دانلود شبیه سازی و ترجمه مقاله سهم مزارع بادی در بازارهای برق با در نظر گرفتن عدم قطعیت ها

1. مقدمه 2. پیش بینی توان مزرعه بادی و آنالیز عدم قطعیت 3. تأثیر توان باد و عدم قطعیت ها روی LMPها 4. استراتژی به حداکثر رسانی رفاه اجتماعی با توجه به عدم قطعیت ها 5. نتیجه گیری

چکیده – افزایش دمای جهانی و آلودگی محیط زیست و نیز تقاضا برای مصرف انرژی بیشتر، باعث شده تا تمایل به استفاده از منابع انرژی پاک به چالش اصلی دولت ها تبدیل گردد. راه حلی مناسب در این زمینه می تواند استفاده از منابع تجدید پذیر مانند انرژی های خورشیدی، بادی یا زمین گرمایی باشد. تجدید ساختار و مقررات زدایی، محیط جامعی را فراهم کرده است که آنالیز این منابع انرژی جدید را بیش از پیش ضروری کرده است. مزارع بادی به دلیل قابلیت تولید بالای شان توجه بسیاری از دولت ها را به خود جلب کرده اند. ماهیت تصادفی و غیر قابل اطمینان باد در تولید توان مزارع بادی منجر به ایجاد یک سری محدودیت ها برای مشارکت کنندگان در بازار برق مربوط به مزارع بادی شده است. بنابراین، در این مقاله تأثیرات عدم قطعیت در پیش بینی توان مزارع بادی روی قیمت حاشیه ای محلی در بازار مورد بررسی قرار گرفته است. با توجه به مزایا و معایب عدم قطعیت توان مزارع بادی، روشی برای به حداکثر رسانی رفاه اجتماعی ارائه شده است. این مطالعه روی یک شبکه 8 باسه و برای 24 ساعت در یک بازار برق روزانه انجام شده است. به منظور انجام این کار، توان مزرعه با استفاده از شبکه عصبی و تبدیل موجک پیش بینی شده و عدم قطعیت های آن با استفاده از روش رگرسیون کوانتیل نامتقارن محاسبه گردیده است.

Rising global temperature and environmental pollution as well as the demand for energy consumption have made finding new and affordable clean energy resources a serious challenge for governments. A possible solution could be renewable resources such as solar, wind or geothermal energies. Restructuring and deregulation have provided a competitive environment which makes analysis of these new energy sources necessary. Wind farms have been receiving more attention from governments because of their noticeable generation capability. The stochastic nature of the wind inflicts uncertainty on the output generation of wind farms which then causes some limitations for the participation of these farms in the electricity market. Thus, in this paper the effects of uncertainty in predicting the wind farm's power on locational marginal price in the market have been studied. According to the advantages and disadvantages of wind farm's power uncertainties, a procedure to maximize the social welfare is presented. The studies have been done on an 8-bus network for 24 h in a day-ahead electricity market. To do this, the farm power is predicted using Neural Network and Wavelet Transform and its uncertainties are calculated using the asymmetric Quantile Regression method.