Optymalizacja struktury wytwórczo-zasobnikowej wielonośnikowej mikrosieci z wykorzystaniem zmodyfikowanego modelu koncentratora energetycznego

• Autorzy: Wasilewski J.

Warianty tytułu

EN

Optimization of generation and storage structure of multicarrier microgrid with the use of modified model of energy hub

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metodykę optymalizacji struktury wielonośnikowych mikrosieci energetycznych. Przez pojęcie „struktura mikrosieci” przyjęto rodzaj oraz parametry źródeł i zasobników energii, w które mikrosieć powinna być wyposażona. W celu reprezentacji struktury wytwórczo-zasobnikowej mikrosieci, zaproponowano użycie zmodyfikowanego modelu koncentratora energetycznego. Koncentrator energetyczny stanowi interfejs miedzy odbiorami/generacją energii, a infrastrukturą zaopatrzenia energii lub jej dostępnymi lokalnymi zasobami. Pojęcie „właściwego” doboru struktury mikrosieci oznacza konieczność rozwiązania odpowiedniego zadania optymalizacyjnego. W artykule przedstawiono główne założenia dla postawionego problemu, po czym zaprezentowano szczegółowy model matematyczny zadania optymalizacyjnego, w tym określono funkcję kryterialną oraz zbiór ograniczeń zadania. Następnie, zaproponowano oraz uzasadniono wykorzystanie algorytmów ewolucyjnych, jako metody rozwiązania sformułowanego zadania optymalizacyjnego. W kolejnej części artykułu przedstawiono przykład obliczeniowy, dla którego przeprowadzono obliczenia optymalizacyjne oraz dokonano analizy otrzymanych wyników. Na końcu przedstawiono najważniejsze wnioski, w tym zidentyfikowano obszary i tematykę dalszych badań, związanych planowaniem struktur wielonośnikowych mikrosieci energetycznych.

EN

This paper deals with a methodology of structure optimization of a multicarrier energy microgrid. It is assumed that the term “microgrid structure” means a type and parameters of energy microsources and storage units in which the microgrid should be equipped. In order to represent the generation and storage structure of microgrid the use of modified model of energy hub has been proposed. Energy hub is an interface between energy demand/generation and energy supply infrastructure or available local resources. The concept of the "right" choice of microgrid structure implies the necessity of adequate optimization task solution. The paper presents the main objectives for a given problem, and then presents a detailed mathematical model of optimization problem. Both criterion function and set of constraints has been presented. Then, the use of evolutionary algorithms has been proposed and justified as a method of solving the formulated optimization problem. In the next part of the paper a calculation example has been presented for the optimization computations have been carried out as well as the obtained results have been analysed. The areas and topics of future research have been also presented. This research deals with the process of planning of multicarrier energy microgrid structures.

Słowa kluczowe

PL

mikrosieci; systemy wielonośnikowe; koncentrator energetyczny; optymalizacja; algorytmy ewolucyjne

EN

microgrid; energy hubs; multicarrier energy systems; optimization; evolutionary algorithms

• Wydawca: KAPRINT
• Czasopismo: Rynek Energii
• Rocznik: 2015
• Tom: Nr 1
• Strony: 37--49
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Wasilewski J.

• Instytut Elektroenergetyki, Politechnika Warszawska

Bibliografia

• [1] Malko J.: Sieci inteligentne jako czynnik kształtowania sektora energii elektrycznej. Rynek Energii, nr 2 (87) 2010, str. 80-87.
• [2] Baczyński D., Księżyk K., Parol M., Piotrowski P., Wasilewski J., Wójtowicz T.: Mikrosieci niskiego napięcia. Praca zbiorowa pod redakcją Mirosława Parola, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2013.
• [3] Wasilewski J.: Steady-state Modelling Issues of Smart Hybrid Energy Microsystems. Proceedings of 13th International Conference on Environment and Electrical Engineering, EEEIC 2013, ISBN: 978-1-4799-2804-0, Kraków, Poland, 1-3 November 2013, pp. 38-41.
• [4] Przygrodzki M., Gwóźdź R.: Optymalne planowanie energetyczne w wymiarze lokalnym. Przegląd Elektrotechniczny 03/2009, str. 235-238.
• [5] Przygrodzki M.: Modelowanie rozwoju sieci elektroenergetycznej współpracującej ze źródłami rozproszonymi. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2011.
• [6] Geidl M., Koeppel G., Favre-Perrod P., Klockl B., Andresson G., Frolich K.: Energy hubs for the future. IEEE Power & Energy Magazine, 5(1), Jan/Feb 2007, pp. 24-30.
• [7] Geidl M., Andersson G.: Operational and structural optimization of multicarrier energy systems. European Transactions on Electrical Power, 16(5), 2006, pp. 463-477.
• [8] Geidl M., Andersson G.: Optimal Power Flow of Multiple Energy Carriers. IEEE Transactions on Power Systems, Vol 22, No 1, 2007, pp. 145-155.
• [9] Pazouki S., Haghifam M. R., Moser A.: Uncertainty modeling in optimal operation of energy hub in presence of wind, storage and demand response. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 61, 2014, pp. 335-345.
• [10] Evins R., Orehounig K., Dorer V., Carmeliet J.: New formulations of the energy hub model to address operational constraints. Energy, 73, 2014, pp. 387-398.
• [11] Parisio A, Del Vecchio C., Vaccaro A.: A robust optimization approach to energy hub management. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 42(1), 2012, pp. 98-104.
• [12] Wasilewski J.: Integrated modelling of microgrid for steady-state analysis using modified concept of multi-carrier energy hub. Artykuł zgłoszony do publikacji, 2014
• [13] Baczyński D., Metody inteligencji obliczeniowej w elektroenergetyce, Prace naukowe – zeszyt "Elektryka" nr 145, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2013.
• [14] Matlab, Global Optimization Toolbox User's Guide, 2013b.
• [15] Arabas J., Wykłady z algorytmów ewolucyjnych. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 2004.