania jednostek (UC). Problem ten polega na określeniu, które jednostki powinny być włączone do sieci w każdym okresie oraz ile energii każda z tych jednostek powinna wyprodukować. W artykule przedstawiono nową szybką, wydajną, wytrzymałą i zrelaksowaną metodę rozwiązywania problemu zaangażowania jednostek przy użyciu hybrydowego algorytmu programowania dynamicznego (DP) z metodą listy priorytetów jako narzędzia przesiewowego. Algorytm programowania dynamicznego jest używany dla każdej listy do rozwiązania problemu ekonomicznego rozdysponowania przełączonych jednostek dla każdej listy jako podproblemu. Metoda ta, będąca zaawansowaną techniką optymalizacji o wielu obszarach zastosowań, dzieli problem na szereg mniejszych problemów, rozwiązuje je i krok po kroku opracowuje optymalne rozwiązanie problemu początkowego. Do udowodnienia skuteczności i efektywności proponowanej metody wykorzystano dziesięcioelementowy system. Optymalizacja tych decyzji pozwala na wytwarzanie energii przy minimalnych kosztach, przy jednoczesnym spełnieniu zapotrzebowania i innych ograniczeń operacyjnych.

Słowa kluczowe

EN

generation scheduling problem; dynamic programming; DP; priority list screening; quadratic programming approach

PL

problem szeregowania generacji; programowanie dynamiczne; DP; przesiewanie listy priorytetów; podejście programowania kwadratowego

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2023
• Tom: R. 99, nr 10
• Strony: 43--47
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., tab.

Twórcy

autor

Belhachemi Rachid

• IRECOM laboratory, Department of Electrotechnics, Faculty of Electrical Engineering, University of Sidi Bel Abbes, Sidi Bel Abbes, Algeria

autor

Benhamida Farid

• IRECOM laboratory, Department of Electrotechnics, Faculty of Electrical Engineering, University of Sidi Bel Abbes, Sidi Bel Abbes, Algeria

autor

Bouddou Riyadh

• Department of Electrical Engineering, Institute of Technology, University Center of Naama, Algeria

• https://orcid.org/0000-0001-6555-5785

autor

Graa Amel

• IRECOM laboratory, Department of Commercial Sciences, Faculty of Economic, Commercial and Management Sciences, University of Sidi Bel Abbes, Sidi Bel Abbes, Algeria

• https://orcid.org/0000-0002-9593-2446

Bibliografia

• [1] Wood, A. J., Wollenberg, B. F., & Sheblé, G. B., Power generation, operation, and control, John Wiley & Sons, (2013).
• [2] Peng, Q., Liu, W., Zhang, Y., Zeng, S., & Graham, B., Generation planning for power companies with hybrid production technologies under multiple renewable energy policies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 176(2023), 113209.
• [3] Benhamida, F., & Abdelbar, B., Enhanced Lagrangian relaxation solution to the generation scheduling problem. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 32(2010), nr 10, 1099-1105.
• [4] Senjyu, T., Shimabukuro, K., Uezato, K., & Funabashi, T., A fast technique for unit commitment problem by extended priority list. IEEE Transactions on Power Systems, 18(2003), nr 2, 882-888.
• [5] Burns, R. M., Optimization of priority lists for a unit commitment program. In Proc. IEEE Power Eng. Soc. Summer Meeting, (1975), IEEE.
• [6] Cohen, A. I., & Yoshimura, M., A branch-and-bound algorithm for unit commitment. IEEE Transactions on power apparatus and Systems, (1983), nr 2, 444-451.
• [7] Lan, Y., Zhai, Q., Liu, X., & Guan, X., Fast Stochastic Dual Dynamic Programming for Economic Dispatch in Distribution Systems. IEEE Transactions on Power Systems, (2022).
• [8] Bouddou, R., Benhamida, F., Zeggai, A., Ziane, I., & Belgacem, M., The dynamic economic dispatch in an integrated wind thermal electricity market using simulated annealing algorithm. Przeglad Elektrotechniczny, 96(2020), nr 11, 55-60.
• [9] Bouddou, R., Benhamida, F., & Belgacem, M., Profit analysis and optimization in a deregulated electricity market using DCOPF based LMP. In 2019 International Conference on Applied Automation and Industrial Diagnostics (ICAAID) (Vol. 1, pp. 1-6), (2019, September), IEEE.
• [10] Baskar, P., Joseph, M. A., Narayanan, N., & Loya, R. B., Experimental investigation of oxygen enrichment on performance of twin cylinder diesel engine with variation of injection pressure. In 2013 International Conference on Energy Efficient Technologies for Sustainability (pp. 682-687), (2013, April), IEEE.
• [11] Ke, X., Wu, D., Lu, N., & Kintner-Meyer, M. (2015, July). A modified priority list-based MILP method for solving large-scale unit commitment problems. In 2015 IEEE Power & Energy Society General Meeting (pp. 1-5). IEEE.
• [12] Tingfang, Y., & Ting, T. O. (2008, December). Methodological priority list for unit commitment problem. In 2008 international conference on computer science and software engineering (Vol. 1, pp. 176-179). IEEE.
• [13] Lynn, N., Suganthan, P. N., Narasimalu, S., Pamulapati, T., & Mallipeddi, R. (2019, December). Unit commitment using time ahead priority list and heterogeneous comprehensive learning PSO. In 2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) (pp. 2279-2286), (2019), IEEE.
• [14] Elsayed, A. M., Maklad, A. M., & Farrag, S. M., A new priority list unit commitment method for large-scale power systems. In 2017 Nineteenth International Middle East Power Systems Conference (MEPCON) (pp. 359-367), (2017, December), IEEE.
• [15] Singhal, P. K., & Sharma, R. N. (2011, September). Dynamic programming approach for solving power generating unit commitment problem. In 2011 2nd International Conference on Computer and Communication Technology (ICCCT-2011) (pp. 298-303). IEEE.
• [16] VSinghal, P. K., & Sharma, R. N., Dynamic programming approach for large scale unit commitment problem. In 2011 International Conference on Communication Systems and Network Technologies (pp. 714-717), (2011, June), IEEE.