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Coordination of Distributed Energy Resources in Microgrids: Optimisation, control, and hardware-in-the-loop validation (Energy Engineering) - Tapa dura

 
9781839532689: Coordination of Distributed Energy Resources in Microgrids: Optimisation, control, and hardware-in-the-loop validation (Energy Engineering)

Sinopsis

Coordination of Distributed Energy Resources in Microgrids: Optimisation, control, and hardware-in-the-loop validation provides a structured overview of research into techniques for managing microgrids with distributed energy resources (DERs). The DERs including distributed generators, energy storage systems, and flexible loads are posing both challenges and opportunities to microgrids' security, planning, operation, and control. Advanced operation and control techniques are needed to coordinate these components in the microgrids and maintain power quality, as well as keeping the system economically feasible.

This book is for researchers and students in the area of smart grids, power engineering, and control engineering, as well as for advanced students, transmission network and grid operators. It focuses on cutting-edge techniques for secure, economic, and robust operation and control of microgrids. Effective coordination of DERs on both temporal and spatial scales are introduced in detail. Topics covered include comprehensive mathematical models of DERs and microgrids, sizing and siting of DERs under uncertainties, stochastic and robust optimisation for active and reactive power dispatch of DERs in microgrids, distributed coordinated control, and hardware-in-the-loop tests for validation of control algorithms.

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Acerca de los autores

Yan Xu is an associate professor at School of Electrical and Electronic Engineering and a cluster director at Energy Research Institute at NTU (ERI@N). Dr Xu has published 1 book, 86 IEEE Transactions papers and 30 IET journal papers. He has 13 'Web-of-Science highly cited papers' and received 10 IEEE/IET best paper awards. Dr Xu is serving as an editor for IEEE Transactions (TSG and TPWRS) and IET journals (GTD and ECE).



Yu Wang is a research fellow in the Rolls-Royce-NTU Corporate Lab, Nanyang Technological University, Singapore. He was a recipient of the EU Marie Skłodowska-Curie Action Individual Fellowship 2020. His research interests include distributed control and optimisation of energy storage systems, microgrids, and cyber-physical power systems. He has published 50 peer-reviewed journal and conference papers, including 3 'web-of-science highly cited papers.'



Cuo Zhang is a research fellow with the University of New South Wales, Australia. He is also a chief investigator of ARC Research Hub for Integrated Energy Storage Solutions. His research interests include power system planning and operation, voltage stability and control, microgrids, multi-energy systems, and applications of optimisation theory in these areas. He has published 10 IEEE Transactions journal papers including 2 'web-of-science highly cited papers' and awarded 3 IEEE/IET conference best papers.



Zhengmao Li is a research fellow at Nanyang Technological University under the NTU-ETH future resilience system project. He was previously a research fellow with the Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ, USA. His research interests include renewable energy integration, multi-energy systems such as multi-energy microgrid, multi-energy ship, optimisation and reinforcement learning techniques such as approximate dynamic programming, robust and stochastic optimisation method, resilience of multi-energy systems.

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  • EditorialInstitution of Engineering and Technology
  • Año de publicación2022
  • ISBN 10 1839532688
  • ISBN 13 9781839532689
  • EncuadernaciónTapa dura
  • IdiomaInglés
  • Número de páginas479
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Publicado por INSTITUTION OF ENGINEERING & T, 2022
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Condición: New. &Uumlber den AutorYan Xu is an associate professor at School of Electrical and Electronic Engineering and a cluster director at Energy Research Institute at NTU (ERI@N). Dr Xu has published 1 book, 86 IEEE Transactions papers and 30 . Nº de ref. del artículo: 485633334

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