La gestion optimale des ressources énergétiques distribuées (DER) et de la production basée sur les énergies renouvelables dans les systèmes multi-énergies (mes) est cruciale car on s'attend à ce que ces entités soient l'épine dorsale des futurs systèmes énergétiques. Pour gérer de manière optimale ces entités nombreuses et diversifiées, un agrégateur est nécessaire. Cet article propose l'auto-planification d'un agrégateur DER à travers une approche hybride info-gap Decision Theory (IGDT) -stochastique dans un mes. Dans cette approche, il existe plusieurs sources d'énergie renouvelables telles que les unités éoliennes et photovoltaïques (PV) ainsi que plusieurs DER, y compris les unités de cogénération (CHP) et les chaudières auxiliaires (AB). L'approche envisage également un parking pour véhicules électriques et des systèmes de stockage d'énergie thermique (tes). De plus, deux programmes de réponse à la demande (DR) à la fois basés sur les prix et basés sur les incitations sont utilisés dans le micro-réseau pour offrir de la flexibilité aux participants. L'incertitude dans la génération est abordée par la programmation stochastique. Dans le même temps, l'incertitude posée par les prix du marché de l'énergie est gérée par l'application de la méthode IGDT. Un objectif majeur de ce modèle est de choisir la mesure du risque en fonction de la nature et des caractéristiques des paramètres incertains dans le mes. De plus, le comportement des décideurs averses au risque et à la recherche de risques est également étudié. Dans la première étape, les résultats stochastiques uniques sont présentés, puis les résultats hybrides stochastiques-IGDT pour les décideurs à la fois averses au risque et demandeurs de risque sont discutés. Le problème proposé est simulé sur le système IEEE 15-bus modifié pour démontrer l'efficacité et l'utilité de la technique.

La gestión óptima de los recursos energéticos distribuidos (der) y la generación basada en energías renovables en sistemas multienergéticos (mes) es crucial, ya que se espera que estas entidades sean la columna vertebral de los futuros sistemas energéticos. Para gestionar de manera óptima estas numerosas y diversas entidades, se requiere un agregador. Este documento propone la autoprogramación de un agregador DER a través de un enfoque híbrido de Teoría de Decisión de Info-gap (IGDT) -estocástico en un mes. En este enfoque, hay varios recursos de energía renovable, como unidades eólicas y fotovoltaicas (PV), así como múltiples der, incluidas unidades combinadas de calor y energía (CHP) y calderas auxiliares (AB). El enfoque también considera un estacionamiento EV y sistemas de almacenamiento de energía térmica (tes). Además, se emplean dos programas de respuesta a la demanda (DR) de categorías basadas en precios y en incentivos en la microrred para proporcionar flexibilidad a los participantes. La incertidumbre en la generación se aborda a través de la programación estocástica. Al mismo tiempo, la incertidumbre que suponen los precios del mercado energético se gestiona mediante la aplicación del método IGDT. Un objetivo importante de este modelo es elegir la medida de riesgo en función de la naturaleza y las características de los parámetros inciertos en el mes. Además, también se estudia el comportamiento de los tomadores de decisiones con aversión y búsqueda de riesgos. En la primera etapa, se presentan los resultados estocásticos únicos y luego, se discuten los resultados híbridos estocásticos-IGDT tanto para los tomadores de decisiones con aversión al riesgo como para los que buscan el riesgo. El problema propuesto se simula en el sistema IEEE 15-bus modificado para demostrar la efectividad y utilidad de la técnica.

The optimal management of distributed energy resources (DERs) and renewable-based generation in multi-energy systems (MESs) is crucial as it is expected that these entities will be the backbone of future energy systems. To optimally manage these numerous and diverse entities, an aggregator is required. This paper proposes the self-scheduling of a DER aggregator through a hybrid Info-gap Decision Theory (IGDT)-stochastic approach in an MES. In this approach, there are several renewable energy resources such as wind and photovoltaic (PV) units as well as multiple DERs, including combined heat and power (CHP) units, and auxiliary boilers (ABs). The approach also considers an EV parking lot and thermal energy storage systems (TESs). Moreover, two demand response (DR) programs from both price-based and incentive-based categories are employed in the microgrid to provide flexibility for the participants. The uncertainty in the generation is addressed through stochastic programming. At the same time, the uncertainty posed by the energy market prices is managed through the application of the IGDT method. A major goal of this model is to choose the risk measure based on the nature and characteristics of the uncertain parameters in the MES. Additionally, the behavior of the risk-averse and risk-seeking decision-makers is also studied. In the first stage, the sole-stochastic results are presented and then, the hybrid stochastic-IGDT results for both risk-averse and risk-seeker decision-makers are discussed. The proposed problem is simulated on the modified IEEE 15-bus system to demonstrate the effectiveness and usefulness of the technique.

تعد الإدارة المثلى لموارد الطاقة الموزعة (DERs) والتوليد القائم على الطاقة المتجددة في أنظمة الطاقة المتعددة (MESs) أمرًا بالغ الأهمية حيث من المتوقع أن تكون هذه الكيانات العمود الفقري لأنظمة الطاقة المستقبلية. لإدارة هذه الكيانات العديدة والمتنوعة على النحو الأمثل، يلزم وجود مجمع. تقترح هذه الورقة الجدولة الذاتية لمجمع DER من خلال نهج عشوائي لنظرية قرار فجوة المعلومات الهجينة (IGDT) في MES. في هذا النهج، هناك العديد من موارد الطاقة المتجددة مثل وحدات الرياح والطاقة الكهروضوئية بالإضافة إلى DERs متعددة، بما في ذلك وحدات الحرارة والطاقة المشتركة (CHP)، والمراجل المساعدة (ABs). كما يأخذ النهج في الاعتبار موقف السيارات الكهربائية وأنظمة تخزين الطاقة الحرارية (TESs). علاوة على ذلك، يتم استخدام برنامجين للاستجابة للطلب من كل من الفئات القائمة على الأسعار والقائمة على الحوافز في الشبكة المصغرة لتوفير المرونة للمشاركين. تتم معالجة عدم اليقين في الجيل من خلال البرمجة العشوائية. في الوقت نفسه، تتم إدارة عدم اليقين الذي تفرضه أسعار سوق الطاقة من خلال تطبيق طريقة IGDT. يتمثل الهدف الرئيسي لهذا النموذج في اختيار مقياس المخاطر بناءً على طبيعة وخصائص المعلمات غير المؤكدة في MES. بالإضافة إلى ذلك، تتم أيضًا دراسة سلوك صانعي القرار الذين يتجنبون المخاطرة ويبحثون عن المخاطرة. في المرحلة الأولى، يتم عرض النتائج العشوائية الوحيدة ثم تتم مناقشة النتائج العشوائية الهجينة لـ IGDT لكل من صانعي القرار الذين يتجنبون المخاطرة والباحثين عن المخاطرة. تتم محاكاة المشكلة المقترحة على نظام IEEE 15 - bus المعدل لإثبات فعالية وفائدة التقنية.