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dc.contributor.author
Levieux, Luis Ignacio
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dc.contributor.author
Ocampo Martínez, Carlos
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dc.contributor.author
Inthamoussou, Fernando Ariel
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dc.contributor.author
de Battista, Hernán
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dc.date.available
2022-12-14T11:22:58Z
dc.date.issued
2021-03
dc.identifier.citation
Levieux, Luis Ignacio; Ocampo Martínez, Carlos; Inthamoussou, Fernando Ariel; de Battista, Hernán; Predictive management approach for the coordination of wind and water-based power supplies; Pergamon-Elsevier Science Ltd; Energy; 219; 3-2021; 1-11
dc.identifier.issn
0360-5442
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/181064
dc.description.abstract
This paper addresses the coordinated operation between wind farms and reservoir hydropower plants in networks with weak transmission capacity. The joint operation of the energy sources is captured by a Virtual Power Plant (VPP) representation. With the aim of maximising renewable energy penetration while ensuring a suitable VPP integration, a supervisory controller for the energy dispatch layer is proposed. To deal with the variable nature of both resources, the controller has been designed into a model predictive control framework including mixed-integer quadratic programming (given the hybrid considered model) for solving the related optimisation problem, and complementary techniques as constraints softening and time-varying weighting. The results indicate that the predictive control approach achieves a better Independent System Operator (ISO) reference tracking that, together with reservoir management, are the most important factors to ensure a suitable VPP incorporation to the main grid. As a case study, a sub-network of the Argentinian power system is tackled. The controller performance is quantitatively and qualitatively assessed under uncertain conditions and compared with other approaches over a nine-year period. By means of the proposed power management policy, the ISO's effort to balance the sub-network is reduced 56% with regard to other approaches without any water spillage.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Pergamon-Elsevier Science Ltd
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
HYDROPOWER
dc.subject
MIXED-INTEGER QUADRATIC PROGRAMMING
dc.subject
POWER MANAGEMENT POLICY
dc.subject
PREDICTIVE CONTROL
dc.subject
VIRTUAL POWER PLANT
dc.subject
WIND ENERGY INTEGRATION
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
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dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Predictive management approach for the coordination of wind and water-based power supplies
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-09-21T16:55:02Z
dc.journal.volume
219
dc.journal.pagination
1-11
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Levieux, Luis Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ocampo Martínez, Carlos. Universidad Politécnica de Catalunya; España
dc.description.fil
Fil: Inthamoussou, Fernando Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina
dc.description.fil
Fil: de Battista, Hernán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina
dc.journal.title
Energy
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360544220326426
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2020.119535
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