National Security and Strategic Planning National Security and Strategic Planning Национальная безопасность и стратегическое планирование 2307-1400 88836 10.37468/2307-1400-2024-1-60-65 Управление социально-экономическими системами Management of socio-economic systems Управление социально-экономическими системами Optimization of grid-connected MicroGrid demand considering demand response Оптимизация потребления сети MicroGrid с учетом потребностей на электроэнергию Мохаммад Мирзаи Талабари Mohammad Mirzaei Talabari Гилянский университет Рашт Иран University of Guilan Rasht Iran 31 03 2024 31 03 2024 2024 1 60 65 12 01 2024 21 03 2024 https://futurepubl.ru/en/nauka/article/88836/view

Электрические сети являются продуктом урбанизации и быстрого развития различных инфраструктур по всему миру и за последние столетия. Хотя энергетические компании расположены в разных регионах, они, как правило, используют одни и те же технологии для производства и распределения электроэнергии. Правильная реализация программы реагирования на спрос (DR) должна быть обеспечена определенным оборудованием, чтобы потребители знали о цене на электричество в любое время и, соответственно, обеспечивали должный отклик сети для снижения затрат. Это, в свою очередь, снижает спрос в часы пик. Интеллектуальная сеть, использующая двустороннюю сеть связи и передачу информации потребителям, а также усовершенствованная сеть учета обеспечивают хорошую структуру для полноценной реализации программ DR. В данном исследовании предлагается экономическая модель реагирования на спрос. Модель использует ценовую эластичность спроса, что обеспечивает потребителям более точную оценку относительно факторов, влияющих на спрос (например, цены на электроэнергию, бонусы и штрафы). При применении модели к микросети эксплуатационные расходы значительно снижаются в обоих режимах работы.

Electricity grid is a product of urbanization expansion and rapid development of various infrastructures worldwide and over the past centuries. Although power companies are located in diverse regions, they typically use the same technologies to generate and distribute electricity. Proper implementation of the demand response (DR) program should be provided with some equipment to make subscribers aware of electricity price at any time and accordingly provide a proper response to the grid to reduce costs. This, in turn, reduces demand during peak hours. The intelligent grid, using the two-way communication network and the transmission of information to subscribers, and an advanced metering network provide a good structure for fully implementing DR programs. The present study applies a demand response economic model to implement DRs. The model uses price elasticity of demand, which provides subscribers a more precise consumption behavior regarding the factors influencing demand (e.g., electricity prices, bonuses, and fines). Applying the model to the microgrid, the operating cost significantly decreases in both operating modes.

 управление электроэнергией спрос на электроэнергию структура энергопотребления energy management demand response energy consumption pattern

Bedi G. et al. Review of Internet of Things (IoT) in electric power and energy systems // IEEE Internet of Things Journal. – 2018. – Vol. 5. – No 2. – P. 847-870. – DOI https://doi.org/10.1109/JIOT.2018.2802704 Bedi G. et al. Review of Internet of Things (IoT) in electric power and energy systems // IEEE Internet of Things Journal. – 2018. – Vol. 5. – No 2. – P. 847-870. – DOI https://doi.org/10.1109/JIOT.2018.2802704 Morón C. et al. Design, development and implementation of a weather station prototype for renewable energy systems // Energies. – 2018. – Vol. 11. – No 9. – P. 2234. – DOI https://doi.org/10.3390/en11092234 Morón C. et al. Design, development and implementation of a weather station prototype for renewable energy systems // Energies. – 2018. – Vol. 11. – No 9. – P. 2234. – DOI https://doi.org/10.3390/en11092234 Pau G. et al. Smart home energy management // Energies. – 2017. – Vol. 10. – No 3. – P. 382. – DOI https://doi.org/10.3390/en10030382 Pau G. et al. Smart home energy management // Energies. – 2017. – Vol. 10. – No 3. – P. 382. – DOI https://doi.org/10.3390/en10030382 Kazem H. A., Khatib T. A novel numerical algorithm for optimal sizing of a photovoltaic/wind/diesel generator/battery microgrid using loss of load probability index // International Journal of Photoenergy. – 2013. – Vol. 2013. – No 1. – P. 718596. – DOI https://doi.org/10.1155/2013/718596 Kazem H. A., Khatib T. A novel numerical algorithm for optimal sizing of a photovoltaic/wind/diesel generator/battery microgrid using loss of load probability index // International Journal of Photoenergy. – 2013. – Vol. 2013. – No 1. – P. 718596. – DOI https://doi.org/10.1155/2013/718596 Singh A., Surjan B. S. Microgrid: A review // International Journal of Research in Engineering and Technology. – 2014. – Vol. 3. – No 2. – P. 185-198. Singh A., Surjan B. S. Microgrid: A review // International Journal of Research in Engineering and Technology. – 2014. – Vol. 3. – No 2. – P. 185-198. Zenned S., Mami A. Design of a hybrid system for battery sizing to supply a domestic load // IREC2015 The Sixth International Renewable Energy Congress. – IEEE, 2015. – P. 1-5. – DOI https://doi.org/10.1109/IREC.2015.7110929 Zenned S., Mami A. Design of a hybrid system for battery sizing to supply a domestic load // IREC2015 The Sixth International Renewable Energy Congress. – IEEE, 2015. – P. 1-5. – DOI https://doi.org/10.1109/IREC.2015.7110929 Li J., Wei W., Xiang J. A simple sizing algorithm for stand-alone PV/wind/battery hybrid microgrids // Energies. – 2012. – Vol. 5. – No 12. – P. 5307-5323. – DOI https://doi.org/10.3390/en5125307 Li J., Wei W., Xiang J. A simple sizing algorithm for stand-alone PV/wind/battery hybrid microgrids // Energies. – 2012. – Vol. 5. – No 12. – P. 5307-5323. – DOI https://doi.org/10.3390/en5125307