Integrating short-term dispatch constraints in a system dynamics energy planning model
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/376005
Realitzat a/ambUniversité de Liège
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2022-10-20
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Espanya
Abstract
Electricity generation from renewable energy sources (RESs) is becoming increasingly important for achieving EU emissions reduction targets. However, integrating high-level RESs into the existing grid is a challenging task due to their fluctuating nature. Thus, power systems need to become increasingly flexible in order to deal with unpredictable renewable energy generation. The aim of this work is to contribute to the development of relevant models for the simulation of the European power system and its short-term prospects. The study focuses on the simulation of high renewable energy shares along with various flexibility options (generation, transmission expansion and storage). The simulations are then used to train machine learning models based on Artificial Neural Networks (ANNs). Results indicate that ANNs can predict the main power system constraints and outcomes with good accuracy. The generated models can be integrated into a more general system-dynamics model, thus improving the representation of the power system operation and constraints
MatèriesElectric power systems -- Automation -- Mathematical models, Renewable energy sources -- Production control -- Computer simulation, Energy transition -- Planning -- Mathematical models, Sistemes de distribució d'energia elèctrica -- Automatització -- Models matemàtics, Energies renovables -- Producció -- Control -- Simulació per ordinador, Transició energètica -- Planificació -- Models matemàtics
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN ENGINYERIA INDUSTRIAL (Pla 2014)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
masterthesis-carlavidal.pdf | 3,875Mb | Visualitza/Obre |