Microgrid Load Optimization Based on Generalized Demand Side ... - 9781536130492

Obecna sieć energetyczna w Chinach boryka się z szeregiem problemów, takich jak starzejąca się infrastruktura, rosnący brak zasobów oraz ciągły wzrost zapotrzebowania na energię i zanieczyszczenie środowiska, co powoduje wprowadzenie nowych wymagań dla budowy sieci krajowych. Inteligentna sieć to trend przyszłego rozwoju sieci elektroenergetycznej. Inteligentna sieć kładzie nacisk na interakcję z informacjami użytkownika i energią. System zarządzania energią użytkownika może regulować i optymalizować ładowanie i rozładowywanie urządzenia magazynującego energię w zależności od dynamicznego obciążenia użytkownika w czasie rzeczywistym. Może szybko i dokładnie przewidzieć obciążenie mocy, zmienić zachowanie użytkownika w zakresie zużycia energii elektrycznej poprzez mechanizm cenowy, aby osiągnąć przesunięcie obciążenia, oszczędzać energię i poprawić wydajność zasilania. Rozproszony system elektroenergetyczny, w tym odnawialne źródła energii, charakteryzuje się dużą liczbą niepewności, a zachowanie w zakresie wykorzystania energii elektrycznej jest losowe i charakteryzuje się dużym stopniem swobody, co jest systemem złożonym z wieloma skalami czasowymi i silnym sprzężeniem. Dlatego też skuteczne zarządzanie niepewnością mocy przerywanej, urządzeń przetwarzających energię i różnorodnością zmienności obciążenia to ważne problemy, które należy rozwiązać w pierwszej kolejności. Co więcej, w różnych warunkach pracy i ograniczeniach, kluczowym problemem technicznym związanym z zarządzaniem energią i planowaniem optymalizacji w sieci rozproszonej jest ekonomiczne działanie i niezawodne zasilanie wielu mocy o wysokim stopniu jedności. W tej książce bada się przewidywanie indywidualnego obciążenia i analizuje wytwarzanie energii ze źródeł odnawialnych, aby zoptymalizować konfigurację energii odnawialnych i tradycyjnej sieci. W oparciu o opracowany model i dane od indywidualnych użytkowników można przewidzieć obciążenie określonych obszarów, aby zmniejszyć trudności optymalizacji i przewidywania oraz zwiększyć dokładność precyzji i poziom zarządzania. Przewidywanie obciążenia mocy opiera się na zrozumiałości, możliwościach i sterowalności, takich jak teorie sterowania. Można skutecznie analizować obecne zasoby w celu optymalizacji konfiguracji i penetracji zasobów odnawialnych, a także strategii wykorzystania urządzeń elektrycznych użytkownika. Może zmniejszyć zależność od tradycyjnych źródeł energii i zapewnić zdolność wytwarzania energii dostosowującą się do tendencji zmian obciążenia oraz poprawić efektywność energetyczną systemu elektroenergetycznego, jego bezpieczeństwo i niezawodność, a także zmniejszyć emisję dwutlenku węgla i substancji zanieczyszczających, co jest korzystne na budowę inteligentnej sieci.