دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 55589
ترجمه فارسی عنوان مقاله

مدل سازی مبتنی بر عامل و شبیه سازی یک شبکه هوشمند: مطالعه موردی از اثرات ارتباطی در کنترل فرکانس

عنوان انگلیسی
Agent-based modeling and simulation of a smart grid: A case study of communication effects on frequency control
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
55589 2014 8 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 33, August 2014, Pages 91–98

ترجمه کلمات کلیدی
مدل سازی و شبیه سازی مبتنی بر عامل، شبکه هوشمند، کنترل فرکانس، ارتباطات
کلمات کلیدی انگلیسی
Agent-based modeling and simulation; Smart grid; Frequency control; Communication
ترجمه چکیده
یک شبکه هوشمند، شبکه برق نسل آینده است که با توجه به افزایش قابلیت اطمینان و کارایی پس از ادغام منابع انرژی توزیع نشده، متمرکز شده است. برای توسعه شبکه هوشمند، زیرساخت مدل سازی و شبیه سازی یک نگرانی مهم است. این مطالعه یک مدل مبتنی بر عامل را برای شبیه سازی طرح های کنترل فرکانس هوشمند مختلف مانند پاسخ تقاضا ارائه می دهد. این مدل می تواند برای شبیه سازی ترکیبی از دینامیک برق، ارتباطات و کنترل استفاده شود. ساختار مدل به طور دقیق ارائه شده و کاربرد مدل با چهار مثال نمونه شبیه سازی متمایز ارزیابی شده است. این مطالعه تایید می کند که مدل سازی و شبیه سازی مبتنی بر عامل مناسب برای مدل سازی کنترل فرکانس در شبکه هوشمند است. علاوه بر این، شبیه سازی نشان می دهد که پاسخ تقاضا می تواند جایگزین مناسب برای ارائه قابلیت های کنترل اولیه برای شبکه هوشمند باشد، حتی زمانی که با محدودیت های ارتباطی مواجه می شود.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  مدل سازی مبتنی بر عامل و شبیه سازی یک شبکه هوشمند: مطالعه موردی از اثرات ارتباطی در کنترل فرکانس

چکیده انگلیسی

A smart grid is the next generation power grid focused on providing increased reliability and efficiency in the wake of integration of volatile distributed energy resources. For the development of the smart grid, the modeling and simulation infrastructure is an important concern. This study presents an agent-based model for simulating different smart grid frequency control schemes, such as demand response. The model can be used for combined simulation of electrical, communication and control dynamics. The model structure is presented in detail, and the applicability of the model is evaluated with four distinct simulation case examples. The study confirms that an agent-based modeling and simulation approach is suitable for modeling frequency control in the smart grid. Additionally, the simulations indicate that demand response could be a viable alternative for providing primary control capabilities to the smart grid, even when faced with communication constraints.