УДК 519.863 УДК 621.316

ОПТИМИЗАЦИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ СЕТИ MICROGRID С УЧЕТОМ ПОТРЕБНОСТЕЙ НА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЮ Оптимизация потребления сети MicroGrid с учетом потребностей на электроэнергию

Опубликовано в Национальная безопасность и стратегическое планирование · Том 2024, Номер 1 · Страницы 60–65 · Рубрика: Управление социально-экономическими системами
DOI: https://doi.org/10.37468/2307-1400-2024-1-60-65
Получено: 12.01.2024 Одобрено: 21.03.2024 Опубликовано: 31.03.2024 Язык публикаций: RUS
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.
управление электроэнергией, спрос на электроэнергию, структура энергопотребления
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. 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

2. 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

3. Pau G. et al. Smart home energy management // Energies. – 2017. – Vol. 10. – No 3. – P. 382. – DOI https://doi.org/10.3390/en10030382

4. 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

5. Singh A., Surjan B. S. Microgrid: A review // International Journal of Research in Engineering and Technology. – 2014. – Vol. 3. – No 2. – P. 185-198.

6. 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

7. 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

Войти или Создать
* Забыли пароль?