Abstract:
افزایش انتشار گازهای گلخانهای، گرمایش زمین و حمایت دولتها از منابع تجدیدپذیر از یکسو و پیشرفتهای اخیر در تولید برق و فناوریهای مرتبط با آن ازسویدیگر باعث نفوذ تولیدات مبتنی بر انرژیهای تجدیدپذیر در زنجیره تأمین شبکه برق شده است. نفوذ این منابع باوجود قطعیتنداشتن در توان خروجی آنها، برنامهریزی زنجیره تأمین شبکه برق را با چالشهای جدی مواجه کرده است. در این پژوهش یک روش مؤثر و کارآمد برای برنامهریزی امنیتی و احتمالاتی توسعه زنجیره تأمین شبکه برق با درنظرگرفتن عدم قطعیت تولید منابع تجدیدپذیر و عدم قطعیت پیک بار مصرفی ارائه شده است. در روش پیشنهادی حد بالایی برای میزان قطع بار مجاز در نظر گرفته شده است و اثر عدم قطعیتهای موجود و تغییرات حد بالای قطع بار بر هزینه سرمایهگذاری زنجیره تأمین ارزیابی شده است. روش پیشنهادی بهوسیله نرمافزار MATLAB روی شبکه پیادهسازی و بهوسیله الگوریتم ژنتیک حل شده است. مدل نهایی این روش را میتوان بهطور مؤثر برای برنامهریزی زنجیره تأمین شبکه برق با نفوذ تولیدات مبتنی بر انرژیهای تجدیدپذیر بهکار گرفت.
Increasing greenhouse gas emissions and global warming and government support for renewable sources, as well as recent advances in electricity generation and related technologies, have led to the penetration of renewable energy products in the electricity supply chain. The infiltration of these resources, despite the uncertainty in their output power, has faced serious challenges in power supply chain planning. In this research, an effective and efficient method for security and probabilistic planning of power supply chain development is presented, taking into account the uncertainty of renewable energy production and the uncertainty of peak consumption. In the proposed method, a high limit for the allowable load cut is considered and the effect of existing uncertainties and changes in the high load cut limit on the investment cost of the supply chain is evaluated. The proposed method is implemented on the network by MATLAB software and solved by genetic algorithm. The final model of this method can be used effectively to plan the supply chain of the electricity network with the influence of renewable energy products.