一个基于规则的能源管理系统,用于混合可再生能源与电池银行,通过遗传算法优化优化进行优化
Saif Jamal1, Jagadeesh Pasupuleti2, Janaka Ekanayake3
1Department of Electrical and Electronics Engineering, College of Engineering, Universiti Tenaga Nasional, 43000, Kajang, Selangor, Malaysia. pe20936@student.uniten.edu.my.
基因算法 (GA) 优化技术显著降低了纳米电网 (NG) 系统的成本40%. 这种方法为管理混合可再生能源 (HRES) 和储能系统 (ESS) 提供了具有成本效益的解决方案.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 优化技术 优化技术
背景情况:
- 纳米电网 (NG) 集成混合可再生能源 (HRES) 和储能系统 (ESS),但面临负载变化和间歇生成的挑战.
- 现有的能源管理系统 (EMS) 和ESS已得到优化,但成本效益仍然是NG运营绩效的关键考虑因素.
- 电力管理系统在管理国有企业的发电,使用,分配和定价方面发挥着至关重要的作用.
研究的目的:
- 开发和评估一个有效的能源管理系统 (EMS) 连接到电网的纳米电网 (NG) 使用 MATLAB Simulink.
- 通过整合混合可再生能源 (HRES) 和电池存储设备 (BSD) 来降低天然气系统的整体运营成本.
- 将基于规则的EMS (RB-EMS) 的成本效益与优化算法 (如遗传算法 (GA) 和模拟炼算法 (SAA)) 进行比较.
主要方法:
- 在 MATLAB Simulink 中使用HRES (风能和光伏) 和三个电池存储设备 (BSD) 建模一个连接到电网的NG.
- 开发基于规则的EMS (RB-EMS),使用状态流 (SF) 进行安全可靠的电力流管理.
- 实施和比较基于遗传算法 (GA) 的优化和模拟化优化算法 (SAA),以降低成本.
主要成果:
- 与基于规则的EMS (RB-EMS) 相比,基因算法 (GA) 的优化实现了显著的40%的成本节省.
- 与RB-EMS相比,模拟炼算法 (SAA) 显示了19.3%的成本节省.
- 基于GA的优化被证明是非常具有成本效益的,表现出快速的融合,简单的设计和最小的控制因素.
结论:
- 基因算法 (GA) 是纳米电网 (NG) 能源管理的优化技术,可大幅降低成本.
- 基于GA的优化为NG的HRES和ESS管理提供了具有成本效益和高效的解决方案.
- 该研究强调了先进优化算法的潜力,以提高纳米电网系统的经济可行性.
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