Power flow control algorithm in a microgrid with energy storage

• Autorzy: Kaczorowska Dominika , Janik Przemysław , Jasiński Łukasz , Rezmer Jacek , Suresh Vishnu

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2021.07.23

Warianty tytułu

PL

Algorytm sterowania przepływem mocy w mikrosieci z magazynem energii

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper discusses power flow control algorithm in a microgrid with battery energy storage system. Depending on the state of charge of the storage and the power difference between generation and load, the storage operates in charge or discharge modes adjusting the instantaneous power. The goal is to obtain exchange power changes with the distribution system according to a pre-set curve. The system is simulated in MATLAB. The results show the effectiveness of the proposed control algorithm.

PL

W artykule zaproponowano algorytm sterowania przepływem mocy w mikrosieci z akumulatorowym zasobnikiem energii. W zależności od stanu naładowania magazynu i różnicy mocy między generacją a obciążeniem, zasobnik operuje w trybach ładowania lub rozładowywania dostosowując moc chwilową. Celem jest uzyskanie zmian mocy wymiany z systemem nadrzędnym według zadanej krzywej. Mikrosieć jest symulowana w środowisku MATLAB. Wyniki pokazują skuteczność proponowanego algorytmu sterowania.

Słowa kluczowe

EN

microgrid; energy storage system; control algorithm

PL

mikrosieć; system magazynowania energii; algorytm sterowania

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2021
• Tom: R. 97, nr 7
• Strony: 116--119
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz. rys.

Twórcy

autor

Kaczorowska Dominika

• Wrocław University of Science and Technology, 27 Wybrzeże Wyspiańskiego st., 50-370 Wrocław

• https://orcid.org/0000-0002-2312-2903

autor

Janik Przemysław

• Wrocław University of Science and Technology, 27 Wybrzeże Wyspiańskiego st., 50-370 Wrocław

• https://orcid.org/0000-0001-5300-7845

autor

Jasiński Łukasz

• Wrocław University of Science and Technology, 27 Wybrzeże Wyspiańskiego st., 50-370 Wrocław

• https://orcid.org/0000-0002-7484-9424

autor

Rezmer Jacek

• Wrocław University of Science and Technology, 27 Wybrzeże Wyspiańskiego st., 50-370 Wrocław

• https://orcid.org/0000-0002-2822-7595

autor

Suresh Vishnu

• Wrocław University of Science and Technology, 27 Wybrzeże Wyspiańskiego st., 50-370 Wrocław

• https://orcid.org/0000-0003-2891-9206

Bibliografia

• [1] Rigo-Mar i ani R., Sareni B., Roboam X., Integrated Optimal Design of a Smart Microgrid With Storage, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 8, no. 4, July 2017, 1762 – 1770
• [2] Nguyen A., Crow M., Curtis A., ElmoreOptimal Sizing of a Vanadium Redox Battery System for Microgrid Systems, IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 6, no. 3, July 2015, 729-737
• [3] Venayagamoorthy G.K., Sharma R.K., Gautam P.K. , Ahmadi A. , Dynamic Energy Management System for a Smart Microgrid, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2016, vol. 27, issue 8, 1643 – 1656
• [4] Ke Jia, Yiru Chen, Tianshu Bi, Yaoqi Lin, Thomas D. , Sumner M. , Historical-Data-Based Energy Management in a Microgrid With a Hybrid Energy Storage System, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 13, no. 5, October 2017, 2597-2605
• [5] Xu H. , Meng Z. , Wang Y. , Economic dispatching of microgrid considering renewable energy uncertainty and demand side response, Energy Reports 2020, vol. 6, 196–204
• [6] Gao J., Chen J . , Cai Y., Zeng S., Peng K., A twostage Microgrid cost optimization considering distribution network loss and voltage deviation, Energy Reports 2020, vol. 6, 263-267
• [7] Ringkjøb, H.-K.; Haugan, P.M.; Solbrekke, I.M. , A review of modelling tools for energy and electricity systems with large shares of variable renewables., Renew. Sustain. Energy Rev. 2018, vol. 13, no. 96, 440–459
• [8] Zhang C., Chen H., Shi K ., Qiu M., Hua D., Ngan H. , An Interval Power Flow Analysis Through Optimizing- Scenarios Method, IEEE Transactions on Smart Grid 2018, vol. 9, 5217-5226
• [9] Chen S., Zhao Z., Gu X., The Research on Characteristics of Li-NiMnCo Lithium-Ion Batteries in Electric Vehicles, Journal of Energy 2020, vol. 2020, 1-10
• [10] Suresh V., Janik P., Rezmer J., Leonowicz Z., Forecasting solar PV output using convolutional neural networks with a sliding window algorithm, Energies 2020, vol. 13, no. 3, art. 723, 1-15

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).