كليدواژه :
بهره برداري بهينه , ريزشبكه , پارامترهاي فني شبكه , خودروبرقي
چكيده فارسي :
امروزه يكي از مهمترين مباحث در ريز شبكه هاي هوشمند مديريت و بهره برداري اقتصادي از اين ريز شبكه هاي مي باشد. ازاينرو در اين مقاله به بررسي مديريت بهينه توليد توان و مصرف در يك ريز شبكه خانگي با انواع بارهاي سرمايشي، گرمايشي، روشنايي و پاركينگ هاي خودرو برقي پرداخته خواهد شد. در اين ريز شبكه از منابع توليد پراكنده بادي، فتوولتائيك، ديزل ژنراتور و ميكرو توربين بهعنوان منابع توليد توان استفادهشده است همچنين از باتري بهعنوان منبع ذخيرهساز انرژي استفادهشده است. از سويي ديگر در اين مقاله بهمنظور مديريت بهينه مصرف، برنامه پاسخگويي بار باهدف مديريت سمت تقاضا براي يك پروفيل بار 24 ساعته در نظر گرفتهشده است. از اين رو در اين الگوريتم در هر گام زماني با توجه به ميزان بار مصرفي مقدار توليد بهينهي منابع توليد توان به نحوي تغيير مي كند كه هزينهي تأمين توان در ريز شبكه هوشمند خانگي حداقل گردد. بهعبارتديگر در اين مقاله ابتدا يك تابع هدف تشكيل خواهد شد كه اين تابع هدف از بخشهاي مختلفي نظير هزينههاي منابع توان، باتري و.... تشكيلشده است. بعدازآن ، تابع هدف با استفاده از الگوريتم بهينهسازي تجمعي ذرات چند هدفه به نحوي بهينه ميگردد كه هزينهها توليدي ريز شبكه مينيمم گردد. نتايج حاصل از شبيه سازي حاكي از كارآمدي و مؤثر بودن روش پيشنهادي در كاهش هزينه هاي توليد توان و مديريت سمت مصرف در ريز شبكه هوشمند موردمطالعه مي باشد.
چكيده لاتين :
Today, one of the most important topics in smart microgrids is the management and economic exploitation of these microgrids. Therefore, in this article, the optimal management of power production and consumption in a home microgrid with various types of cooling, heating, lighting and electric car parking loads will be discussed. In this micro-grid, scattered wind, photovoltaic, diesel generator and micro-turbine production sources are used as power generation sources, and batteries are used as energy storage sources. On the other hand, in this article, in order to optimally manage consumption, the load response program is considered with the aim of managing the demand side for a 24-hour load profile. Therefore, in this algorithm, in each time step, according to the consumption load, the amount of optimal generation of power generation sources is changed in such a way that the cost of providing power in the smart home microgrid is minimized. In other words, in the present paper, an objective function will be formed first, and this objective function consists of different parts such as the costs of power resources, batteries, etc. After that, the objective function is optimized using the cumulative optimization algorithm of multi-objective particles in such a way that the production costs of the microgrid are minimized. The results of the simulation indicate the efficiency and effectiveness of the proposed method in reducing the costs of power generation and management of the consumption side in the studied smart microgrid.