ارایه یک مدل دوسطحی برای برنامه ریزی تعهد واحدهای نیروگاهی در ایران با هدف کاهش انتشار گازهای گلخانه ای

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکترای مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران

2 دانشیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران

3 دانشیار، گروه مدیریت صنایع، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران

4 دانشیار، مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران

5 استادیار، گروه مدیریت، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

چکیده

مدیریت بهینه تولید و توزیع انرژی الکتریکی در زمره مهمترین مسائل کشورهای در حال توسعه و زمینه ساز ایجاد بستری جهت توسعه پایدار کشورها می باشد. به دلیل وجود محدودیت ها و تکنولوژی های گوناگون و همچنین وجود عوامل متعدد در فرآیند تولید و توزیع، در نظر گرفتن کلیه عوامل تحت یک بستر در قالب یک مدل یک سطحی، مسئله را از شرایط واقعی دور می‌سازد. بدین منظور در این مقاله به ارایه یک مدل دو سطحی پرداخته شده است که در آن سطح رهبر، شرکت مدیریت شبکه برق ایران )به عنوان متولی برنامه ریزی تولید و توزیع در سطح دولتی( و سطح پیرو مجموعه ای از بهره برداران نیروگاه ها به منظور تولید برق می‌باشند. تابع هدف سطح رهبر شامل کمینه نمودن هزینه های توزیع برق تولید شده و انتشار گازهای گلخانه ای و همچنین تابع هدف سطح پیرو شامل کمینه کردن هزینه های سوخت مصرفی و راه اندازی واحد های نیروگاهی می باشد. با توجه به پیچیدگی حل مدل ارایه شده برای حل آن از روش فراابتکاری شبیه سازی تبرید استفاده شده است. نتایج این پژوهش قابل استفاده برای مدیریت بهتر شبکه برق ایران می باشد

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Presenting a Bi-Level programming approach for Unit commitment in Iran with minimization of greenhouse gas emission

نویسندگان [English]

  • Hamidreza Haddad 1
  • Mohammadreza Taghizadeh Yazdi 2
  • Mostafa Zandieh 3
  • Jalili Heydari Dehui 4
  • Hosein Razavi Haji Agha 5
1 PhD student in Industrial Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Associate Professor, Department of Industrial Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
3 Associate Professor, Department of Industrial Management, Faculty of Management and Accounting, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
4 Associate Professor, Industrial Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
5 Assistant Professor, Department of Management, Kharazmi University, Tehran, Iran
چکیده [English]

The management of production and distribution of electricity is one of the most important issues in developing countries and it is the framework for development. Because of limitations and different technologies and existence of so many factors on electricity management, consideration such problem as a single level approach is not reasonable. So, in this paper a bi-level follower leader approach is considered in which the follower is the company of Iran management network electricity and the leaders are some operation companies. Based on the accomplished researches, this paper is the first bi level attempt in the field of production and transmission management of electricity and it is localized with the special specifications in Iran. The objective function is minimizing the emission cost of greenhouse effect and distribution costs and consumed fuels and startup for follower and leader respectively. Because of high complexity of presented model, a Simulated Annealing is used for solving the problem. The results of current study could be used for improvement of Iran management network.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Bi level programming
  • Electricity
  • Management of Electricity
[1] Ying-YiHong; Gerard Francesco DG. Apolinario; Chen-NienChung; Tai-Ken Lu; Chia-ChiChu.  Effect of Taiwan's energy policy on unit commitment in 2025. Applied Energy 227(2020)
[2] Daadaa M; Séguin S; Demeester K;Anjos M. An optimization model to maximize energy generation in short-term hydropower unit commitment using efficiency points. International Journal of Electrical Power & Energy Systems 125 (2021)
[3] Nemati, M. Braun, M. Tenbohlen S. Optimization of unit commitment and economic dispatch in microgrids based on genetic algorithm and mixed integer linear programming. Applied Energy 210 (2018): 944-963
[4] Anand  H, Narang N,. Dhillon J, Profit Based Unit Commitment using Hybrid Optimization Technique, Energy (2018), doi: 10.1016/j.energy.2018.01.138
[5] Panwar, L.K., Swarm and Evolutionary Computation (2017), http://dx.doi.org/ 10.1016/j.swevo.2017.08.002
[6] A. Trivedi et al., A genetic algorithm – Differential evolution based hybrid framework: Case study on unit commitment scheduling problem, Information Sciences (2016), http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2016.03.023
[7] Salvini C and Monacchia S. A Memetic Computing Approach for Unit Commitment with Energy Storage Systems. Energy Procedia 107 ( 2017 ) 377 – 382
[8] L.A.C. Roque et al..  A multi-objective unit commitment problem combining economic and environmental criteria in a metaheuristic approach  Energy Procedia 136 (2017) 362–368
[9] L. Yang et al. A novel projected two-binary-variable formulation for unit commitment in power systems. / Applied Energy 187 (2017) 732–745
[10] Lebosta et al. Short term electricity demand forecasting using partially linear additive quantile regression with an application to the unit commitment problem. Applied Energy 222 (2018) 104–118
[11] Dal Santo D, Simoes Costa A. Hydroelectric unit commitment for power plants composed of distinct groups of generating units. Electric Power Systems Research 137:16-25 (2016) DOI:10.1016/j.epsr.2016.03.037
[12] G.E. Alvarez et al. .  Security-Constrained Unit Commitment Problem including thermaland pumped storage units: An MILP formulation by the application oflinear approximations techniques  Electric Power Systems Research 154 (2018) 67–74
[13] Anvari A, Azar A, Kordnaeij A, Amiri M. Combining Robust Analysis and Fuzzy Screening to Develop a Robust Strategic Planning Model for Service Logistics Network; a Case of Shiraz Electric Distribution Co. Journal of Modern Research in Decision Making, Volume:2  Issue: 1, 2017 :1-28
[14] Lotfi Demirchi M. Mir Fakhraei H, Naser Sadr Abadi A. Strategy Evaluation Based on D Numbers and BSC Framework (Case Study: Electrical Industry). Journal of Modern Research in Decision Making, Volume:2 Issue: 3, 2017- 77:97
[15] Niusha A, Azar A, Moazzez H, Heydari K. A Multi-objective Optimization Model for Iran's Renewable Power Portfolio. Management Research in Iran IQBQ. 2019; 23 (1) :171-191
[16] Marzban E, Mohammadi M. Future Scenarios for power Management in Iran. Management Research in Iran, Volume:20 Issue: 3, 2016. 171:204