Loading...

Flexibility Management of Distributed Energy Resources in Distribution Networks using Artificial Intelligence Models

Zarei Jeliani, Mohammad Reza | 2025

0 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 58393 (05)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Electrical Engineering
  6. Advisor(s): Fotuhi Firuzabad, Mahmud
  7. Abstract:
  8. This thesis presents an AI-powered framework for real-time energy and flexibility self- scheduling of a technical virtual power plant (TVPP). The TVPP integrates electric vehicle charging stations (EVCSs), energy storage systems (ESSs), photovoltaic (PV) panels, wind turbines (WTs), and distributed generators (DGs) to participate in whole- sale energy and flexibility markets while adhering to distribution network constraints. The framework employs a two-stage approach to maximize profitability. In the first stage, a deep learning model forecasts short-term flexibility requirements. In the sec- ond stage, optimization is divided into two interdependent sub-problems. The first sub- problem coordinates EVCS and ESS operations through multi-agent deep reinforcement learning (MADRL), using multi-agent proximal policy optimization (MAPPO) with centralized training and decentralized execution (CTDE). The second, formulated as a linear programming (LP) problem, addresses the remaining system-level operations and constraints. These sub-problems interact iteratively through a feedback mechanism to align local decisions with global objectives. To enhance training efficiency, single-agent policies are pre-trained using proximal policy optimization (PPO) in simplified envi- ronments and later fine-tuned via transfer learning in the full MADRL framework. The proposed method is evaluated on the IEEE-33 bus test system, demonstrating superior operational efficiency and profitability over existing approaches
  9. Keywords:
  10. Deep Reinforcement Learning ; Distributed Energy Resorurces (DER) ; Flexibility ; Transfer Learning ; Virtual Power Plant (VPP) ; Real-Time Market ; Real-Time Energy and Flexibility Market ; Flexibility Requirement

 Digital Object List

 Bookmark

  • مقدمه
    • مروری بر روش‌های تخمین نیازمندی‌های انعطاف‌پذیری
    • نقش منابع انرژی توزیع‌شده در ارتقاء انعطاف‌پذیری سیستم
    • روش‌های بهینه‌سازی و هوش مصنوعی در مدیریت انرژی و انعطاف‌پذیری منابع توزیع‌شده
    • شکاف پژوهشی و انگیزه تحقیق
    • اهداف و نوآوری‌های پژوهش
  • محاسبه نیازمندی انعطاف‌پذیری
    • مقدمه
    • روش پیشنهادی برای تعیین نیازمندی انعطاف‌پذیری شبکه با استفاده از هوش مصنوعی
      • مقدمه‌ی روش پیشنهادی
      • ساختار مدل هیبریدی شبکه عصبی پیچشی حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت
      • استفاده از رگرسیون کوانتایل
      • محاسبه نیازمندی انعطاف‌پذیری
      • مزایای روش پیشنهادی
  • بیان مسئله و مدل‌سازی ریاضی
    • مقدمه
    • تعریف مسئله
    • فرمول‌بندی ریاضی مسئله
      • تابع هدف
      • تعادل توان
      • تعادل انعطاف‌پذیری
      • به‌روزرسانی وضعیت شارژ خودروهای برقی
      • انعطاف‌پذیری خودروهای برقی
      • به‌روزرسانی وضعیت شارژ سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی
      • انعطاف‌پذیری سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی
      • محدودیت‌های عملیاتی تولیدات پراکنده
      • انعطاف‌پذیری تولیدات پراکنده
  • روش پیشنهادی
    • چارچوب پیشنهادی مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیریت نیروگاه مجازی توزیع‌شده
      • فرمول‌بندی فرایند تصمیم‌گیری مارکوفی (MDP)
      • الگوریتم بهینه‌سازی سیاست مجاورتی (PPO)
      • یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی
      • الگوریتم سیاست مجاورتی چندعامله (MAPPO) با رویکرد آموزش متمرکز و اجرای غیرمتمرکز (CTDE) برای مدیریت هماهنگ ایستگاه شارژ خودروهای برقی و باتری
      • الگوریتم پیشنهادی مبتنی بر سیاست مجاورتی چند عاملی
  • شبیه‌سازی و ارائه‌ی نتایج
    • نیازمندی‌های انعطاف‌پذیری در شبکه توزیع
    • مدیریت انرژی و انعطاف‌پذیری
      • آموزش تک‌عامله با استفاده از PPO
      • آموزش چندعامله با استفاده از MAPPO
      • تحلیل عملکرد سیستم در روز تست
      • مقایسه سود و زمان محاسباتی
  • نتیجه‌گیری و مسیرهای پژوهشی آینده
    • نتیجه‌گیری
    • مسیرهای پژوهشی آینده
  • مراجع
...see more