Багатокритеріальна оптимізація в задачі автоматизованого проєктування гібридних сонячних енергетичних систем

Автор(и)

  • Віктор Михайлович Синєглазов Національний авіаційний університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-3297-9060
  • Денис Петрович Карабецький Національний авіаційний університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-1325-9279
  • Олена Іллівна Чумаченко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-6889-5221

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.234202

Ключові слова:

гібридна сонячна енергетична система, багатокритеріальна оптимізація, автоматизоване проектування

Анотація

Представлено підхід до оптимізації структури гібридної сонячної енергетичної системи (СЕС), який використовується в задачі автоматизованого проектування, в двох режимах: незалежному і з підключенням до мережі. Запропонована ГСЕС складається з сонячної енергетичної системи (СЕС), системи зберігання енергії (СХЕ) на основі акумуляторних батарей (АКБ), набір дизельних генераторів (ДГ) і системи взаємодії з мережею. У статті визначено моделі потужності елементів ГСЕС, запропонований алгоритм управління на основі правил для оцінки стану системи під час роботи.

Енергетичні моделі в зв'язці з алгоритмом управління дозволяють провести етап моделювання роботи системи для заданого інтервалу часу. Запропонований підхід заснований на використанні вирішенні задачі багатокритеріальної оптимізації (МКО). МКО враховує мінімізацію системних витрат і загальної вартості системи, мінімізацію використання палива, максимізацію надійності і мінімізацію використання невідновлюваних джерел енергії. Рішення завдання МКО засноване на використанні алгоритму пошуку Парето-оптимальних рішень в основі якого використовуються генетичний алгоритм NSGA-II використовуючи запропонований набір операторів схрещування, мутації і селекції. Розроблена процедура дозволяє визначити структуру ГСЕС, яка включає набір кількості сонячних панелей, АКБ і ДГ. В результаті представлені три варіанти ГСЕС для домогосподарства на двох осіб (м. Київ, Україна) в автономному режимі і в режимі з підключенням до електромережі. За рахунок можливості продажу електроенергії за зеленим тарифом протягом року знайдене рішення дозволяє знизити оціночну вартість системи до 45 %. Надано детальний аналіз поведінки системи в перебігу року завдяки використанню імітаційного моделювання

Біографії авторів

Віктор Михайлович Синєглазов, Національний авіаційний університет

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів

Денис Петрович Карабецький, Національний авіаційний університет

Аспірант

Кафедра авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів

Олена Іллівна Чумаченко, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Докторка технічних наук, професорка

Кафедра технічної кібернетики

Посилання

  1. Farret, F. A., Godoy Simoes, M. (2017). Integration of renewable sources of energy. John Wiley & Sons, 688.
  2. Aziz, A., Tajuddin, M., Adzman, M., Ramli, M., Mekhilef, S. (2019). Energy Management and Optimization of a PV/Diesel/Battery Hybrid Energy System Using a Combined Dispatch Strategy. Sustainability, 11 (3), 683. doi: https://doi.org/10.3390/su11030683
  3. Zheng, X.-K., Li, K., Wang, R., Zhang, T. (2017). Operation Management of a Hybrid Renewable Energy Systems Base on Multi-Objective Optimal under Uncertainties. 2017 IEEE International Conference on Energy Internet (ICEI). doi: https://doi.org/10.1109/icei.2017.18
  4. Ma, G., Xu, G., Chen, Y., Ju, R. (2016). Multi‐objective optimal configuration method for a standalone wind–solar–battery hybrid power system. IET Renewable Power Generation, 11 (1), 194–202. doi: https://doi.org/10.1049/iet-rpg.2016.0646
  5. Song, Y., Liu, Y., Wang, R., Ming, M. (2019). Multi-Objective Configuration Optimization for Isolated Microgrid With Shiftable Loads and Mobile Energy Storage. IEEE Access, 7, 95248–95263. doi: https://doi.org/10.1109/access.2019.2928619
  6. Upadhyay, S., Sharma, M. P. (2014). A review on configurations, control and sizing methodologies of hybrid energy systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 38, 47–63. doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.05.057
  7. Abedini, M., Moradi, M. H., Hosseinian, S. M. (2016). Optimal management of microgrids including renewable energy scources using GPSO-GM algorithm. Renewable Energy, 90, 430–439. doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.01.014
  8. Delgado, C., Dominguez-Navarro, J. A. (2014). Optimal design of a hybrid renewable energy system. 2014 Ninth International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies (EVER). doi: https://doi.org/10.1109/ever.2014.6844008
  9. Bernal-Agustín, J. L., Dufo-López, R. (2006). Economical and environmental analysis of grid connected photovoltaic systems in Spain. Renewable Energy, 31 (8), 1107–1128. doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2005.06.004
  10. Caballero, F., Sauma, E., Yanine, F. (2013). Business optimal design of a grid-connected hybrid PV (photovoltaic)-wind energy system without energy storage for an Easter Island's block. Energy, 61, 248–261. doi: https://doi.org/10.1016/j.energy.2013.08.030
  11. Cho, J.-H., Chun, M.-G., Hong, W.-P. (2016). Structure Optimization of Stand-Alone Renewable Power Systems Based on Multi Object Function. Energies, 9 (8), 649. doi: https://doi.org/10.3390/en9080649
  12. Eriksson, E. L. V., Gray, E. M. (2017). Optimization and integration of hybrid renewable energy hydrogen fuel cell energy systems – A critical review. Applied Energy, 202, 348–364. doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.03.132
  13. Singh, R., Bansal, R. C. (2019). Optimization of an Autonomous Hybrid Renewable Energy System Using Reformed Electric System Cascade Analysis. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15 (1), 399–409. doi: https://doi.org/10.1109/tii.2018.2867626
  14. Hosseinalizadeh, R., Shakouri G, H., Amalnick, M. S., Taghipour, P. (2016). Economic sizing of a hybrid (PV–WT–FC) renewable energy system (HRES) for stand-alone usages by an optimization-simulation model: Case study of Iran. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 54, 139–150. doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.09.046
  15. Olatomiwa, L., Mekhilef, S., Huda, A. S. N., Sanusi, K. (2015). Techno‐economic analysis of hybrid PV –diesel–battery and PV –wind–diesel–battery power systems for mobile BTS: the way forward for rural development. Energy Science & Engineering, 3 (4), 271–285. doi: https://doi.org/10.1002/ese3.71
  16. Aguiar, R., Collares-Pereira, M. (1992). TAG: A time-dependent, autoregressive, Gaussian model for generating synthetic hourly radiation. Solar Energy, 49 (3), 167–174. doi: https://doi.org/10.1016/0038-092x(92)90068-l
  17. Singh, R., Bansal, R. C., Singh, A. R. (2018). Optimization of an isolated photo-voltaic generating unit with battery energy storage system using electric system cascade analysis. Electric Power Systems Research, 164, 188–200. doi: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2018.08.005
  18. Bokopane, L., Kusakana, K., Vermaak, H. J. (2015). Optimal energy management of an isolated electric Tuk-Tuk charging station powered by hybrid renewable systems. 2015 International Conference on the Domestic Use of Energy (DUE). doi: https://doi.org/10.1109/due.2015.7102981
  19. Bakhtiari, H., Naghizadeh, R. A. (2018). Multi‐criteria optimal sizing of hybrid renewable energy systems including wind, photovoltaic, battery, and hydrogen storage with ɛ‐constraint method. IET Renewable Power Generation, 12 (8), 883–892. doi: https://doi.org/10.1049/iet-rpg.2017.0706
  20. Coppitters, D., De Paepe, W., Contino, F. (2020). Robust design optimization and stochastic performance analysis of a grid-connected photovoltaic system with battery storage and hydrogen storage. Energy, 213, 118798. doi: https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118798
  21. Díaz, G., Gómez-Aleixandre, J., Coto, J., Conejero, O. (2018). Maximum income resulting from energy arbitrage by battery systems subject to cycle aging and price uncertainty from a dynamic programming perspective. Energy, 156, 647–660. doi: https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.05.122
  22. Ramesh, M., Saini, R. P. (2020). Effect of different batteries and diesel generator on the performance of a stand-alone hybrid renewable energy system. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, 1–23. doi: https://doi.org/10.1080/15567036.2020.1763520
  23. Yusoff, Y., Ngadiman, M. S., Zain, A. M. (2011). Overview of NSGA-II for Optimizing Machining Process Parameters. Procedia Engineering, 15, 3978–3983. doi: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2011.08.745
  24. Ming, M., Wang, R., Zha, Y., Zhang, T. (2017). Multi-objective optimization of hybrid renewable energy system using an enhanced multi-objective evolutionary algorithm. Energies, 10 (5), 674. doi: https://doi.org/10.3390/en10050674
  25. Nujoom, R., Wang, Q., Mohammed, A. (2018). Optimisation of a sustainable manufacturing system design using the multi-objective approach. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 96 (5-8), 2539–2558. doi: https://doi.org/10.1007/s00170-018-1649-y

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-06-30

Як цитувати

Синєглазов, В. М., Карабецький, Д. П., & Чумаченко, О. І. (2021). Багатокритеріальна оптимізація в задачі автоматизованого проєктування гібридних сонячних енергетичних систем . Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(2 (111), 67–78. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.234202

Номер

Том 3 № 2 (111) (2021): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Системи управління в промисловості

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Виктор Михайлович Синеглазов, Денис Петрович Карабецкий, Елена Ильинична Чумаченко

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.