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Scalable Distributed Optimization Combining conic projection and Linear Programming for Energy Community Scheduling

Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2023年第6期11卷 1814-1826页

作者： Mohammad Dolatabadi Alberto Borghetti Pierluigi Siano Department of Mathematics Vali-e-Asr University of RafsanjanRafsanjan 77188-97111Iran Department of Electrical Electronicand Information EngineeringUniversity of BolognaBolognaItaly Department of Management&Innovation Systems University of SalernoSalernoItaly Department of Electrical and Electronic Engineering Science University of JohannesburgJohannesburg 2006South Africa

In this paper, a new method to address the scheduling problem of a renewable energy community while considering network constraints and users' privacy preservation is proposed. The method decouples the optimization solution into two interacting procedures: conic projection(CP) and linear programming(LP) optimization. A new optimal CP method is proposed based on local computations and on the calculation of the roots of a fourth-order polynomial for which a closed-form solution is known. Computational tests conducted on both 14-bus and 84-bus distribution networks demonstrate the effectiveness of the proposed method in obtaining the same quality of solutions compared with that by a centralized solver. The proposed method is scalable and has features that can be implemented on microcontrollers since both LP and CP procedures require only simple matrix-vector multiplications.

关键词： Accelerated gradient method battery storage system conic projection energy community energy scheduling linear programming renewable resource

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