Моделювання прогнозованого керування роботою локальних електричних мереж для забезпечення зниження пікових навантажень

Abstract

В кваліфікаційній роботі представлена модель острівного MG, сформульована проблема еквівалентності визначеності MPC, наведені експлуатаційні витрати MG, та продемонстрована ефективність отриманого MPC у числовому прикладі. В рамках проведеного дослідження представлено метод зменшення пікової потужності на конкретному вузлі, а також на трансформаторі або РРС у розподільних мережах або мікромережах за допомогою BESS. Системи зберігання розташовані у 32 різних промислових споживачів з індивідуальними профілями навантаження в мережі середнього напруги зі 146 базовими мережами низького навантаження. Розроблено метод комбінованої стратегії роботи для BESS, розташованих у промислових споживачів, щоб досягти як покращення розподільної мережі, так і економії рахунків за електроенергію для промислових споживачів. Використовуючи та адаптуючи фреймворк open_BEA, виконується точне спільне моделювання BESS і розподільних мереж. Навантаження на стаціонарні BESS на основі lib при різних стратегіях оцінюється шляхом адаптації цілісної системи моделювання зберігання енергії simses.The qualification work presents a model of an island MG, formulates the problem of equivalence of certainty of MPC, gives the operating costs of MG, and demonstrates the effectiveness of the obtained MPC in a numerical example. Within the framework of the conducted research, a method of reducing peak power at a specific node, as well as at a transformer or PDS in distribution networks or microgrids using BESS is presented. Storage systems are located in 32 different industrial consumers with individual load profiles in a medium-voltage network with 146 low-load basic networks. A method of combined operation strategy for BESS located in industrial consumers is developed to achieve both improvement of the distribution network and savings in electricity bills for industrial consumers. Using and adapting the open_BEA framework, an accurate joint modeling of BESS and distribution networks is performed. The load on the stationary lib-based BESS under different strategies is estimated by adapting the integrated energy storage modeling system simses.