@article { author = {Roghanian, Emad and Hassanpour, Atefeh}, title = {Maintenance scheduling of generation companies in electricity market based on two-stage stochastic programming approach under the risk of power unit’s disruption}, journal = {Journal of Industrial Engineering Research in Production Systems}, volume = {8}, number = {17}, pages = {361-375}, year = {2021}, publisher = {Bu-Ali Sina University}, issn = {2345-2269}, eissn = {2345-4180}, doi = {10.22084/ier.2021.3924}, abstract = {Since the past two decades, the electricity industry has begun to change from monopolized and under the direct supervision of the state to privatization. Therefore, the power unit’s outage scheduling in the electricity market has become one of the most important issues that affect system reliability. The independent system operator, as a public authority, is responsible for maintaining the desired level of network reliability concerning the proposed arrangements of outages. In most classical models assumed that units will always operate as schedules, while in the real world, units are under the risk of disruption. In this paper, a generation maintenance scheduling problem based on a two-stage stochastic programming approach under the risk of the units’ failure is considered. A scenario is considered as an event where some of the generation units have failed due to the disruption and, the others can provide service. In the first stage, maintenance scheduling decisions are set. Then, generation amounts are made in the second stage. Then the independent operator system determines the corrective signals based on the power units’ contribution in decreasing the reliability index. The generation company reviews and modifies its maintenance scheduling and sends them back to the independent system operator. This iterative procedure will continue until the optimal reliability level reach. To solve the proposed model, a combination method consisting of particle swarm optimization and simplex is proposed. The capability of the proposed algorithm is evaluated on an IEEE reliability test system and the results are reported.}, keywords = {Generation Maintenance Heduling,Power network reliability,Risk of Power Unit’s,Disruption,Corrective signal}, title_fa = {زمانبندی تعمیرات واحدهای تولید نیرو در بازار برق با استفاده از رویکرد برنامه‌ریزی تصادفی دومرحله‌ای تحت ریسک اختلال در تسهیلات نیروگاهی}, abstract_fa = {صنعت برق از دو دهه‌ گذشته از حالت انحصاری و نظارت مستقیم دولت خارج شده و در جهت خصوصی‌سازی حرکت نموده است. لذا، تصمیم‌گیری درخصوص زمان‌بندی خروج نیروگاه‌ها از بازار برق، به یکی از مسائل مهم شبکه تبدیل شده که بر قابلیت اطمینان شبکه تأثیرگذار می‌باشد. بهره‌بردار مستقل سیستم به‌عنوان یک نهاد حاکمیتی، مسئولیت حفظ سطح مطلوب قابلیت اطمینان شبکه را با توجه به آرایش‌های پیشنهادی خروج نیروگاه‌ها از بازار برعهده دارد. در اغلب مدل‌های کلاسیک، فرض می‌شود که نیروگاه‌ها همواره طبق برنامه کار خواهند کرد، درحالی‌که در واقعیت نیروگاه‌ها در معرض اختلال می‌باشند. در این مقاله، مسأله زمان‌بندی تعمیرات نیروگاه‌ها با رویکرد برنامه‌ریزی تصادفی دو-مرحله‌ای مبتنی ‌بر سناریو تحت ریسک خرابی نیروگاه‌ها درنظر گرفته شده است. یک سناریو به‌عنوان رویدادی درنظر گرفته می‌شود که برخی از نیروگاه‌ها به‌دلیل اختلال از کار افتاده‌اند و سایرشان می‌توانند خدمات ارائه دهند. در این مسأله، زمان‌بندی تعمیرات در مرحله‌ی اول و تصمیمات مرتبط با میزان عرضه در مرحله‌ی دوم تعیین می‌شوند. سپس بهره‌بردار سیستم پس از بررسی شاخص‌ قابلیت اطمینان، در صورت نیاز به زمان‌بندی مجدد، سیگنال‌های اصلاحی را براساس سهم مشارکت نیروگاه‌‎ها در کاهش قابلیت اطمینان محاسبه و ارسال می‌نماید. سپس شرکت تولید زمان‌بندی بازبینی شده خود را مجدداً برای بهره‌بردار ارسال می‌کند. این فرایند تکراری تا زمان حصول قابلیت اطمینان مطلوب ادامه خواهد داشت. به‌منظور حل مسأله پیشنهادی، ترکیب الگوریتم حرکت تجمعی ذرات و سیمپلکس پیشنهاد شده است. ارزیابی‌های عملکردی مدل بر روی یکی از شبکه‌های استاندارد IEEE-RTS انجام و نتایج گزارش شده است.}, keywords_fa = {زمانبندی تعمیرات واحدهای تولید نیرو,قابلیت اطمینان شبکه قدرت,ریسک اختلال نیروگاه‌ها,سیگنال‌های اصلاحی}, url = {https://ier.basu.ac.ir/article_3924.html}, eprint = {https://ier.basu.ac.ir/article_3924_38f55fd87131c8026fc564e55e2a8a0b.pdf} }