• norsk
    • English
  • norsk 
    • norsk
    • English
  • Logg inn
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for elkraftteknikk
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for elkraftteknikk
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Tackling Variability in Renewable Energy Production and Electric Vehicle Consumption with Stochastic Optimization - The Benefits of Using the Stochastic Quasi-Gradient Method compared with Exact Methods and Machine Learning

Harbo, Sondre Flinstad
Master thesis
Thumbnail
Åpne
20052_FULLTEXT.pdf (5.113Mb)
20052_ATTACHMENT.zip (119.3Mb)
20052_COVER.pdf (1.682Mb)
Permanent lenke
http://hdl.handle.net/11250/2507657
Utgivelsesdato
2018
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Institutt for elkraftteknikk [1555]
Sammendrag
The work presented in thesis investigates different applications for implementing the Stochastic- Quasi Gradient (SQG) model to solve stochastic multistage AC-OPF problems, and com- pares it with a Stochastic-Dynamic Programming (SDP) approach and an Evolutionary algorithm.

Where the SDP quickly becomes too cumbersome to solve, the thesis also shows the other two as more appropriate tools, where the SQG method works better in larger cases, the Evolutionary algorithm in smaller.

Hence, to analyze how energy storage may optimally be used for incorporating variable renewable energy sources to bigger grid networks, the SQG method may be of academic and practical interest.
Utgiver
NTNU

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit
 

 

Bla i

Hele arkivetDelarkiv og samlingerUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifterDenne samlingenUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifter

Min side

Logg inn

Statistikk

Besøksstatistikk

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit