Оптимизация микро-энергетических систем (микро-грид) на основе метода динамического программирования

Оглавление

Аннотация 3

Введение 4

1. Методы оптимизации микро-энергетических систем 4

1.1. Классификация методов оптимизации микро-энергетических систем 4

1.2. Динамическое программирование и алгоритм Беллмана 4

2. Применение алгоритма Беллмана 4

2.1. Определение состояния аккумулятора микрогрид 4

2.2. Оптимальное управление энергией для изолированной микрогрид 4

2.3. Оптимальное управление энергией при подключении к основной сети 4

Заключение 4

Список литературы 4

Введение

Интенсивное развитие информационных и сетевых технологий, микропроцессорной и силовой электроники обусловил значительный прогресс в достижении максимальной эффективности энергопотребления объектами, которые питаются от нескольких конкурентных источников.

Экономические процессы в совокупности с производственными, стали предпосылкой возникновения нового сектора электроэнергетики – интеллектуальной электроэнергетики, основанной на концепции интеллектуальных сетей SmartGrid (1).

Эти сети представляют собой автоматизированные системы, которые осуществляют собственную генерацию, мониторинг и распределение потоков электрической энергии с учетом требований потребителя для достижения максимальной эффективности энергопотребления.

Функционирование энергетического сектора обеспечивается как за счет централизованных, так и децентрализованных распределенных источников энергии. При этом наблюдается увеличение количества источников электроэнергии, которые рассредоточены на определенной территории или локальном объекте и объединены в единую микро-систему, образуя при этом MicroGrid.

MicroGrid имеет преимущества по сравнению с централизованными системами электроснабжения, поскольку отсутствует необходимость строительства новых генерирующих мощностей, протяженных линий электропередач и распределительных сетей, что, в свою очередь, требует значительных капиталовложений и дополнительных потерь электроэнергии. Система электроснабжение в MicroGrid организована путем интегрирования маломощных источников энергии и максимальной их адаптации к режимам электропотребления. Создание таких систем позволяет радикально изменить отношение потребителей к управлению процессами генерации и распределения электроэнергии (2).

В общем виде система MicroGrid состоит из нескольких источников электроэнергии, устройств, ее аккумулирования и средств регулирования потоков электроэнергии.

При этом существует возможность оперативного подключения потребителей к общей электросети в случае перегрузки и колебаний напряжения, что существенно повышает надежность электрообеспечения. Основой для MicroGrid есть система FREEDM (Future Renewable Electric Energy Delivery and Management) (3), которая базируется на концепции построения универсального маршрутизатора энергии (Energy Router, ER), который должен осуществлять динамическое

Оборудования, электротехнические и автоматизированные системы и комплексы Equipment, electrical and automation systems & complexes управление распределением энергии между локальными источниками и потребителями (4). ER представляет собой программируемый микроконтроллер, в основе программного обеспечения которого лежат алгоритмы оптимизации функционирования и управления MicroGrid в целом.

Математическое описание таких оптимизационных алгоритмов в реальном времени является достаточно сложной и актуальной задачей на сегодняшний день, строение которой устанавливается спецификой работы энергосистемы, особенностью создания энергии в ней и характером ее потребления. Главным образом это обуславливается нелинейностями при определении нагрузок, неопределенностью профилей нагрузки и стохастического характера входных параметров системы и переменных, описывающих процесс генерации электроэнергии. В случае подключения к общей электросети необходимо учитывать дифференциальные тарифы на электроэнергию энергоснабжающих компаний.

Конкуренция между поставщиками электроэнергии будет расти ввиду уменьшения государственного контроля над энергетическим рынком. Поэтому при технико-экономическом обосновании MicroGrid и оптимизации ее алгоритмов, необходимо учитывать тенденции на энергетическом рынке в целом.

Особым вопросом при разработке MicroGrid является учет вредных выбросов в атмосферу при работе локальных источников электрогенерации ( дизель – генераторов, микротурбин, топливных элементов) (5). Экологическое законодательство в Европейском Союзе, США, Канаде и остальных развитых странах четко определяет допустимые выбросы вредных компонентов в атмосферу. Данные показатели должны рассматриваться при оптимизации функционирования MicroGrid.

Целью данной работы значится анализ сведений относительно методов создания математических моделей функционирования и оптимизации режимов работы MicroGrid.

Для свершения установленных целей разрешаются нижеследующие задачи:

1. Обзор действующих методов оптимизации микро-энергетических систем.

2. Систематизация методов оптимизации функционирования микросистем.

3. Анализ параметров динамического программирования и алгоритма Беллмана.

4. Применение алгоритма Беллмана в установлении заряда аккумулятора в системе, при оптимальном управлении энергией для островной микро-грид и для микросети с подключенной сетью.

Объектом изучения в работе значится микро-энергетическая система MicroGrid.

Существенную лепту в формирование теории, анализа и создания методов, алгоритмов оптимизации режимов электрических энергетических систем привнесли многие иностранные и отечественные авторы. Разные способы, методы и инструменты управления режимами функционирования электрических энергетических систем изучены в трудах В.М. Горнштейна, Д.А. Арзамасцева, В.А. Веникова, В.Г. Журавлева, Т.А. Филипповой, Е.В. Цветкова, Л.С. Беляева, Н.И. Воропая, В.И. Обрезкова, Ю.А. Секретарева, М.Г. Тягунова, И.М. Марковича, Х.Ф. Фазылова и большинства иных авторов в данной области.