,

مقاله طراحی بهینه منابع هیبریدی خورشیدی-باتری با مشارکت چندبازاری در شرایط عدم قطعیت آب‌وهوا و قیمت.

تومان249,950

رشد سریع انرژی‌های تجدیدپذیر متغیر، نیاز به منابع انرژی انعطاف‌پذیر و هماهنگ شده را افزایش داده است. در این راستا، منابع هیبریدی که تولید انرژی تجدیدپذیر و ذخیره‌سازی باتری را در یک نهاد واحد شرکت‌کنن…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperPaper-0000000271 دسته: ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

طراحی بهینه منابع هیبریدی خورشیدی-باتری با مشارکت چندبازاری در شرایط عدم قطعیت آب‌وهوا و قیمت.

Optimal design of solar-battery hybrid resources considering multi-market participation under weather and price uncertainty

نویسندگان: Hikaru Hoshino, Taiyo Mantani, Eiko Furutani

شناسه منبع: arxiv / 2605.14043v1

دسته: eess.SY

چکیده (فارسی)

رشد سریع انرژی‌های تجدیدپذیر متغیر، نیاز به منابع انرژی انعطاف‌پذیر و هماهنگ شده را افزایش داده است. در این راستا، منابع هیبریدی که تولید انرژی تجدیدپذیر و ذخیره‌سازی باتری را در یک نهاد واحد شرکت‌کننده در بازار ترکیب می‌کنند، توجه فزاینده‌ای را به خود جلب کرده‌اند. این منابع هیبریدی می‌توانند جریان‌های درآمدی متعددی داشته باشند و در عین حال ظرفیت محدود توان و انرژی را در بازارهای مختلف برق از جمله انرژی و خدمات جانبی تخصیص دهند. این هماهنگی چندبازاری، پیچیدگی عملیاتی را افزایش داده و ارزیابی سودآوری را دشوار می‌سازد، که این امر به نوبه خود، بهینه‌سازی اندازه سیستم را به یک مسئله طراحی چالش‌برانگیز تبدیل می‌کند. علاوه بر این، عدم قطعیت در تولید انرژی تجدیدپذیر و قیمت بازار، تعیین طرح‌های سیستمی را که تحت شرایط عملیاتی تصادفی مؤثر باقی می‌مانند، برای رویکردهای بهینه‌سازی متعارف دشوار می‌سازد. برای مقابله با این چالش‌ها، این مقاله یک چارچوب بهینه‌سازی مشترک مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای منابع هیبریدی خورشیدی-باتری ارائه می‌دهد. این چارچوب، متغیرهای طراحی سیستم را مستقیماً در فرآیند یادگیری سیاست ادغام می‌کند و امکان بهینه‌سازی مشترک اندازه سیستم هیبریدی و استراتژی‌های هماهنگ مناقصه چندبازاری را در یک فرمول‌بندی تصادفی واحد فراهم می‌آورد. مطالعات موردی با استفاده از داده‌های تاریخی تولید انرژی تجدیدپذیر و بازار، اثربخشی چارچوب پیشنهادی را در شناسایی طراحی سیستم هیبریدی منطقی از نظر اقتصادی با در نظر گرفتن عملیات چندبازاری نشان می‌دهد.

Abstract (English)

The rapid growth of variable renewable energy has increased the need for flexible and efficiently coordinated energy resources. In this context, hybrid resources that combine renewable generation and battery storage within a single market-participating entity have attracted growing attention. Such hybrid resources can have multiple revenue streams, while allocating limited power and energy capacity across multiple electricity markets including energy and ancillary services. This multi-market coordination increases operational complexity and complicates profitability assessment, making optimal system sizing a challenging design problem. In addition, uncertainty in renewable generation and market prices makes it difficult for conventional optimization approaches to determine system designs that remain effective under stochastic operating conditions. To address these challenges, this paper proposes a deep reinforcement learning-based co-optimization framework for hybrid solar-battery resources. The framework embeds system design variables directly into the policy learning process, enabling joint optimization of hybrid system sizing and coordinated multi-market bidding strategies within a unified stochastic formulation. Case studies using historical renewable generation and market data demonstrate the effectiveness of the proposed framework in identifying economically rational hybrid system design considering multi-market operation.

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “مقاله طراحی بهینه منابع هیبریدی خورشیدی-باتری با مشارکت چندبازاری در شرایط عدم قطعیت آب‌وهوا و قیمت.”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا