Optimal scheduling in smart grids with prediction error probability limitation

Abstract

Akıllı şebeke, bilgi ve haberleşme teknolojilerini kullanan, bu teknolojilerle güçsağlayıcısı ve kullanıcıların davranışları hakkında bilgi toplayan ve bu bilgileri elektriküretiminin verimliliğini, güvenilirliğini ve dağıtımının sürekliliğini sağlamak icin kullanan bir elektrik şebekesidir. Yenilenebilir enerji kaynakları gelecekte çok daha fazlakullanılacaktır. Rastgele doğası, şebeke entegre edilirken üreticilerin şüphelenmesineneden olmaktadır. Bu tezde, yenilenebilir enerji kaynakları iceren akllı şebekelerdeverimliliği ve güvenilirliği artırmak için talep müdahalesi, tedarik planlaması ve güçplanlaması çalışıyoruz. Bu yenilikçi metod, literatürdeki diğer metodlarla mukayeseedildiğinde, refahı iyileştirmektedir. Bizim çalışmamızda, enerji sağlayıcı, kestirim hataihtimalini değerlendirerek, kestirim hatasını sınırlandırmaktadır. Bu karar, sağlayıcıtarafından fazlalık veya yetersizlik durumu maliyeti göz önüne alınarak yapılmaktadır.Toplam sosyal refahın en yüksek olması hedeflenmektedir. Bataryanın sisteme dahiledilmesi de iyileştirme getirmektedir.

Smart grid is an electrical grid that uses information and communications technologyto improve efficiency, reliability, economics, and sustainability of productionand distribution of electricity, which results in much more utilization of this technology in the future. Renewable sources will be utilized more in the future. However, due to its random nature, suppliers are suspicious while integrating these sources into grid. In this thesis, we study demand response, supply management, and power scheduling in a smart grid in the presence of renewable energysources aiming to increase efficiency and reliability of the grid by limiting the probability of error coming from the prediction of renewable sources. This novel method brings improvement in terms of welfare compared to other methods, which are already available in the literature. In our case, the energy provider bounds the value of maximum prediction error via error probability of prediction. In this decision, the provider compares the cost of spillage and deficit cost of energy production, which are greater than scheduled power production. The goal is to maximize the total social welfare, defined in terms of consumer utility. Furthermore, it has been shown in this research that adding battery to the grid brings an extra improvement in terms of total welfare.