Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Autorzy help
Lata help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 249

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 13 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  energy management
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 13 next fast forward last
1
Content available Bilansowanie produkcji energii w ciepłownictwie
PL
Nowe rozwiązania informatyczne dla ciepłownictwa pozwalają minimalizować jednostkowy koszt wytworzenia energii, a jednocześnie poprawiać pozafinansowe wskaźniki biznesowe.
PL
Artykuł prezentuje zagadnienie optymalizacji zarządzania energią w bezprzewodowych sieciach sensorowych WSN, stosowanych w obszarowej kontroli prędkości pojazdów. Głównym celem pracy jest opracowanie skutecznych metod minimalizacji zużycia energii w sieciach LoRaWAN, jednocześnie zapewniając ich nie-zawodność i wydajność transmisji. W badaniach zastosowano dwie metody przypisywania sensorów do bramek: metodę najbliższego sąsiada NN oraz inteligentną lokalizację i routing ILR. Pierwsza polega na przypisaniu każdego sensora do najbliższej bramki, co minimalizuje odległości i zużycie energii. Druga uwzględnia ograniczenia przepustowości bramek, zapewniając równomierne rozłożenie obciążenia w sieci. Dla metod tych opracowano modele symulacyjne, które zostały zaimplementowane w środowisku MATLAB. Dzięki przeprowadzonym symulacjom porównano efektywność obu metod, analizując całkowity koszt transmisji, średnie i maksymalne odległości sensorów od bramek, a także wpływ na stabilność i niezawodność sieci. Wyniki symulacji wykazały, że metoda NN pozwala na uzyskanie niższego całkowitego kosztu i mniejszych średnich oraz maksymalnych odległości sensorów od bramek. Z kolei metoda ILR, choć generuje wyższe wartości tych parametrów, pozwala uniknąć przeciążeń, co zwiększa stabilność i niezawodność sieci. Wykazano, że optymalizacja energetyczna w sieciach LoRaWAN wymaga kompromisu między minimalizacją zużycia energii a równomiernym rozkładem obciążenia. W prostych implementacjach lepiej sprawdza się metoda NN, natomiast w bardziej wymagających środowiskach, takich jak inteligentne systemy trans-portowe czy proponowana przez autora autorska koncepcja obszarowej kontroli prędkości, konieczne jest w odniesieniu do zarządzania energią stosowanie zaawansowanych metod optymalizacyjnych, takich jak ILR.
EN
This article addresses optimizing energy management in wireless sensor networks WSN used for area-based speed control. The primary objective is to develop effective methods for minimizing energy consumption in LoRaWAN networks while ensuring reliability and transmission efficiency. The study employs two sensor-to-gateway assignment methods: the nearest neighbor NN method and intelligent location and routing ILR. The NN method assigns each sensor to the nearest gateway, minimizing transmission distances and energy consumption. The ILR method, in contrast, accounts for gateway bandwidth limitations, ensuring an even distribution of network load. Simulation models for both methods were developed and implemented in the MATLAB environment. The simulations evaluated their effectiveness by analyzing total transmission cost, average and maximum sensor-to-gateway distances, and the impact on network stability and reliability. The results indicate that the NN method achieves lower total cost and shorter average and maximum distances. However, the ILR method, while resulting in higher values for these parameters, prevents overloads, enhancing network stability and reliability. The study demonstrates that energy optimization in LoRaWAN networks requires balancing energy consumption minimization with equitable load distribution. The NN method is preferable for simpler implementations, whereas in complex environments, such as intelligent transportation systems or the author's original concept of area-based speed control, advanced optimization techniques like ILR are necessary for effective energy management.
PL
Polska ma największy w Europie Środkowo-Wschodniej rynek powierzchni biurowych oraz handlowo-usługowych. Same zasoby nowoczesnych powierzchni biurowych w największych ośrodkach w kraju szacowane są na ok. 13 mln m2. W obiektach tych kryje się bardzo duży potencjał zarządzania energią oraz dekarbonizacji budownictwa. Dysponujemy już narzędziami do integracji wszystkich systemów technicznych budynku i zarządzania nimi, które umożliwiają czynne zarządzanie energią i generują oszczędności eksploatacyjne.
PL
W samorządach w całej Polsce odnawialne źródła energii przestały być jedynie modnym hasłem, a stały się kluczowym elementem strategii walki z kryzysem energetycznym. W Bydgoszczy, Gdańsku, Wrocławiu i wielu innych miastach słońce, wiatr czy energia z odpadów zyskują nowe życie w sercu miejskiej infrastruktury. Czego jeszcze możemy się spodziewać od lokalnych liderów? Jakie wyzwania stoją przed nimi w drodze do zielonej przyszłości?
EN
Increasing energy efficiency will be crucial to achieving the climate goals laid out in European Union directives. This is particularly true for industries whose share of heat and energy consumption, with Poland as an example, is about one-third of the total. This challenge entails implications both for the reduction of greenhouse gas emissions, especially CO2, and for maintaining the competitiveness of EU industry on the global market. This article presents the basic principles and application of an Energy Management System – EMS – in industrial processes, together with the monitoring of Key Energy Performance Indicators – KPIs – as a tool for making informed investment decisions to improve the energy efficiency of companies and industrial processes. An attempt is made to present the situation in Poland in terms of the energy situation, with a focus on the automotive industry as an example.
EN
Database selection in a measurement and control system is based on criteria that ensure system stability, reliability, data security, scalability, and lower infrastructure costs. Efficiency is also crucial, guaranteeing GUI responsiveness and enabling complex data analysis. A data management solution utilizing smartDSM middleware was outlined in the article. This Java-based software facilitates CRUD operations and easy database engine addition. Reflectivity-based modularity streamlines implementation. The solution's effectiveness is confirmed by test results.
PL
Wybór bazy danych w systemie pomiarowo-sterującym opiera się na kryteriach zapewniających stabilność, niezawodność, bezpieczeństwo danych, skalowalność i niższe koszty infrastruktury. Istotna jest również efektywność gwarantująca responsywność GUI i umożliwiająca złożoną analizę danych. W artykule przedstawiono rozwiązanie do zarządzania danymi z zastosowaniem middleware smartDSM. Jest to oprogramowanie w Javie, ułatwiające operacje CRUD i łatwego dodawania silników bazodanowych. Modularność oparta na mechanizmie refleksji usprawnia implementację. Skuteczność rozwiązania potwierdzają wyniki testów.
EN
At present, energy saving and renewable energies represent one of the most important axes of sientific research. One of these renewable energies is solar energy, which has two aspects: solar thermic and solar photovoltaic; this energy is highly coveted due to its availability, but the cost of this energy remains very high, specially for autonomous installations where there are storage batteries. the aim of this work is to minimise the invisible cost of storage and to promote energy saving using a connected network energy management system controlled by fuzzy logic.. There are several types of storage batteries, including batteries that are less expensive in terms of storage capacity and price (Wh/Price), such as OPZS batteries, but they cannot be used for a single consumer because their capacity is very large. In our work, we propose a collective storage structure between multiple variable loads, and each load is equipped with a photovoltaic generator that supplies the same storage bus. Fuzzy logic is used to collect information on the behaviour of loads, in other words the consumers, their compliance with the consumption instructions set in advance, as well as the degree of contribution to recharging the collective storage bus. Using mathlab simulink, we have performed a simulation of the proposed system. The result is that the program classifies the consumers and gives them a quantity of energy from the storage bus according to their class, a quantity that can be estimated using fuzzy logic. This approach can be used in a number of different ways, either by the electricity network distributors by installing collective storage buses in each utility, with multiple benefits such as the use of the storage bus as a back-up source in the event of a network failure to ensure continuity of service, energy savings, because consumers will try to save as much energy as possible in order to have a good rating and benefit from more energy in unfavourable weather conditions. It will also enable the electricity distributor to have a more smart and better-controlled grid, because consumers will respect hourly power consumption thresholds to have a better rating at all times instead of varying consumption rates on an hourly basis, as many suppliers do, to avoid consumption peaks that cause problems on the electricity network, such as voltage drops. Or co-location in a collective storage bus for off-grid installations to minimise the investment cost of the storage bus and be more respectful of the environment.
PL
Obecnie oszczędzanie energii i odnawialne źródła energii stanowią jedną z najważniejszych osi badań naukowych. Jedną z tych odnawialnych energii jest energia słoneczna, która ma dwa aspekty: słoneczną energię cieplną i słoneczną energię fotowoltaiczną; energia ta jest bardzo pożądana ze względu na jej dostępność, ale koszt tej energii pozostaje bardzo wysoki, szczególnie w przypadku autonomicznych instalacji, w których znajdują się akumulatory. Celem tej pracy jest zminimalizowanie niewidocznych kosztów magazynowania i promowanie oszczędzania energii przy użyciu połączonego sieciowego systemu zarządzania energią kontrolowanego przez logikę rozmytą. Istnieje kilka rodzajów akumulatorów, w tym akumulatory, które są tańsze pod względem pojemności i ceny (Wh / Cena), takie jak akumulatory OPZS, ale nie można ich używać dla pojedynczego konsumenta, ponieważ ich pojemność jest bardzo duża. W naszej pracy proponujemy zbiorczą strukturę magazynowania między wieloma zmiennymi obciążeniami, a każde obciążenie jest wyposażone w generator fotowoltaiczny, który zasila tę samą magistralę magazynową. Logika rozmyta jest wykorzystywana do zbierania informacji na temat zachowania obciążeń, innymi słowy konsumentów, ich zgodności z instrukcjami zużycia ustalonymi z wyprzedzeniem, a także stopnia wkładu w ładowanie zbiorczej magistrali magazynowej. Korzystając z programu Mathlab Simulink, przeprowadziliśmy symulację proponowanego systemu. W rezultacie program klasyfikuje konsumentów i daje im ilość energii z magistrali magazynowej zgodnie z ich klasą, ilość, którą można oszacować.
PL
Poniższy artykuł prezentuje potencjał realizacji rozwiązania DSM dla odbiorców końcowych jakimi są gospodarstwa domowe. W ramach analizy przeprowadzono proces ankietyzacji oraz przygotowano model ekonometryczny, uwzględniający czynniki wpływające na ilość zaoszczędzonej energii przez gospodarstwa domowe w ramach realizacji rozwiązania DSM. Przeprowadzono także symulację Monte Carlo w celu zaprognozowania potencjalnych efektów realizacji DSM w analizowanym przypadku.
EN
The following article presents the potential of implementing the DSM solution for end users, such as households. As part of the analysis, a survey process was carried out and an econometric model was prepared, taking into account factors affecting the amount of energy saved by households as part of the implementation of the DSM solution. A Monte Carlo simulation was also performed to predict the potential effects of DSM implementation in the analyzed case.
EN
This paper proposes a new energy management approch based on th integration of Grey Wolf Optimization (GWO) with Feedback Linearization Control (FLC) for a DC microgrid. The studied hybrid power system uses multiple power sources based on a Proton Exchange Membrane Fuel cell (PEMFC), and supercapacitor (SC). The proposed energy management strategy optimizes the ration use of the sources in order to minimize fuel consumption and maximize the renewable energy sources part. The strategy also takes account on the intrinsic specificities of PEMFC and SC, such as their response time and efficiency, to ensure smooth and stable operation of the system. The fuel consumption, dynamic performance, and service life of power sources can be significantly impacted by the energy management strategy used to accommodate fluctuations in power demand. The proposed strategy performances is verified through extensive simulation results.
PL
W artykule zaproponowano nowe podejście do zarządzania energią oparte na integracji optymalizacji Gray Wolfa (GWO) z kontrolą linearyzacji ze sprzężeniem zwrotnym (FLC) dla mikrosieci prądu stałego. Badany hybrydowy system zasilania wykorzystuje wiele źródeł zasilania opartych na ogniwie paliwowym z membraną do wymiany protonów (PEMFC) i superkondensatorze (SC). Zaproponowana strategia zarządzania energią optymalizuje racjonalne wykorzystanie źródeł w celu minimalizacji zużycia paliw i maksymalizacji udziału energii odnawialnej. Strategia uwzględnia także wewnętrzną specyfikę PEMFC i SC, taką jak czas reakcji i wydajność, aby zapewnić płynne i stabilne działanie systemu. Strategia zarządzania energią stosowana w celu uwzględnienia wahań zapotrzebowania na moc może znacząco wpływać na zużycie paliwa, wydajność dynamiczną i żywotność źródeł zasilania. Efektywność zaproponowanej strategii jest weryfikowana poprzez obszerne wyniki symulacji.
EN
The widespread use of electric automobiles will lead to significant changes in instantaneous consumption values and the mechanisms that govern this consumption. Electricity demand will increase sharply and there will be fluctuations in the networks. The only way to cope with this problem is to switch to smart networks. This article examines and economically analyses the method of switching from a vehicle to a network, which is considered to be used to solve the problem of fluctuations caused by the integration of renewable energy sources into the network. For this purpose, unlike other studies in the literature, a simulation study was conducted that took into account both the battery life of the car and the driver's behavior. The research to be done in smart networks and renewable energy sources should not be accepted only for home consumers. In terms of competitiveness, industrial consumers need to choose devices that support smart grids when developing and planning their systems. Researches on energy quality and vehicle-to-grid (V2G) is very important in this regard. In addition to engineering objectives, electric automobiles should also be looked at from an economic point of view, such as the benefits and costs they can provide due to the level of vertical integration.
PL
Powszechne wykorzystanie samochodów elektrycznych doprowadzi do znaczących zmian w wartościach chwilowego zużycia energii i mechanizmach rządzących tym zużyciem. Zapotrzebowanie na energię elektryczną gwałtownie wzrośnie, a w sieciach wystąpią wahania. Jedynym sposobem poradzenia sobie z tym problemem jest przejście na sieci inteligentne. W artykule zbadano i poddano analizie ekonomicznej sposób przejścia z pojazdu do sieci, który uważa się za stosowany w celu rozwiązania problemu wahań spowodowanych włączeniem do sieci odnawialnych źródeł energii. W tym celu, w odróżnieniu od innych badań dostępnych w literaturze, przeprowadzono badanie symulacyjne, w którym uwzględniono zarówno czas pracy akumulatora samochodu, jak i zachowanie kierowcy. Badania, jakie należy przeprowadzić w zakresie inteligentnych sieci i odnawialnych źródeł energii, nie powinny być akceptowane jedynie w przypadku odbiorców domowych. Jeśli chodzi o konkurencyjność, konsumenci przemysłowi muszą wybierać urządzenia obsługujące inteligentne sieci podczas opracowywania i planowania swoich systemów. Badania nad jakością energii i pojazdem do sieci (V2G) są w tym względzie bardzo ważne. Oprócz celów inżynieryjnych na samochody elektryczne należy patrzeć także z ekonomicznego punktu widzenia, np. korzyści i kosztów, jakie mogą zapewnić ze względu na poziom integracji pionowej.
EN
The present paper addresses the energy management (EM) strategy between batteries and ultracapacitors (UCs) in a dual-propulsion urban electric vehicle (EV). The use of two propulsion machines proves advantageous for high-performance EVs facing spatial constraints. Allocating load power requirements among the propulsion machines and energy storage components poses a significant challenge in this design. In this paper, the control strategy presents managing the energy flow between the converters and the two brushless DC motors (BLDCs) motors via the DC link in order to maintain the energy demand of the EV coming from the dynamics of the latter. For this, power control is carried out by a management algorithm. This management is based on the power requested/generated by the two machines (BLDCs), the state of charge of the batteries (SOCBat) and the state of charge of the ultracapacitors (SOCUC). The bidirectional DC-DC converter is controlled with current to ensure the functioning of the motor or the generator of the vehicle. We also integrate the controls of the DC bus and BLDC. Additionally, the recovered energy during braking is stored in the battery or in the UC depending on the operating conditions.
EN
The main goal in the design phase is to create a safe ship with a very efficient (and preferably zero-emission) propulsion system. To obtain such ships, new concepts are being developed for both propulsion systems and individual components. The choice of a propulsion system is not straightforward. To optimise the selection of the propulsion system, it is valuable to optimise the energy demand of this unit, which can be done by creating operational movement profiles that indicate the differences in energy demand needed to cover the same route within similar times. Optimisation can be performer based on many different criteria, especially for crowded waterways, and can not only reduce the amount of Energy needed to power the propulsion system but also increase navigational safety. In this work, optimisation is carried out by searching the space of all possible solutions, which allows for an in-depth analysis according to various criteria.
EN
Increasing energy efficiency will be essential to achieving the climate goals laid out in Euro-pean Union directives. This is particularly true for industries, whose share of heat and energy consumption, using Poland as an example, is about one-third of the total. This challenge has implications both in reducing greenhouse gas emissions, particularly CO2, but also for main-taining the competitiveness of EU countries' industries in the global market. Implementation in industrial processes of energy management systems - EMS, monitoring energy key perfor-mance indicators - KPI, is a tool for making informed investment decisions, in increasing en-ergy efficiency of enterprises and industrial processes. There is the Industrial Energy Manage-ment System (IEMS), which focuses on energy efficiency in industrial processes, the Building Energy Management System (BEMS) for buildings, such as commercial buildings, and the Home Energy Management System (HEMS), which is becoming increasingly popular for residential users and small properties. The concept of measuring, or rather calculating, the Product Carbon Footprint (PCF) of a man-ufacturing process is derived from the broader concept of Life Cycle Assessment (LCA) in general. The PCF is expressed in Greenhouse Gas (GHG) equivalent units, or CO2-eq. The essence of the PCF calculation is a multi-faceted approach to addressing the sources of GHG emis-sions, from the acquisition of raw materials, their processing with tools and the energy supplied to the process, through the supply chain and transport to the customer. Each of these stages generates a cost in the form of greenhouse gas equivalent (GHG) emissions to the environ-ment, and the sum of these costs is the present carbon footprint (PCF). Typically, the majority of a product's PCF comes from the extraction and pre-processing of the raw material itself.
PL
Transformacja cyfrowa jest nieodłącznym elementem wielu sektorów gospodarki. Energetyka, jako jedna z kluczowych gałęzi przemysłu, również nie pozostaje w tyle. Transformacja cyfrowa w energetyce obiecuje zrewolucjonizować sposób, w jaki zarządzamy energią, przyczyniając się do zwiększenia efektywności, niezawodności i zrównoważonego rozwoju. Jak zawsze jednak, istnieje druga strona medalu, czyli to, jak transformacja cyfrowa oddziałuje na branżę energetyczną. Transformacja cyfrowa to dane. Dane potrzebują miejsca. Wszystko więc kończy się i zarazem zaczyna w data center. A data center potrzebuje coraz więcej energii. Zapraszamy Państwa do zapoznania się z drugim artykułem z cyklu: Energetyczna transformacja cyfrowa.
15
Content available Bilansowanie Klastrów Energii
PL
Klastry energii są nowatorskim rozwiązaniem w zakresie lokalnego zarządzania energią, które mogą przyczynić się do wzrostu udziału odnawialnych źródeł energii (OZE) w bilansie energetycznym oraz zwiększenia efektywności energetycznej. Dzięki współpracy różnych podmiotów, klastry energii umożliwiają lokalnym społecznościom aktywne uczestnictwo w transformacji energetycznej. W artykule tym przedstawimy kluczowe aspekty bilansowania energii w klastrze, z uwzględnieniem regulacji unijnych oraz dobrych praktyk.
16
Content available Analiza zasobowa klastrów energii: H2-Bio-OZE
PL
Klastry energii są pretendentami do wzięcia odpowiedzialności za rozwój energetyki rozproszonej opartej o wodór, biomasę i OZE. Dlatego powinny wypracować efektywne modele biznesowe i być wyposażone w odpowiednie narzędzia analityczne. W artykule tym zajmiemy się metodycznymi aspektami analizy zasobów w klastrach energii.
PL
W polskich przedsiębiorstwach, po wielu latach braku szczególnej uwagi w obszarze zarządzania energią, widzimy efekt planowanych i wdrażanych działań transformacyjnych. Dlatego właśnie dla transformacji energetycznej warto przyjąć optykę przedsiębiorcy. Które trendy oraz zmiany mają szansę rozwinąć łańcuch energetyczny, a jakie ryzyka spowolnią proces dekarbonizacji?
PL
Korzyści finansowe wynikające z zastosowania w budynku systemu zarządzania energią zależą przede wszystkim od kosztów inwestycyjnych i eksploatacyjnych BMS oraz wygenerowanych oszczędności. Możliwe jest uniknięcie nieuzasadnionych kosztów licencyjnych i obniżenie opłat serwisowych. Z kolei na potencjalne oszczędności wpływa m.in. odpowiednie sparametryzowanie systemów, a także przeszkolenie personelu i użytkowników budynku z funkcjonowania zastosowanych układów technicznych.
PL
Polska ma największy w Europie Środkowo-Wschodniej rynek powierzchni biurowych oraz handlowo-usługowych. Same zasoby nowoczesnych powierzchni biurowych w największych ośrodkach w kraju szacowane są na ok. 13 mln m2. W obiektach tych kryje się bardzo duży potencjał zarządzania energią oraz dekarbonizacji budownictwa. Dysponujemy już narzędziami do integracji wszystkich systemów technicznych budynku i zarządzania nimi, które umożliwiają czynne zarządzanie energią i generują oszczędności eksploatacyjne.
first rewind previous Strona / 13 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.