改良型タイプ2ファジィ論理アプローチを用いた最適化されたバッテリーエネルギー管理

科学分野:

• 電気工学
• 制御システム
• 再生可能エネルギー統合

背景:

• エネルギー管理システム（EMS）は、スマートグリッドに再生可能エネルギー源（RES）である太陽光発電（PV）および風力システムと電気エネルギー貯蔵システム（ESS）を統合するために不可欠です。
• 従来のEMSは、RES統合、特にリアルタイム操作とストレージ管理のための高度な計算能力を欠いていることがよくあります。

研究 の 目的:

• 太陽光発電（PV）システムとバッテリーストレージを組み合わせたPVシステムを最適化するための、改良型タイプ2ファジィ論理（T2FL）ベースのEMSを提示および検証すること。
• リアルタイム制御とストレージ管理のためのエッジコンピューティング技術を使用してEMSパフォーマンスを強化すること。

主な方法:

• 価格、充電状態（SOC）、およびエネルギー差を入力として組み込み、45個のルールからなる拡張ルールベースを備えた改良型T2FL制御システムを開発しました。
• T2FLベースのEMSをMATLAB/Simulinkプラットフォームに実装し、実際のシステムデータを使用して検証しました。
• 従来のルールベースEMSと比較してパフォーマンスを比較しました。

主要な成果:

• T2FLベースのEMSは、さまざまな動作条件下でエネルギー貯蔵管理を最適化する上で、強化された有効性を実証しました。
• 改良型T2FLアルゴリズムは、エネルギー管理における不確実性を効果的に低減しました。
• システムは、ストレージ利用を最適化することにより、費用対効果の高いエネルギー供給を達成しました。

結論:

• エッジコンピューティングを介して実装されたT2FLベースのEMSは、バッテリーストレージを備えたPVシステムを最適化するための実行可能で効果的なソリューションを提供します。
• この研究は、ストレージの有効性を最大化し、エネルギーコストを最小限に抑えるために、適切なEMS戦略を選択することの重要性を強調しています。
• 強化されたT2FLアプローチは、特に複雑なスマートグリッド環境において、従来のメソッドと比較して優れたパフォーマンスを提供します。