• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
      • عرض المستودع الرقمي
      • البحث في المستودع الرقمي (البحث البسيط والبحث المتقدم)
      • ارسال عملك للمستودع الرقمي
      • مصطلحات المستودع الرقمي
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    A centralized stochastic optimal dispatching strategy of networked multi-carrier microgrids considering transactive energy and integrated demand response: Application to water-energy nexus

    Thumbnail
    عرض / فتح
    اصدار الناشر (بإمكانك الوصول وعرض الوثيقة / التسجيلةمتاح للجميع Icon)
    اصدار الناشر (تحقق من خيارات الوصول)
    تحقق من خيارات الوصول
    التاريخ
    2022
    المؤلف
    Pezhmani, Yasin
    Oskouei, Morteza Zare
    Rezaei, Navid
    Mehrjerdi, Hasan
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Over a few decades, energy system operators have sought to achieve appropriate frameworks based on the water-energy nexus issues due to energy crises and the rapid growth of water demand. In this regard, multi-carrier microgrids (MCMGs) have been widely welcomed to implement water-energy nexus-related strategies to meet local energy and water demands. This paper presents a centralized stochastic optimization strategy for energy transactions in networked MCMGs to exploit the potential capabilities of the promoted energy conversion facilities in meeting electricity, thermal, and water demands at the lowest operating cost. To enhance the flexibility and operational cost of the system under severe uncertainties, the day-ahead scheduling of all individual MCMGs is carried out by a central operator with the consideration of transactive energy management (TEM) strategy and integrated demand response program (DRP). The MCMGs can purchase energy from the electricity and gas markets to supply demands and energize local generation resources, and also exchange electrical energy with each other under the TEM strategy. The uncertainties arising from the renewable power generation, energy demands, water demand, and electricity market prices are applied to the optimization model using a scenario-based method. The proposed strategy is formulated as the mixed-integer nonlinear programming problem and is solved under GAMS software. The effectiveness of the proposed strategy is validated using a test system consisting of three networked MCMGs. According to the obtained results, the central operator can reduce the total operating cost of the networked MCMGs considerably if employing the TEM strategy and integrated DRP. 2022 Elsevier Ltd
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1016/j.segan.2022.100751
    http://hdl.handle.net/10576/36296
    المجموعات
    • الهندسة الكهربائية [‎2850‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشر

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    Video