فایل ورد کامل مدیریت ذخیره انرژی برای تجمیع انرژی های تجدیدپذیر در میکروگرید: یک رویکرد بهینه سازی آفلاین

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مدیریت ذخیره انرژی برای تجمیع انرژی های تجدیدپذیر در میکروگرید: یک رویکرد بهینه سازی آفلاین،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۴ صفحه

چکیده

ریزشبکه‌ها با قابلیت تجمیع ژنراتورهای تجدیدپذیر توزیع‌شده و سیستم‌های ذخیره راه‌حلی کلیدی برای شبکه‌های هوشمند آینده به شمار می‌روند که می‌توانند به صورت کارآمد، نیاز محلی را برآورده کنند. با این حال، به علت مشخصات تصادفی و متناول انرژی تجدیدپذیر، چالش‌های جدیدی پیش روی عملکرد ریزشبکه‌ها به صورت قابل اطمینان قرار می‌گیرد. برای حل این موضوع، در این مقاله، مطالعه‌ای روی مدیریت بی‌درنگ انرژی برای یک سیستم ریزشبکه انجام داده‌ایم، که از یک سیستم تولید تجدیدپذیر، یک سیستم ذخیره انرژی و یک بار جمع‌شده تشکیل می‌شود. میزان انحراف انرژی تجدیدپذیر را با بار در طول زمان، با عنوان پروفایل انرژی کل مدل کرده‌ایم که به صورت عملی قابل پیشبینی بوده ولی دارای خطای محدودی است که به صورت اختیاری قابل توزیع است هدف ما حداقل ساختن هزینه کل انرژی (که به صورت جمع توابع موکدا محدب و متغیر با زمان مدل می‌شود) است که به صورت معمول از یک شبکه اصلی در طول یک افق محدود گرفته می‌شود، و این کار با استفاده از بهینه‌سازی توأم انرژی شارژشده/ دشارژ شده به/ از سیستم ذخیره انرژی در طول زمان، نسبت به بار عملی و محدودیات ذخیره‌سازی انجام خواهد شد. ما برای حل بی‌درنگ این مسئله، یک رویکرد بهینه‌سازی آفلاین برای طراحی الگوریتم آنلاین پیشنهاد کرده‌ایم. در این رویکرد، ابتدا فرض می‌شود که پروفایل انرژی کل برای مدت زمان مشخصی در آینده کاملا پیشبینی شده‌باشد که با استفاده از آن، راه‌حل بهینه برنامه‌ریزی آفلاین انرژی به صورت بسته به دست می‌آید. سپس با الهام از راه‌حل بهینه آفلاین، الگوریتمی آنلاین، مبتنی بر پنجره لغزان پیشنهاد شده تا بتوان به صورت بی‌درنگ، انرژی را در یک مجموعه عملی از پروفایل انرژی کل آلوده به نویز با خطای دلخوه مدیریت کرد. نهایتا با انجام شبیه‌سازی‌هایی روی داده واقعی تولید بادی از سیستم برق ایرلند برای ارزیابی عملکرد الگوریتم خود استفاده کرده و با سایر الگوریتم‌های ابتکاری مانند راه‌حل مرسوم مبتنی بر برنامه‌نویسی دینامیک مقایسه کرده‌ایم.

نتیجه‌گیری

ما در این مقاله بحث برنامه‌ریزی بی‌درنگ انرژی در یک افق محدود برای یک سیستم ریزشبکه را مورد بررسی قرار دادیم تا هزینه انرژی کشیده‌شده از شبکه اصلی را با بهینه‌سازی توام انرژی شارژ/ دشارژ شده به/ از سیستم ذخیره را با توجه به بار عملی و محدودیات مخزن حداقل کنیم. برای یک مدل عملی که پروفایل‌های انرژی کل با خطای محدود قابل پیشبینی هستند، الگوریتمی آنلاین مبتنی بر پنجره لغزان پیشنهاد شد که بتوان مدیریت بی‌درنگ انرژی را با ترکیب نوآورانه از یک راه‌حل آفلاین خوش‌ساختار انجام داد و با استفاده از شبیه‌سازی‌ نشان دادیم که استفاده از الگوریتم پیشنهادی ما در سیستم برق عملی مزایایی قابل توجهی دارد. امیدواریم که نتایج ما رویکردی جدید برای تجمیع بهینه انرژی تجدیدپذیر و مدیریت ذخیره انرژی در سیستم‌های عملی ریزشبکه ایجاد کند.

عنوان انگلیسی:Real-Time Energy Storage Management for Renewable Integration in Microgrid: An Off-Line Optimization Approach~~en~~

Abstract

Microgrid is a key enabling solution to future smart grids by integrating distributed renewable generators and storage systems to efficiently serve the local demand. However, due to the random and intermittent characteristics of renewable energy, new challenges arise for the reliable operation of microgrids. To address this issue, we study in this paper the real-time energy management for a single microgrid system that constitutes a renewable generation system, an energy storage system, and an aggregated load. We model the renewable energy offset by the load over time, termed net energy profile, to be practically predictable, but with finite errors that can be arbitrarily distributed. We aim to minimize the total energy cost (modeled as sum of time-varying strictly convex functions) of the conventional energy drawn from the main grid over a finite horizon by jointly optimizing the energy charged/discharged to/from the storage system over time subject to practical load and storage constraints. To solve this problem in real time, we propose a new off-line optimization approach to devise the online algorithm. In this approach, we first assume that the net energy profile is perfectly predicted or known ahead of time, under which we derive the optimal off-line energy scheduling solution in closed-form. Next, inspired by the optimal off-line solution, we propose a sliding-window based online algorithm for real-time energy management under the practical setup of noisy predicted net energy profile with arbitrary errors. Finally, we conduct simulations based on the real wind generation data of the Ireland power system to evaluate the performance of our proposed algorithm, as compared with other heuristically designed algorithms, as well as the conventional dynamic programming based solution.

VII- CONCLUSION

This paper studies the finite-horizon real-time energy storage scheduling for a single microgrid system to minimize the energy cost of the conventional energy drawn from the main grid by jointly optimizing the energy charged/discharged to/from the storage system over time subject to practical load and storage constraints. Under a practical model in which the net energy profiles are predictable but with finite errors, we propose a new sliding-window based online algorithm for real-time energy management by innovatively combining with a well-structured off-line optimization solution, and demonstrate the significant benefits of our proposed online algorithm in practical power systems by simulations. It is hoped that our results will provide a new approach to optimally integrating renewable energy and managing energy storage in practical microgrid systems.

$$en!!