Schäfer | Multi-Year Time-Series-Based Power System Planning with Hybrid Optimization and Supervised Learning Methods | Buch | 978-3-7376-0935-7 | sack.de

Buch, Englisch, 202 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 300 g

Reihe: Energy management and power system operation

Schäfer

Multi-Year Time-Series-Based Power System Planning with Hybrid Optimization and Supervised Learning Methods


Erscheinungsjahr 2021
ISBN: 978-3-7376-0935-7
Verlag: Kassel University Press

Buch, Englisch, 202 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 300 g

Reihe: Energy management and power system operation

ISBN: 978-3-7376-0935-7
Verlag: Kassel University Press


The increasing share of renewable energy sources in the power system necessitates new planning methods for power systems. On the one hand, flexible operational measures must be included in planning. On the other hand, conventional measures have to be considered. In this thesis, a multi-year planning strategy for meshed high voltage (HV) systems is proposed considering operational flexibility as well as conventional planning measures. The defined optimization problem is solved by a hybrid optimization algorithm combining the advantages of heuristic and mathematical programming approaches. A reduction of the high computational effort of time series simulations is achieved by several strategies, which are integrated into the open-source tool pandapower. Furthermore, several machine learning algorithms are compared. The developed hybrid optimization method is a combination of the Iterated Local Search metaheuristic and a linear optimization model. This combination increases convergence while reducing simulation time in comparison to the existing methods. Finally, two case studies show the applicability of the developed planning framework for a real HV power system model.

Schäfer Multi-Year Time-Series-Based Power System Planning with Hybrid Optimization and Supervised Learning Methods jetzt bestellen!

Autoren/Hrsg.




Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.