Моделирование и оптимизация управления интеллектуальной гибридной энергосистемной с источниками возобновляемой энергии

Автор(ы): Май Н. Т., Ха В. М., Камаев В. А.,

Название статьи: Моделирование и оптимизация управления интеллектуальной гибридной энергосистемной с источниками возобновляемой энергии

Выпуск: 46

Рубрика: Управление техническими системами и технологическими процессами

Год: 2013

Библиография: Май Н. Т., Ха В. М., Камаев В. А., Моделирование и оптимизация управления интеллектуальной гибридной энергосистемной с источниками возобновляемой энергии / Управление большими системами. Выпуск 46. М.: ИПУ РАН, 2013. С.293-309.

Дата опубликования: 30.11.2013

Ключевые слова: гибрид, интеллектуальная энергосистема, источник возобновляемой энергии, нейронная сеть, прогноз, оптимизация, HRES.

Аннотация: Цель исследования заключается в минимизации потерь и затрат на потребление электроэнергии. Представлена интеллектуальная система управления процессом переключения между источниками энергии в реальном времени с учетом прогнозированных данных о потреблении и производстве электроэнергии. В качестве метода управления используется генетический алгоритм для формирования оптимальной стратегии покупки электроэнергии. Для обоснования предлагаемого подхода выполнены испытания на разработанной модели гибридной энергетической установки.

Author(s): Mai Ngoc Thang, Ha Van Muon, Kamaev V. and etc.

Article title: Simulation and optimal control of intelligent hybrid renewable energy system

Issue: 46

Year: 2013

Keywords: hybrid, smart grid, renewable energy source, neural network, forecast, optimization, HRES

Abstract: Nowaday energy management is an important subject for intelligent control. The problem is to find a real-time energy sources’ switching strategy, which minimizes wastes and energy cost. We consider an intelligent hybrid energy system (HRES), which optimizes a number of criteria, such as efficiency and energy costs, by switching between energy sources in real-time based on energy consumption and production forecasts. The switching strategy is found with a genetic algorithm. Efficiency of the developed control system as compared to existing energy systems is verified with computer simulation.

в формате PDF
Обсудить статью в Интернет-конференции по проблемам управления

Просмотров: 4306; загрузок: 1704, за месяц: 16.

Назад