:: دوره 9، شماره 2 - ( 4-1399 ) ::
جلد 9 شماره 2 صفحات 23-13 برگشت به فهرست نسخه ها
مدیریت بهینه انرژی شبکه‌های توزیع مجهز به منابع تولید پراکنده خورشیدی با درنظرگیری بارهای حساس به قیمت ، ذخیره‌سازها و پخش بار محدب
سینا قائمی1 ، سید مهدی موسوی بادجانی* 2
1- دانشکده برق - دانشگاه شهید مدنی آذربایجان-تبریز-ایران
2- دانشکده الکتروسرام و مهندسی برق - دانشگاه مالک اشتر-ایران
چکیده:   (3160 مشاهده)
امروزه حضور منابع تولید پراکنده خورشیدی در سطح شبکه‌های توزیع بدون چالش نمی‌باشد و در سایه عدم مدیریت بهینه ممکن است بهره‌وری‌های اقتصادی برای شبکه به همراه نداشته باشد. سیستم‌های ذخیره‌ساز انرژی پتانسیل حل این مشکل را دارند. لذا در این مقاله یک روش جدید برای مدیریت انرژی شبکه‌های توزیع ارائه شده است تا نشان داده شود که چگونه حضور منابع ذخیره‌ساز باعث سودآوری و افزایش کیفیت خواهد شد. در این روش تعداد سیکل متناوب شارژ و دشارژ ذخیره‌سازها جهت جلوگیری از کاهش طول عمر کنترل شده‌اند. در روش پیشنهادی برای مدیریت انرژی شبکه‌های توزیع مجهز به منابع خورشیدی از روابط پخش بار محدب استفاده شده است تا اینکه اطمینان کافی از همگرایی نتایج و بهینگی آن‌ها وجود داشته باشد. افزون بر این بارهای حساس به قیمت و قابل قطع نیز در مسئله بهینه‌سازی مدل‌سازی شده‌اند. روش پیشنهادی مدیریت انرژی به یک شبکه توزیع 33 باسه اعمال گشته است و نتایج حاصل از آن نشان می‌دهد که حضور منابع ذخیره‌ساز در شبکه‌های توزیع تا چه اندازه در بهبود کیفیت پارامترهای فنی و اقتصادی موثر بوده است. نتایج حاصل در دو حالت در نظرگیری اهمیت موضوع طول عمر منابع ذخیره‌سازها و بدون در نظرگیری آن با هم مورد قیاس قرار گرفته‌اند.
واژه‌های کلیدی: منابع خورشیدی، مدیریت بهینه انرژی، شبکه توزیع، ذخیره‌سازها، پخش بار محدب
متن کامل [PDF 1300 kb]   (906 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1398/4/15 | پذیرش: 1399/2/1 | انتشار: 1399/3/21
فهرست منابع
1. [1] Haque, M.M. and Wolfs, P., A review of high PV penetrations in LV distribution networks: Present status, impacts and mitigation measures. Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 62, pp. 1195-1208, 2016. [DOI:10.1016/j.rser.2016.04.025]
2. [2] Laws, N.D., Epps, B.P., Peterson, S.O., Laser, M.S. and Wanjiru, G.K., On the utility death spiral and the impact of utility rate structures on the adoption of residential solar photovoltaics and energy storage. Applied energy, vol. 185, pp. 627-641, 2017. [DOI:10.1016/j.apenergy.2016.10.123]
3. [3] Kow, K.W., Wong, Y.W., Rajkumar, R.K. and Rajkumar, R.K., A review on performance of artificial intelligence and conventional method in mitigating PV grid-tied related power quality events. Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 56, pp. 334-346, 2016. [DOI:10.1016/j.rser.2015.11.064]
4. [4] Karimi, M., Mokhlis, H., Naidu, K., Uddin, S. and Bakar, A.H.A., Photovoltaic penetration issues and impacts in distribution network-A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 53, pp. 594-605, 2016. [DOI:10.1016/j.rser.2015.08.042]
5. [5] Shalwala, R.A., PV integration into distribution networks in Saudi Arabia (Doctoral dissertation, University of Leicester), 2012.
6. [6] Zhang, P., Li, W., Li, S., Wang, Y. and Xiao, W., Reliability assessment of photovoltaic power systems: Review of current status and future perspectives. Applied energy, vol. 104, pp. 822-833, 2013. [DOI:10.1016/j.apenergy.2012.12.010]
7. [7] Kabir, M.N., Mishra, Y., Ledwich, G., Xu, Z. and Bansal, R.C., Improving voltage profile of residential distribution systems using rooftop PVs and battery energy storage systems. Applied energy, vol. 134, pp. 290-300, 2014. [DOI:10.1016/j.apenergy.2014.08.042]
8. [8] Rafi, F.H.M., Hossain, M.J. and Lu, J., Hierarchical controls selection based on PV penetrations for voltage rise mitigation in a LV distribution network. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 81, pp. 123-139, 2016. [DOI:10.1016/j.ijepes.2016.02.013]
9. [9] Sardi, J., Mithulananthan, N., Gallagher, M. and Hung, D.Q., Multiple community energy storage planning in distribution networks using a cost-benefit analysis. Applied energy, vol. 190, pp. 453-463, 2017. [DOI:10.1016/j.apenergy.2016.12.144]
10. [10] Reihani, E. and Ghorbani, R., Load commitment of distribution grid with high penetration of photovoltaics (PV) using hybrid series-parallel prediction algorithm and storage. Electric Power Systems Research, vol. 131, pp. 224-230, 2016 [DOI:10.1016/j.epsr.2015.09.004]
11. [11] Sardi, J., Mithulananthan, N. and Hung, D.Q., Strategic allocation of community energy storage in a residential system with rooftop PV units. Applied energy, vol. 206, pp. 159-171, 2017. [DOI:10.1016/j.apenergy.2017.08.186]
12. [12] Liu, X., Aichhorn, A., Liu, L. and Li, H. Coordinated control of distributed energy storage system with tap changer transformers for voltage rise mitigation under high photovoltaic penetration. IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 3, pp. 897-906, 2012. [DOI:10.1109/TSG.2011.2177501]
13. [13] Lyons, P.F., Wade, N.S., Jiang, T., Taylor, P.C., Hashiesh, F., Michel, M. and Miller, D., Design and analysis of electrical energy storage demonstration projects on UK distribution networks. Applied Energy, vol. 137, pp. 677-691, 2015. [DOI:10.1016/j.apenergy.2014.09.027]
14. [14] Mahani, K., Farzan, F. and Jafari, M.A., Network-aware approach for energy storage planning and control in the network with high penetration of renewables. Applied energy, vol. 195, pp. 974-990, 2017. [DOI:10.1016/j.apenergy.2017.03.118]
15. [15] Babacan, O., Torre, W. and Kleissl, J., Siting and sizing of distributed energy storage to mitigate voltage impact by solar PV in distribution systems. Solar Energy, vol. 146, pp. 199-208, 2017. [DOI:10.1016/j.solener.2017.02.047]
16. [16] Bai, L., Jiang, T., Li, F., Chen, H. and Li, X., Distributed energy storage planning in soft open point based active distribution networks incorporating network reconfiguration and DG reactive power capability. Applied Energy, vol. 210, pp. 1082-1091, 2018. [DOI:10.1016/j.apenergy.2017.07.004]
17. [17] Xiao, J., Zhang, Z., Bai, L. and Liang, H., Determination of the optimal installation site and capacity of battery energy storage system in distribution network integrated with distributed generation. IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 10(3), pp. 601-607, 2016. [DOI:10.1049/iet-gtd.2015.0130]
18. [18] lotfi H, ghazi R, naghibi sistani M B, Optimum energy management strategy in smart distribution networks considering the effect of distributed generators and energy storage units, Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity, vol. 8, no. 3, pp. 22-29, 2020.
19. [19] Haque, M.H., 2000. A general load flow method for distribution systems. Electric Power Systems Research, vol. 54, pp. 47-54, 2000. [DOI:10.1016/S0378-7796(99)00065-6]
20. [20] Baradar, M., Hesamzadeh, M.R., AC Power Flow Representation in Conic Format. Power Engineering Letter, Power Systems, IEEE Transactions on , vol. 30, no. 1, pp. 546-547, 2015. [DOI:10.1109/TPWRS.2014.2326980]
21. [21] Siano, P., Demand response and smart grids-A survey. Renewable and sustainable energy reviews, 30, pp. 461-478, 2014. [DOI:10.1016/j.rser.2013.10.022]
22. [22] Taghizadegan kalantari, N. and hamzeh aghdam, F., Energy Management in Multi-Microgrid Systems Considering Security Constraints and Demand Response Programs. Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity, vol. 6, no. 2, pp. 86-97, 2018.
23. [23] Dorahaki S., Optimal DG placement with the aim of profits maximization. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 1(2), pp. 249-54, 2016. [DOI:10.11591/ijeecs.v1.i2.pp249-254]
24. [24] Zhao H, Wu Q, Hu S, Xu H, Rasmussen CN. Review of energy storage system for wind power integration support. Applied energy. 1(137), pp. 545-53, 2015. [DOI:10.1016/j.apenergy.2014.04.103]



XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 9، شماره 2 - ( 4-1399 ) برگشت به فهرست نسخه ها