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Artículo

Economic Dispatch of BESS and Renewable Generators in DC Microgrids Using Voltage-Dependent Load Models

Montoya, Oscar Danilo; Gil González, Walter; Grisales Norena, Luis; Orozco Henao, César; Serra, Federico MartinIcon
Fecha de publicación: 11/2019
Editorial: Molecular Diversity Preservation International
Revista: Energies
ISSN: 1996-1073
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Resumen

This paper addresses the optimal dispatch problem for battery energy storage systems (BESSs) in direct current (DC) mode for an operational period of 24 h. The problem is represented by a nonlinear programming (NLP) model that was formulated using an exponential voltage-dependent load model, which is the main contribution of this paper. An artificial neural network was employed for the short-term prediction of available renewable energy from wind and photovoltaic sources. The NLP model was solved by using the general algebraic modeling system (GAMS) to implement a 30-node test feeder composed of four renewable generators and three batteries. Simulation results demonstrate that the cost reduction for a daily operation is drastically affected by the operating conditions of the BESS, as well as the type of load model used.
Palabras clave: ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS , BATTERY ENERGY STORAGE SYSTEM , ECONOMIC DISPATCH PROBLEM
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/124816
URL: https://www.mdpi.com/1996-1073/12/23/4494/htm
DOI: http://dx.doi.org/10.3390/en12234494
Colecciones
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Articulos de INST. DE INVEST. EN TECNOLOGIA QUIMICA
Citación
Montoya, Oscar Danilo; Gil González, Walter; Grisales Norena, Luis; Orozco Henao, César; Serra, Federico Martin; Economic Dispatch of BESS and Renewable Generators in DC Microgrids Using Voltage-Dependent Load Models; Molecular Diversity Preservation International; Energies; 12; 23; 11-2019; 1-10
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