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首页> 外文会议>IEEE Power and Energy Society General Meeting >Effective incentives design for renewable energy generation expansion planning: An inverse optimization approach
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Effective incentives design for renewable energy generation expansion planning: An inverse optimization approach

机译：可再生能源发电扩展计划的有效激励机制设计：一种逆向优化方法

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We present an incentive policy design model consisting of lower level and upper level optimization to promote renewable energy. The lower level optimization is a generation expansion planning (GEP) problem, in which the planner aims to expand an energy system's generation capacity to serve projected load with minimum cost. In the upper level optimization, to achieve the goal of specific percentage of renewable energy, the policy maker minimizes the total incentive cost and applies incentive policy to influence the decision of lower level generation planner. We introduce an effective cutting plane algorithm to solve our model. The model is implemented for a simple coal and electricity network. Different effects of mandatory policy model and incentive policy design model are analyzed to provide the optimal policy.
机译：我们提出了一个激励政策设计模型，包括较低水平和上层优化，以促进可再生能源。较低级别优化是一代的扩展规划（GEP）问题，其中规划师旨在扩展能源系统的发电能力，以最低成本为预计负载提供投影负载。在上层优化中，为了实现可再生能源的特定百分比的目标，政策制定者最大限度地减少了总激励成本，并适用激励政策来影响较低级别的策划计划。我们介绍了一种有效的切割平面算法来解决我们的模型。该模型用于简单的煤电网和电力网络。分析了强制性政策模型和激励政策设计模型的不同影响，提供了最佳政策。

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