I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   4 A u g u s t   201 9 ,   p p .   2 7 9 4 ~2 8 0 2   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 4 . p p 2 7 9 4 - 2802          2794       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   An  i nt eg ra ted  O P d ispa tch ing   m o del w ith  w ind  p o w er and  d e m a nd   r espo nse  for  d ay - a hea m a rkets       Rica rdo   M o re no J o ha n O ba nd o G a briel  G o nza lez   En e rg y   a n d   M e c h a n ica De p a rtm e n t,   Un iv e rsid a d   A u n o m a   d e   Oc c id e n te,  Ca li ,   C o lo m b ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     Ar ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   22 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Mar   1 2 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   A p r   3 ,   2 0 1 9       In   t h e   d a y - a h e a d   d isp a tch in g   o f   n e t w o rk - c o n stra in e d   e lec tri c it y   m a r k e ts,   re n e wa b le  e n e rg y   a n d   d istri b u te d   re so u rc e s   a re   d isp a tch e d   to g e th e w it h   c o n v e n ti o n a g e n e ra ti o n .   T h e   u n c e rtain ty   a n d   v o latil it y   a s so c iate d   to   re n e wa b le  re so u rc e re p re se n ts  a   n e w   p a ra d ig m   to   b e   fa c e d   f o p o w e s y ste m   o p e ra ti o n .   M o re o v e r,   in   v a rio u e lec tri c it y   m a rk e ts  th e re   a re   m e c h a n ism to   a ll o w   th e   d e m a n d   p a rti c ip a ti o n   th ro u g h   d e m a n d   re sp o n se   (DR)  stra t e g ies .   Un d e o p e ra ti o n a a n d   e c o n o m ic  re strictio n s,  th e   o p e ra to r   e a c h   d a y ,   o e v e n   in   i n tra - d a y   m a rk e ts d isp a tch a n   o p ti m a p o w e f lo w   to   f in d   a   f e a sib le  sta te  o f   o p e ra ti o n .   T h e   o p e ra ti o n   d e c isi o n i n   p o w e m a rk e ts  u se   a n   o p ti m a p o w e r   f lo c o n sid e rin g   u n it   c o m m it m e n to   d isp a tc h   e c o n o m ica ll y   g e n e ra ti o n   a n d   DR  re so u rc e u n d e se c u rit y   re s tri c ti o n s.  T h is  p a p e c o n stru c ts  a   m o d e to   in c lu d e   d e m a n d   re sp o n se   in   th e   o p ti m a p o w e f lo w   u n d e win d   p o w e u n c e rtain ty .   T h e   m o d e is  f o r m u late d   a a   m ix e d - in teg e li n e a q u a d ra ti c   p ro b lem   a n d   e v a lu a ted   th ro u g h   M o n te - Ca rl o   sim u latio n s.  A   larg e   n u m b e o sc e n a rio a ro u n d   a   traje c to ry   b i d   c a p tu re th e   u n c e rtain ty   in   win d   p o w e f o re c a stin g .   T h e   p ro p o se d   i n teg ra ted   OPF   m o d e is  tes ted   o n   th e   sta n d a rd   IEE 3 9 - b u s sy ste m .   Ke ywo r d s :   De m a n d   r esp o n s e   E lectr icit y   m ar k et s   Mo n te - C ar lo   s i m u latio n s   Op ti m al  p o w er   f lo w   ( OP F)   W in d   p o w er   Co p y rig h ©   2 0 1 9   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R icar d o   Mo r en o ,     E n er g y   a n d   Me ch a n ical   Dep ar t m e n t,    Un i v er s id ad   Au n o m d Oc cid en te ,   C ali,   C o lo m b ia .   E m ail:  r m o r e n o @ u ao . ed u . co       1.   I NT RO D UCT I O N   No w ad ay s ,   th p o w er   s y s tem   o p er ati o n   in v o lv es  th c o m p etit iv p a r ti ci p at i o n   o f   r en ew ab le   g en er a ti o n   an d   DR   r eso u r c es.   W in d   p o w er   g en e r at o r s   a r p ar t i ci p a tin g   in   el ec t r i city   m ar k ets  u n d e r   d if f e r en t   in ce n tiv es  an d   th p o w er   s y s te m   o p er at o r   f ac es  an   im p o r t an ch a llen g r el ate d   w ith   th w in d   p o w er   in ter m itten cy   an d   u n p r ed ict a b il ity   [1 - 3] .   I n   th is   c o n t ex t,   th in t eg r a ti o n   o f   d em an d   r es p o n s r es o u r ce s   r e p r es en ts   n ew   r eso u r ce   t o   b all o c ate d   in   th p o w er   s y s tem   o p e r a ti o n   [ 4 ] .   T h in teg r a ti o n   o f   DR   r es o u r ce s   in   th m ar k ets  lea d s   t o   te ch n ic al  an d   ec o n o m ic  ch al len g es  as s o ci at ed   w ith   th in teg r at io n   o f   DR   r eso u r ce s   in to   th r es er v m ar k ets.  T h f o c u s   o f   th is   p a p e r   is   o n   th f o r m u lati o n   o f   an   in teg r ate d   m o d el  t o   d is p a tch   ec o n o m ically   a   p o w er   s y s tem   u n d er   w in d   p o w er   in t eg r a ti o n   an d   DR   p a r t ici p a ti o n .     T h is   p a p e r   p r o v id es  d ay - ah ea d   d is p at ch in g   f r am e w o r k   i n clu d in g   th in t eg r ati o n   o f   w in d   p o w er   g en er a ti o n   an d   d em an d   r esp o n s r es o u r ce s   in   th O PF   f o r m u latio n .   S p ec if ica lly ,   th m o d el   p r o p o s ed   in   th is   p a p e r   is   f o r m u late d   as  a   m ix ed - in teg e r   lin e ar   q u ad r a tic   o p ti m izatio n   p r o b l em ,   an d   th e   ev a lu ati o n   is   p er f o r m ed   th r o u g h   M o n te - C a r l o   s im u latio n s   t o   c ap tu r th u n ce r t a in ty   r elate d   w ith   th w in d   p o w er   g en e r at io n .   DR   r es o u r c es  a r m o d e le d   as  d is p a tch a b l lo a d s ,   w h ich   in d ica tes  th d em an d   ten d en cy   to   s h e d   its   co n s u m p tio n   at   d et er m in ed   p r i ce .       T h w in d   p o w er   o u t p u h as  an   in ter m itten n a tu r e,   s o ,   th in teg r ati o n   o f   w in d   p o w er   g en er a ti o n   r e q u i r es  an ci lla r y   s er v ices  s u ch   as  r eg u lat io n ,   c o n tin g en cy   r ese r v an d   o th e r s   t o   c o m p en s ate  w in d   p o w er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   in teg r a ted   OP F   d is p a tch in g   mo d el  w ith   w in d   p o w er a n d   d ema n d   r esp o n s fo r   d ay   ...   ( R ica r d o   Mo r en o )   2795   r am p s .   T h g en e r a ti o n   s y s te m   r el ia b il ity   o f   th s y s tem   m a y   b r ed u c e d   in   c ase  o f   u n p r e d ic te d   d e cr ea s es  in   w in d   p o w er   b e ca u s e   th av ail ab l r am p in g   ca p a b i lity   o f   th s y s tem   m a y   n o b s u f f ici e n to   ac co m m o d ate   th o s ch an g es.   T h e   d ay - ah ea d   d is p a tch in g   w ith   w in d   p o w er   h as  b ee n   ad d r ess ed   w id ely .   T h o p tim al  p o w er   f lo w   ( OP F)  f o r m u lati o n   h av e   b ee n   ex ten d e d   t o   ac co u n f o r   th v a r ia b l n atu r o f   w in d   p o w er   g en e r at io n .   Fo r   in s tan c e,   in   [5 - 8] ,   th i n ter m itten n atu r o f   w in d   p o w er   g en er a ti o n   is   ca p tu r e d   u s in g   p r o b a b ilis tic   tech n i q u es.  A   s to ch ast ic  u n it  co m m it m en m o d e is   p r esen t ed   in   [ 9 ] ,   w h er au th o r s   p r o p o s f r am e w o r k   t o   q u an tif y   th im p ac o f   la r g e - s ca l w in d   p o w er   in teg r ati o n   i n to   p o w er   s y s te m s .   T h u n ce r ta in ty   in   th w in d   g en er a ti o n   is   a d d r ess e d   b y   m e an s   o f   s ce n ar io s   an d   d em an d s   ar c o n s id e r e d   t o   b f ix e d .   O th er s   au th o r s   h av e   s u g g ested   s to ch ast ic  o p tim izat io n   ( SO )   b as ed   o n   s c en ar io s   t o   co p e   w ith   w in d   p o w er   u n ce r ta in ty   in   th u n it   co m m it m en p r o b lem   [ 1 0 - 1 2 ] .   SO  em p lo y s   s ev er al  s c en a r io s   al o n g   w ith   th eir   ass o ci at ed   p r o b a b il iti es  to   s im u late  p o s s i b le  u n ce r ta in ties   d u r in g   th p e r i o d .   I n   [ 1 3 ] ,   an   o p tim al  g en er a ti o n   s ch ed u lin g   m eth o d   in c lu d in g   r en ew ab le   en e r g y ,   d is t r i b u te d   r es o r u es  an d   s t o r ag e   s y s tem s   is   s o lv e d   u s in g   p a r ti cl s w an   o p t im izati o n   alg o r ith m .   I n   a d d iti o n ,   in   [ 1 4 ] ,   th au h o r s   p r o p o s an   en h an ce d   g en eti a lg o r ith m   to   s o lv e   th o p tim al  p o w er   f lo w .     On   th o th er   h an d ,   th in t eg r a t io n   o f   d em an d   s i d e   r es o u r ce s   i n to   el ec tr i city   m ar k ets h as d r a w n   lo t o f   atten t io n .   DR   is   s tr a te g y   to   u tili ze   e le ctr ici ty   d em an d   as  d is t r i b u te d   r eso u r c w ith   r ea p o s s ib ilit ies  t o   im p r o v ef f icien cy   an d   r el ia b i lity   o f   elec tr ici ty   n et w o r k s .   Us u ally ,   th d em an d   in   p o w er   s y s tem   is   co n s id er e d   in elast ic  to   th e   p r i ce s .   Ho w ev er ,   s u b s tan ti al  am o u n o f   el e ctr ici ty   d em an d   is   el asti s u ch   as  p lu g - in   e lec tr ic   v eh icle  ( PEV)   [ 1 5 ]   ch a r g in g   b atte r i es,  h e atin g   v en ti lat io n ,   ai r   c o n d iti o n in g ,   an d   th is   r e p o r t   [ 1 6 ]   in d ic ates  th at   o n e   th ir d   o f   r esi d en t ial   d em an d   in   U . S.   is   f lex i b l e.       Sev er al  s tu d ies  a r r ese ar ch in g   ab o u th p a r ti ci p at io n   o f   d em an d   s id e   r eso u r c es  in   th p r o cu r em en o f   en er g y   an d   r es e r v s e r v ices .   S em in al  s tu d ies  [ 1 7 - 19]   h av d e v elo p e d   p o o l b as e d   m ar k et  s tr u ctu r es  co n s i d e r in g   th p ar tic ip ati o n   o f   d em an d   s id e   r es o u r ce s   in to   th en er g y   an d   r es er v m ar k e ts .   T h d e m an d   s id r es o u r ce s   ( i . e . ,   DR   r eso u r c es)  ar te c h n ically   ca p ab le  o f   p r o v i d in g   an cilla r y   s er v ices  g iv en   t h f lex ib i lity   an d   th p o s s i b ili ty   to   allev i ate  l a r g an d   u n ex p ec te d   w in d   r am p   ev en ts   [ 2 0 ,   2 1 ] .   D is tr ib u tio n   c o m p an ies  o r   ag g r eg at o r s   u s u ally   m an ag DR   r es o u r ce s   [ 2 2 ] .   T h ag g r eg a to r s   r e p r esen t ec h n ic ally   an d   f in an cially   v ar i o u s   u s er s   in   o r d e r   t o   b i d   DR   r e d u ctio n s   in   e lec tr ici ty   m ar k ets.   T h is   p a p er   a d d r ess es  th d a y - ah ea d   d is p atch in g   in clu d in g   w in d   p o w er   b id s   an d   DR   b i d s .     T h p ap e r   is   o r g an iz e d   as  f o l l o w s .   T h p r o b lem   f o r m u latio n   is   p r esen t ed   in   Se cti o n   I I .   I n   Secti o n   I I I ,   th p r o p o s ed   p r o c ed u r is   tes t ed   u s in g   th I E E E   3 9 - b u s   test   s y s te m .   T h r esu lts   ar an a ly ze d   an d   d is cu s s e d .   Secti o n   I V   p r o v i d es   s o m co n clu d in g   r em ar k s .       2.   P RO B L E M   F O R M UL AT I O N   T h n o tatio n   f o r   th e   OP d is p atch i n g   m o d el  i n cl u d in g   w i n d   p o w er   g e n er atio n s   a n d   DR   r eso u r ce s   i s   ex p r ess ed   i n   ter m s   o f   p o w e r   g en er atio n   f o r   ea ch   u n it,  t h lo ad   f o llo w in g   r eser v es  a n d   t h b in ar y   co m m i t m en t   v ar iab le  f o r   th er m al  u n it s .   T h co m p lete  s et  o f   v ar iab le s   ar d escr ib ed   as f o llo w s :     2 . 1 .   No t a t io n   t   I n d ex   o v er   ti m e   p er io d s .   T     Set o f   in d ice s   o f   ti m p er io d s   in   th p la n n i n g   h o r izo n ,   t y p ical l y   1   . . .   t n .   i     I n d ex   o v er   in j ec tio n s   ( g en er at i o n   u n its ,   d is p atc h ab le  o r   cu r tailab le  lo ad s ) .   j     I n d ex   o v er   s ce n ar io s .   t I     I n d ices o f   all  u n i ts   ( g e n er ato r s )   av ailab le  f o r   d is p atch   in   an y   ti m t .   f     I n d ex   o f   w i n d   f ar m s .   F N     Set o f   in d ice s   o f   all  u n i ts   ( w i n d   f ar m s   a n d   g e n er ato r s )   av ail a b le  f o r   d is p atch   in   a n y   ti m e t     b     I n d ex   o f   lo ad s .   M A X D P   Ma x . ,   p o w er   d e m a n d   f o r   u n it   i   at  ti m t .   B N     Set o f   in d ice s   o f   all  lo ad s   at  ti m t .   ti F     L o ad   f le x ib ilit y   o f   d e m a n d   f o r   u n it   i   at  ti m e t .   tij p     A cti v i n j ec tio n   f o r   u n it  i   o f   s ce n ar io j at  ti m e t .   tf w p     W in d   p o w er   f o r ec ast as o f f er e d   in   th m ar k et  f o r   u n it f at  ti m t   ti D P   R ea l p o w e r   d e m a n d   f o r   u n it  i   o f   s ce n ar io j at  ti m t .   ti P C     C o s t   f u n ctio n   f o r   ac tiv i n j ec tio n   i   at  ti m e t .   ti D C     C o s t   f u n ctio n   o f   u p w ar d   an d   d o w n w ar d   r eg u latio n   o f   t h d em an d   f r o m   u n it   i   at  ti m e t .   tb D     De m a n d   p o w er   at  ti m e t .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 9   :   2 7 9 4   -   2802   2796   , ti ti      Up w ar d /d o w n w ar d   lo ad - f o ll o w i n g   r a m p i n g   r eser v e s   n ee d ed   f r o m   u n it   i   at  tim e   t   f o r   tr an s it io n   to   ti m 1 t .   ti C , ti C C o s t o f   u p w ar d   an d   d o w n w ar d   lo ad - f o llo w i n g   r a m p R e s er v f o r   u n it  i   at  ti m e t .   tij M I N P , tij M A X P   L i m it s   o n   ac ti v e   in j ec tio n   f o r   u n i t   i   in   t h s ce n ar io j at  ti m t .   M A X i , M A X i Up w ar d /d o w n w ar d   lo ad - f o llo w i n g   r a m p i n g   r eser v e   li m its   f o r   u n it i .   ti u     B in ar y   co m m it m e n t state  f o r   u n it  i   in   p er io d   t .   , t i t i vw     B in ar y   s tar t u p   an d   s h u td o w n   s tates f o r   u n it  i   in   p er io d   t .   , t i t i vw CC   Star tu p   an d   s h u td o w n   co s ts   f o r   u n it   i   at  ti m e   t       , ti ti    Star tu p   an d   s h u td o w n   co s ts   f o r   u n it  i   at  ti m e   t     2 . 2 .   F o r m ula t io n   T h p r o b lem   f o r m u la tio n   i s   ex p r ess ed   as  a   m ix ed - in teg er   lin ea r   q u ad r atic  o p ti m izatio n   p r o b le m   ( MI L P ) ,   w h er t h o p ti m izati o n   v ar iab le  x   is   co m p r is ed   o f   all  t h , p   , ti   - , ti   , u   v   an d   w   v ar iab les   co r r esp o n d in g   to   p o w er   g e n e r atio n   f o r   ea ch   u n it,  th lo ad   f o llo w in g   r eser v es  a n d   th b in ar y   co m m it m e n t   v ar iab le  f o r   th er m al  u n it s .   Ob jective   F u n ctio n :   T h o b j ec tiv is   e x p r ess ed   as t h m in i m izatio n () fx     m i n   ( ) x fx   ( 1 )     Su b j ec t to     ( )     0 gx   ( 2 )     ( )     0 hx   ( 3 )     m i n m a x                 x x x    ( 4 )     w h er e () fx   is   co m p r is ed   o f   t h r ee   co m p o n en t s .     ( )     ( )     ( , )     ( , )     ( , ) p l f u c d r f x f p f f u w f u w     ( 5 )     C o s t o f   ac ti v p o w er   d is p at ch     ( )           (     ) t ti tij p P t T i I f p C p     ( 6 )     C o s t o f   lo ad - f o llo w i n g   r a m p   r eser v es     ( , )               t t i t i t i ti lf t T i I f C C        ( 7 )     Star tu p   an d   s h u td o w n   co s t     ( , )                   t t i t i t i t i uc vw t T i I f v w C v C w      ( 8 )     C o s t o f   d e m a n d   r esp o n s e     ( , )             t tij ti dr DD t T i I f v w C P       ( 9 )     T h is   m i n i m izatio n   i s   s u b j ec t to   th f o llo w i n g   co n s tr ai n ts ,   f o r   all:    a l l     a n d   a l l     : Tt t T j J i I   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   in teg r a ted   OP F   d is p a tch in g   mo d el  w ith   w in d   p o w er a n d   d ema n d   r esp o n s fo r   d ay   ...   ( R ica r d o   Mo r en o )   2797   C o n s tr a in ts :   P o w er   b alan ce   co n s tr ai n ts ,                           TT FB t i j t f j t i j t b w D i I i I f N b N p P p D   ( 1 0 )     No n li n ea r   tr an s m is s io n   f lo w   a n d   v o ltag l i m its   as  i n eq u a lit y   co n s tr ain t s ,         (   ,   )         0 t j t j t j h V p   ( 1 1 )     L o ad - f o llo w i n g   r a m p i n g   li m it s   an d   r eser v es,     m a x 0               t i t i      ( 1 2 )     m a x 0                 ti ti     ( 1 3 )     I n j ec tio n   li m it s   an d   co m m i t m en ts ,     m a x m i n                         t i j t i j t i t i j t i u P p u P    ( 1 4 )     Star tu p   an d   s h u td o w n   ev e n t s ,     ( 1 )                         t i t i t i t i u u v w   ( 1 5 )     I n teg er   co n s tr ain t s ,       0 , 1 ,       0 , 1 ,       0 , 1 t i t i t i u v w   ( 1 6 )     Flex ib ili t y   i n ter v al  o f   t h d e m an d     m a x 0                 t i D FP    ( 1 7 )       3.   SI M UL AT I O N S RE SU L T S   T h I E E E   3 9 - b u s   test   s y s tem   is   ex am in ed   in   th is   s e cti o n   t o   test   th in teg r at ed   m o d el  th at  co n s i d e r s   w in d   p o w er   g en er ati o n   DR   r e s o u r ce s .   T h d ay - ah ea d   d is p at ch in g   f r am e w o r k   p r o p o s ed   as  MI L P   p r o b lem   is   s o lv e d   u s in g   G UR OB I   7 . 5 . 1   [ 2 3 ]   u n d e r   th M at p o w er   p l atf o r m   [ 2 4 ] .   T h e   ca s I E E E   3 9 - b u s   t est  s y s tem   in clu d es  1 0   g en e r at or s th d at is   lis te d   in   T ab le  1 .   T h co s t   d at ar e q u al  t o   r e p o r in   [ 2 5 ]   an d   [ 2 6 ] .   T a b l lis ts   th q u a d r ati c o s f u n cti o n s   f o r   e ac h   g en e r at o r   in   th I E E E   3 9 - b u s   s y s tem   ac co r d in g   to   [ 2 7 ] .   T h s y s tem   d ai ly   lo a d   cu r v e   is   s h o w n   in   Fig u r e   1   w ith   m ax im u m   p ea k   o f   4 5 3 1   M W   a h o u r   2 0   an d   a   m in i m u m   o f   1 8 4 0   at  h o u r   3 .       T ab le  1 .   Gen er ato r   d ata  f o r   t h I EEE   3 9   b u s   s y s te m   G e n .   #   C   C   v C   w C   m i n P   m ax P   1   6 . 9   6 . 9   9 2 0   7 3 6   0   2 5 0   2   6 . 9   6 . 9   9 2 0   7 3 6   0   6 7 8   3   6 . 9   6 . 9   9 2 0   7 3 6   0   6 5 0   4   6 . 9   6 . 9   9 2 0   73 6   0   6 3 2   5   6 . 9   6 . 9   9 2 0   7 3 6   0   5 0 8   6   6 . 9   6 . 9   9 2 0   7 3 6   0   6 5 0   7   6 . 9   6 . 9   9 2 0   7 3 6   0   5 6 0   8   6 . 9   6 . 9   9 2 0   7 3 6   0   5 4 0   9   6 . 9   6 . 9   9 2 0   7 3 6   0   8 3 0   10   6 . 9   6 . 9   9 2 0   7 3 6   0   1 0 0 0       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 9   :   2 7 9 4   -   2802   2798   T ab le  2 .   C o s f u n ctio n s   G e n .   C o st   F u n c t i o n   [ $ ]   1   2 1 0 . 0 0 1 9 4 7 . 8 5 3 1 0 C P P   2   2 2 0 . 0 0 3 5 8 . 5 2 6 0 C P P   3   2 3 0 . 0 0 4 8 2 7 7 8 C P P   4   2 4 0 . 0 0 1 2 8 6 . 4 4 5 9 C P P   5   2 5 0 . 0 0 2 4 6 8 0 C P P   6   2 6 0 . 0 0 3 2 5 . 8 4 0 0 C P P   7   2 7 0 . 0 0 5 3 6 . 2 4 1 2 0 C P P   8   2 8 0 . 0 0 1 8 5 8 . 4 6 0 C P P   9   2 9 0 . 0 0 2 5 5 . 7 5 4 5 0 C P P   10   2 10 0 . 0 0 1 4 2 8 . 2 5 1 0 C P P           F ig u r 1 .   S y s te m   d ail y   lo ad   cu r v e       T h is   m o d e co n s i d er s   a   w in d   p o w er   in teg r a ti o n   lev el  o f   2 0 w ith   r es p e ct   t o   th e   p e ak   lo a d   lev el.   A   lar g n u m b er   o f   s c en a r i o s   ar o u n d   tr a ject o r y   b id   c a p tu r es  th u n ce r t ain ty   in   w in d   p o w er   f o r ec asti n g   b y   th w in d   p o w e r   g en e r a to r   as   s h o w n   in   Fig u r e   2 .           Fig u r 2 .   W in d   p o w er   g en e r a ti o n   p r o f il e       DR   o f f er s   in ce n tiv es  d es ig n ed   to   in d u ce   l o w er   elec tr ici ty   u s at  tim es  o f   h ig h   m ar k et  p r ic e.   Fo r   th is   s im u latio n ,   f o u r   l o ad s   p r o v i d e   d em an d   r es p o n s s e r v ic es,  a n d   th p o w er   q u an tity ,   w h ich   th ey   ar w illi n g   to   r e d u ce   in   a   ce r t ain   tim e,   is   1 2 9 5   MW.   T h e   in c en tiv es   r e p r ese n ted   as   c o s t   f u n cti o n s   a r e   s h o w n   in   T a b l 3 .       T ab le  3 .   L o ad   d ata  f o r   t h d e m an d   r esp o n s e   L o a d   B u s   D e man d   P o w e r   [ M W ]   C o st   F u n c t i o n   [ $ ]   1   8   522   2 1 0 . 0 0 1 2 8 6 . 4 4 5 9 C P P   2   15   320   2 2 0 . 0 0 1 2 8 6 . 4 4 5 9 C P P   3   23   2 4 7 . 5   2 3 0 . 0 0 1 2 8 6 . 4 4 5 9 C P P   4   28   206   2 4 0 . 0 0 1 2 8 6 . 4 4 5 9 C P P       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   in teg r a ted   OP F   d is p a tch in g   mo d el  w ith   w in d   p o w er a n d   d ema n d   r esp o n s fo r   d ay   ...   ( R ica r d o   Mo r en o )   2799   Fo r   f iv h u n d r ed   ( 5 0 0 )   s c e n ar i o s ,   th is   p a p e r   q u an tif ies   th d em an d   r es p o n s f r eq u en cy   an d     h m ag n itu d in   MW   f o r   ea ch   lo a d .   E a ch   s ce n a r i o   r u n s   o v e r   2 4   h o u r s   ac c o r d in g   to   th s y s tem   d aily   lo ad   an d   it   co n s i d e r s   f o r e ca s te d   tr a ject o r y   f o r   th w in d   in teg r a ti o n .   I n   Fig u r e   3 ,   c an   o b s e r v th f r eq u en cy   an d   q u an tity   o f   f lex ib i lity   f o r   th lo a d   in   th b u s   8 .   I t is o b ese r v e d   th d e m an d   r esp o n s is   m ax i m u m   al l   th tim e.   E ac h   tim th at  th is   lo ad   is   s h e d ,   it  is   s h e d   at  5 2 2   MW.  W h i le  th at  f o r   t h lo a d   in   th b u s   1 5 ,   Fig u r e   s h o w s   s o m eti m es  th q u an tity   o f   DR   r e q u ir ed   i s   ar o u n d   2 7 0   M W ,   2 9 5   MW,   an d   3 0 5   MW,  alth o u g h   th 7 5 o f   t im th DR   r e q u i r e d   i s   at   th m ax im u m   v alu e.   T h e   r esu lts   f o r   d em an d   r esp o n s in   th b u s   2 3 ,   s ee   Fig u r 5 ,   a r e   s im ilar   t o   th r esu lts   in   th Fig u r e   4 ,   al m o s all  th e   tim th D R   is   d is p at ch e d   a m ax im u m .   I n   Fig u r 6 ,   t he   l o ad   in   th b u s   2 8   ex h ib i s im ila r   d is p at ch in g   t o   th e   l o a d s   in   th e   b u s es  1 5   an d   2 3 .           Fig u r 3 .   De m an d   r esp o n s in   th b u s   8           Fig u r 4 .   De m an d   r esp o n s in   th b u s   1 5           Fig u r 5 .   De m an d   r esp o n s in   th b u s   2 3       Fig u r 6 .   De m an d   r esp o n s in   th e   b u s   2 8       No w ,   in   Fig u r e   7   s h o w s   th p er ce n tag o f   DR   w i th   r esp ec to   th av ail ab le  c ap ac i ty .   I is   o b s er v e d   th at  in   th h o u r   3 ,   1 3 ,   1 6   a n d   1 7   f o r   th 2 4   h o r i zo n   p l an n in g ,   th D R   is   n o t   d is p at ch ed   at   m ax i m u m .   Fo r   in s tan ce ,   in   th h o u r   1 3 ,   t h lo a d   in   th 2 8   r es p o n d s   at  4 0 f o r   th m ax i m u m   v alu av aila b l e.   A th p ea k   d em an d   f o r   th e   s y s tem ,   at  h o u r   2 0 ,   all   l o a d s   a r e   d is p atch ed   as   DR   r eso u r c es.             Fig u r 7 .   De m an d   r esp o n s f o r   all  lo ad s   in   th p o w er   s y s te m       I n   o r d e r   t o   q u an tif y   th b en ef i ts   f o r   DR   p a r t ici p ati o n   in   th p o w er   s y s tem   o p er ati o n ,   th p r o b ab ilit y   de n s ity   f u n cti o n   f o r   th p o w er   g en er a ti o n   c o s t   is   ca lcu l ate d   in   th 2 4 - h o u r   h o r i z o n .   T h e   r ea l i za ti o n s   c o r r es p o n d   to   th tr a ject o r ies  g en er ate d   a r o u n d   th b i d   m ad b y   th w in d   p o w er   g en e r at o r .   F ig u r e   8   s h o w s   th p o w er   g en er a ti o n   c o s u n d e r   5 0 0   s ce n ar i o s   w ith   DR   av ail ab le  f o r   d is p at ch in g   w h ile  th Fig u r e   9   s h o w s   th p o w er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 9   :   2 7 9 4   -   2802   2800   g en er a ti o n   co s w ith o u DR   av ail ab le .   I n   o r d e r   t o   c o m p ar th r esu lts   f o r   b o th   c ases ,   m ea n   an d   s tan d a r d   d ev i ati o n   f o r   e ac h   ca s a r ca l cu lat e d.   T h s av in g s   f o r   th p o w er   g en er ati o n   c o s is   $ 8 2 71 .   T h r esu lt   r e p r esen ts   th s av in g s   ca n   b m ad in   th p o w er   g en er at io n   co s t   if   th d em an d   is   f lex ib le .   T a b l 4   c o m p ar e s   th m ea n   an d   v a r i an ce   p a r am eter s   f o r   b o th   c ases ,   w ith   DR   an d   w ith o u t D R .           Fig u r 8 .   C o s o b j e c tiv f u n cti o n   w ith   D R       Fig u r 9 .   Co s o b j e c tiv f u n cti o n   w ith o u t D R       T ab le  4 .   Gau s s ian   p ar a m e ter s   f o r   th e   c o s o b j e c tiv f u n ctio n   w it h   D R   an d   w it h o u t D R   P a r a me t e r   Est i m a t e   w i t h o u t   D R   Est i m a t e   w i t h   D R   D i f f e r e n c e   M e a n   $ 5 7 7 , 4 0 0   $ 5 6 9 , 1 2 0   $ 8 , 2 7 1   st a n d a r d   d e v i a t i o n   $ 3 , 1 9 0   $ 3 , 3 6 0   -       I n   o r d er   to   q u an tif y   DR   b en ef its ,   o th e r s   c o s f u n cti o n s   ar e   s et  u p   t o   p r o v i d in s ig h ab o u t   th d is p at ch in g   co s t .   T ab le  5   p r o v i d es  s ix   c o s f u n ctio n s   f o r   d em an d   r es p o n s e .   T h is   c o s f u n ctio n s   r ep r es en ts   th w illi n g   o f   ea ch   l o a d   t o   p r o v id e   DR .   T h p l o t   f o r   th o s co s t f u n cti o n s   a r e   s h o w n   in   Fig u r e   1 0 .         T ab le  5 .   I n ce n tiv b ased   d e m a n d   r esp o n s e   R e f .   C o st   F u n c t i o n   [ $ ]   A   2 0 . 0 0 0 1 2 8 1 . 4 4 3 9 A C P P   B   2 0 . 0 0 2 4 8 2 . 4 4 4 9 B C P P   C   2 0 . 0 0 1 2 8 6 . 4 4 5 9 C C P P   D   2 0 . 0 0 5 2 8 6 . 4 4 6 9 D C P P   E   2 0 . 0 0 9 2 8 6 . 4 4 7 9 E C P P   F   2 0 . 0 1 5 2 2 1 6 . 4 4 8 9 F C P P           Fig u r 1 0 .   C o s f unc t io n s   f o r   d em a n d   r esp o n s e       T h p o w er   g en er ati o n   c o s t   v a r ies   a cc o r d in g   t o   d if f er en in c en tiv es  f o r   DR   as  s h o w n   in   Fig u r e   1 1 .   Fo r   in s tan c e,   th ca s F,  in   Fig u r e   1 0 ,   s h o w s   co s f u n cti o n   w ith   h ig h   b id   f o r   DR .   T h ca s A   co r r es p o n e d s   to   s itu ati o n   w ith   lo w er   co s f u n ctio n ,   h o w ev er ,   th d is p a t ch in g   is   n o th lo w er .   F o r   t h ca s es  ev a lu at ed ,   th o p tim al  s o lu ti o n   co r r es p o n d s   to   th e   c ase   C ,   th e   c o s t   f u n cti o n   C   is   b e tw ee n   th ca s es   A   an d   F .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   in teg r a ted   OP F   d is p a tch in g   mo d el  w ith   w in d   p o w er a n d   d ema n d   r esp o n s fo r   d ay   ...   ( R ica r d o   Mo r en o )   2801       Fig u r 1 1 .   Co s t o b j ec tiv f u n c tio n   f o r   d if f er en t i n ce n ti v es to   DR       4.   CO NCLU SI O N   I n   th is   p ap er ,   p r es en te d   an   in t eg r a te d   O P F   m o d e th a ex p li c itly   in clu d es  w in d   p o w er   g en e r at io n   an d   d em an d   r es p o n s r eso u r c es  f o r   d ay - ah ea d   d is p a tch in g   in   c o n s tr ain ed   ele ct r i city   m ar k ets .   De m an d   r es p o n s is   in teg r ate d   in to   th e   m o d el   as f l e x ib le   l o a d s   w it h   w illi n g   to   b i d   d ay - ah ea d .   O b s er v ed   th at   c o n s id e r ab le  s av in g s   in   p o w er   g en e r at io n   c o s co u l d   b ac h i ev ed   if   th d em an d   p a r ti cip at es in   th m ar k ets.  T h n u m er ical  r esu lts   s h o w   th at  th w in d   p o w er   u n c er tain t y   ca n   b ca p tu r e d   u s in g   tr a j e ct o r ies   f r o m   M o n te - C a r l o   s im u lati o n .         ACK NO WL E D G E M E NT S   T h au th o r s   ac k n o w led g th e   s u p p o r o f   th e   Un iv e r s i d a d   A u t ó n o m d e   Oc ci d en t in   C o lo m b ia .       RE F E R E NC E S   [1 ]   J.  M .   M o ra les ,   e a l. ,   S h o r t - ter m   trad in g   f o a   w i n d   p o w e p ro d u c e r ,”   IEE T ra n sa c ti o n o n   P o we S y ste ms ,   v o l /i ss u e :   25 ( 1 ),   p p .   5 5 4 - 5 6 4 ,   2 0 1 0 .     [2 ]   S .   S .   S a k th i,   e a l. ,   W in d   In teg ra ted   T h e r m a Un it   Co m m it m e n S o l u ti o n   u sin g   G re y   W o lf   Op ti m iz e r ,   In ter n a t io n a J o u rn a o E lec trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) , v ol /i ss u e :   7 ( 5 ) ,   p p .   2 3 0 9 - 2 3 2 0 ,   2 0 1 7 .   [3 ]   I.   M .   W a rtan a ,   e a l. ,   Op ti m a In teg ra ti o n   o f   th e   Re n e w a b le  En e rg y   to   th e   G rid   b y   Co n sid e rin g   S m a ll   S ig n a S tab il it y   Co n stra in t ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   Co mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v ol /i ss u e :   7 ( 5 ) ,   p p .   2 3 2 9 - 2 3 3 7 ,   2 0 1 7 .     [4 ]   C.   L .   S u   a n d   D.  Kirsc h e n ,   Qu a n ti fy in g   th e   e ff e c o f   d e m a n d   re sp o n se   o n   e lec tri c it y   m a rk e ts ,”   IEE T ra n sa c ti o n s   o n   P o we r S y ste ms ,   v o l /i ss u e :   24 ( 3 ),   p p .   1 1 9 9 - 1 2 0 7 ,   2 0 0 9 .   [5 ]   R.   A .   Ja b a n d   B.   C.   P a l,   I n term it ten w in d   g e n e ra ti o n   i n   o p t ima p o w e f lo w   d isp a tch in g ,   IET   Ge n e r.  T ra n sm .   Distrib ,   v o l /i ss u e :   3 ( 1 ) ,   p p .   6 6 - 7 4 ,   2 0 0 9 .   [6 ]   H.  Zh a n g   a n d   P .   L i,   P ro b a b il isti c   a n a l y sis   f o o p ti m a l   p o w e f lo w u n d e u n c e rtain ty ,   IET   Ge n e r.  T ra n sm .   Distrib v o l /i ss u e :   4 ( 5 ) ,   p p .   5 5 3 - 5 6 1 ,   2 0 1 0 .   [7 ]   R.   En tr i k e n ,   e a l. ,   S to c h a stic  o p ti m a p o w e f lo w     in   sy ste m w it h   w in d   p o w e r,   Pro c .   IEE P o w e En e rg y   S o c .   Ge n .   M e e ti n g ,   S a n   Die g o ,   CA ,   US A p p .   1 - 5 2 0 1 1 .   [8 ]   C.   S .   S a u n d e rs,  P o in e stim a te  m e th o d   a d d re ss in g   c o rre late d   w in d   p o w e f o p ro b a b il ist ic  o p ti m a p o w e f lo w ,   IEE T ra n s.  P o we r S y st. ,   v o l /i ss u e :   29 ( 3 ) ,   p p .   1 0 4 5 - 1 0 5 4 ,   2 0 1 4 .   [9 ]   A .   P a p a v a sili o u   a n d   S .   S .   Ore n ,   M u lt iare a   sto c h a stic  u n it   c o m m it m e n f o h ig h   w in d   p e n e trati o n   i n   a   tran sm issio n   c o n stra in e d   n e tw o rk ,   Op e r.  Res . ,   v o l /i ss u e :   61 ( 3 ) ,   p p .   5 7 8 - 5 9 2 ,   2 0 1 3 .     [1 0 ]   F .   Bo u f f a rd   a n d   F .   D.  G a li a n a ,   S to c h a stic  se c u rit y   f o o p e ra ti o n p la n n i n g   w it h   sig n if ica n w in d   p o w e r   g e n e ra ti o n ,   IEE T ra n s.  P o we r S y st. ,   v o l /i ss u e :   23 ( 2 ) ,   p p .   3 0 6 - 3 1 6 ,   2 0 0 8 .   [1 1 ]   J.  M .   M o ra les ,   e a l . ,   Eco n o m ic  v a lu a ti o n   o f   re se rv e in   p o w e sy ste m w it h   h ig h   p e n e trati o n   o f   w in d   p o w e r,   IEE T ra n s.  P o we r S y st. ,   v o l /i ss u e :   24 ( 2 ) ,   p p .   9 0 0 - 9 1 0 ,   2 0 0 9 .   [1 2 ]   A .   P a p a v a sili o u ,   e a l. ,   Re se rv e   re q u ire m e n ts  f o w in d   p o w e r   in teg ra ti o n A   s c e n a rio - b a se d   sto c h a stic   p ro g ra m m in g   f ra m e w o rk ,   IEE T ra n s.  Po we r S y st. ,   v o l /i ss u e:   26 ( 4 ) ,   p p .   2 1 9 7 - 2 2 0 6 ,   2 0 1 1 .   [1 3 ]   B.   Ba n h tas it   a n d   C.   S .   De c h a n u p a p ri tt h a ,   Op ti m a G e n e ra ti o n   S c h e d u li n g   o f   P o w e S y st e m   f o M a x i m u m   Re n e wa b le  En e rg y   Ha r v e stin g   a n d   P o w e L o ss e s   M in im iza ti o n ,   In ter n a ti o n a J o u r n a o El e c trica a n d   Co mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ E CE) ,   v o l / issu e :   8 ( 4 ) ,   p p .   1 9 5 4 - 1 9 6 6 ,   2 0 1 8 .   [1 4 ]   S .   Kim   a n d   S .   R.   S a lk u t,   Op ti m a p o w e f lo w   b a se d   c o n g e stio n   m a n a g e m e n u sin g   e n h a n c e d   g e n e ti c   a lg o rit h m s , ”  In ter n a t io n a J o u rn a o E lec trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) , v ol /i ss u e :   9 ( 2 ) ,   p p .   8 7 5 - 8 8 3 ,   2 0 1 9 .   [1 5 ]   M .   Ke fa y a ti   a n d   R.   Ba ld ick ,   Ha rn e ss in g   d e m a n d   f lex ib il it y   t o   m a tch   re n e w a b le  p ro d u c ti o n   u sin g   lo c a li z e d   p o li c ies ,   Pro c .   5 0 t h   An n u .   A ll e rto n   C o n f.   C o mm u n .   Co n tro Co mp u t.   ( Al ler to n ) ,   M o n ti c e ll o ,   IL ,   US A ,   p p .   1 1 0 5 - 1 1 0 9 2 0 1 2 .     [1 6 ]   U.S .   E n e rg y   In f o r m a ti o n   A d m in i stra ti o n   (E IA ) ,   Esti m a ted   U.S .   R e sid e n ti a El e c tri c ty   Co n su m p ti o n   b y   En d - Use ,”   2 0 1 0 .   A v a il a b le:  h tt p :/ /w ww . e i a . g o v /t o o ls/f a q s/f a q . c fm ? id = 9 6 & t=3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 1 9   :   2 7 9 4   -   2802   2802   [1 7 ]   M .   A rro y o   a n d   A .   J.  Co n e jo ,   M u lt ip e ri o d   a u c ti o n   f o a   p o o l - b a se d   e lec tri c it y   m a r k e t,   IEE T ra n s.  Po we S y s t. v o l.   1 7 ,   p p .   1 2 2 5 - 1 2 3 1 ,   2 0 0 2 .   [1 8 ]   J.  W a n g ,   e a l. ,   De m a n d - sid e   re se rv e   o ff e rs  in   jo in e n e rg y /re se r v e   e lec tri c it y   m a rk e ts,”  IEE T ra n s.  Po we S y st. v o l.   1 8 ,   p p .   1 3 0 0 - 1 3 0 6 ,   2 0 0 3 .   [1 9 ]   A .   Bo rg h e tt i,   e a l. ,   A u c ti o n w it h   e x p li c it   d e m a n d   sid e   b id d i n g   in   c o m p e ti ti v e   e lec tri c it y   m a rk e ts,”  T h e   Ne x t   Ge n e ra ti o n   o f   El e c tric P o we r Un i Co mm it me n M o d e ls.  No rwe ll ,   M A:  Klu we r ,   p p .   5 3 - 74 2 0 0 1 .   [2 0 ]   O.  M a ,   e a l . ,   De m a n d   Re sp o n se   f o A n c il lar y   S e rv i c e s,”   IEE T ra n s.  S ma rt   Gr i d ,   v o l .   4 ,   p p .   1 9 8 8 - 1 9 9 5 ,   2 0 1 3 .   [2 1 ]   U.  He lma n ,   e a l. Op e ra ti o n a re q u irem e n ts an d   g e n e ra ti o n   f lee c a p a b il it y   a 2 0 %   R P S ,   CAI S O 2 0 1 0 .   A v a il a b le:  h tt p : // ww w . u w ig . o rg /   [2 2 ]   G.   Laz a ro s,  e a l. ,   T h e   ro le  o f   a g g r e g a to rs  in   sm a r g rid   d e m a n d   re sp o n se   m a rk e ts ,”   IEE J o u r n a o n   S e lec ted   Are a s in   C o mm u n ic a ti o n s ,   v o l /i ss u e 31 ( 7 ),   p p .   1 2 4 7 - 1 2 5 7 2 0 1 3 .   [2 3 ]   T h e   G URO BI  M a n u a l ,   2 0 1 7 .   A v a il a b le:  h t tp s:// w ww . g u ro b i. c o m /d o c u m e n tatio n /7 . 5 /ref m a n /i n d e x . h t m l.     [2 4 ]   M a tp o w e r   Op ti m a l   S c h e d u li n g   T o o (M OST p a c k a g e ,   2 0 1 7 .   A v a il a b le:  h tt p :/ /www . p se rc . c o rn e ll . e d u m a tp o w e r/ m a n u a l. p d f     [2 5 ]   R.   Z Mi ñ a n o ,   e a l . ,   A n   OPF   M e th o d o l o g y   to   En su re   S m a ll - S ig n a S tab il it y ,   IEE T ra n s.  Po we S y ste m v o l /i ss u e :   26 ( 3 ) ,   2 0 1 1 .     [2 6 ]   T .   Da i,   e a l. ,   Re a l - ti m e   Op ti m a P a rti c ip a ti o n   o f   W in d   P o w e in   a n   El e c tri c it y   M a rk e t,   IEE In n o v a t ive   S ma rt   Gr id   T e c h n o lo g ies   Co n f. ,   T i a n ji n ,   Ch in a ,   2 0 1 2 .     [2 7 ]   S .   Ja n g ,   e a l. ,   A   n e w   n e tw o rk   p a rti ti o n   m e th o d   u sin g   t h e   se n sit iv e   o f   m a r g in a c o st  u n d e n e tw o rk   c o n g e stio n ,   IEE P o we r E n g in e e rin g   S o c iety   S u mm e r M e e ti n g ,   2 0 0 1 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.