A STANDALONE DC MICROGRID ENERGY MANAGEMENT STRATEGY USING THE BATTERY STATE OF CHARGE

Elvin Yusubov; Lala Bekirova

doi:10.35784/iapgos.5320

PDF (angielski)

Opublikowane: 2023-09-30

DOI: https://doi.org/10.35784/iapgos.5320

Numer Tom 13 Nr 3 (2023)

MODELOWANIE I ANALIZA SKURCZOWEGO I ROZKURCZOWEGO CIŚNIENIA KRWI Z WYKORZYSTANIEM SYGNAŁÓW EKG I PPG
Oleksandr Vasilevskyi, Emanuel Popovici, Volodymyr Sarana

5-10
SEGMENTACJA MAS NOWOTWOROWYCH NA OBRAZACH ULTRASONOGRAFII PIERSI Z UŻYCIEM ZMODYFIKOWANEGO MODELU U-NET
Ihssane Khallassi, My Hachem El Yousfi Alaoui, Abdelilah Jilbab

11-15
KLASYFIKACJA CHOROBY PARKINSONA I INNYCH ZABURZEŃ NEUROLOGICZNYCH Z WYKORZYSTANIEM EKSTRAKCJI CECH GŁOSOWYCH I TECHNIK REDUKCJI
Oumaima Majdoubi, Achraf Benba, Ahmed Hammouch

16-22
ROZWÓJ UKŁADU ZASILANIA I STEROWANIA URZĄDZENIA DO HEMODIALIZY
Volodymyr Yaskiv, Anna Yaskiv

23-28
WALIDACJA TRÓJWYMIAROWEGO FANTOMU GŁOWY DLA DANYCH OBRAZOWYCH
Jolanta Podolszańska

29-32
PRZECIĄŻENIE I ZARZĄDZANIE RUCHEM ŹRÓDEŁ WIADOMOŚCI O RÓŻNYCH PRIORYTETACH USŁUG
Valerii Kozlovskyi, Valerii Kozlovskyi, Andrii Toroshanko, Oleksandr Toroshanko, Natalia Yakumchuk

33-36
BADANIE METOD OPTYMALIZACJI OBLICZEŃ STOSOWANYCH W TWORZENIU GIER KOMPUTEROWYCH
Natali Fedotova, Maksim Procenko, Iryna Baranowa, Switłana Waszczenko, Yaroslava Dehtiarenko

37-42
ANALIZA JAKOŚCI WYDRUKOWANYCH PRÓBEK PLA PRZY UŻYCIU RÓŻNYCH DRUKAREK 3D I PROGRAMÓW DO PRZYGOTOWANIA WYDRUKU
Karolina Tomczyk, Albert Raczkiewicz, Magdalena Paśnikowska-Łukaszuk

43-46
SEGMENTACJA OBRAZÓW WIELOGRADACYJNYCH NA PODSTAWIE CECH ŁĄCZNOŚCI PRZESTRZENNEJ
Leonid Timchenko, Natalia Kokriatskaya, Volodymyr Tverdomed, Oleksandr Stetsenko, Valentina Kaplun, Oleg K. Kolesnytskyj, Oleksandr Reshetnik; Saule Smailova; Ulzhalgas Zhunissova

47-50
IMPLEMENTACJA KOMPUTEROWEGO PRZETWARZANIA DANYCH BADANIA PROCESÓW RELAKSACYJNYCH Z WYKORZYSTANIEM ROZSZERZONEJ FUNKCJI WYKŁADNICZEJ
Andrey Lozovskyi, Alexander Lyashkov, Igor Gomilko, Alexander Tonkoshkur

51-55
ANALIZA KOLIZJI W RUCHU MIEJSKIM Z WYKORZYSTANIEM TECHNIK GŁĘBOKIEGO UCZENIA
Mummaneni Sobhana, Nihitha Vemulapalli, Gnana Siva Sai Venkatesh Mendu, Naga Deepika Ginjupalli, Pragathi Dodda, Rayanoothala Bala Venkata Subramanyam

56-63
NIEZRÓWNOWAŻONA KLASYFIKACJA WIELOKLASOWA Z ADAPTACYJNYM SYNTETYCZNYM WIELOMIANOWYM NAIWNYM PODEJŚCIEM BAYESA
Fatkhurokhman Fauzi, . Ismatullah, Indah Manfaati Nur

64-70
PORÓWNANIE SKUTECZNOŚCI METOD ANALIZY SZEREGÓW CZASOWYCH: SMA, WMA, EMA, EWMA I FILTR KALMANA DO ANALIZY DANYCH
Volodymyr Lotysh, Larysa Gumeniuk, Pavlo Humeniuk

71-74
STRATEGIA ZARZĄDZANIA ENERGIĄ SAMODZIELNEJ MIKROSIECI DC Z WYKORZYSTANIEM STANU NAŁADOWANIA BATERII
Elvin Yusubov, Lala Bekirova

75-78
MAKROMODELOWANIE PROGNOZOWANIA BILANSU LOKALNEGO SYSTEMU ELEKTROENERGETYCZNEGO Z WYKORZYSTANIEM FRAKTALNYCH WŁAŚCIWOŚCI PLANÓW OBCIĄŻENIA I GENERACJI
Daniyar Jarykbassov, Petr Lezhniuk, Iryna Hunko, Vladyslav Lysyi, Lyubov Dobrovolska

79-82
CHŁODZENIE PANELI FOTOWOLTAICZNYCH Z WYKORZYSTANIEM EFEKTU STOSU
Kudith Nageswara Rao, Ganesamoorthy Rajkuma

83-85
NOWY, AUTOMATYCZNY SYSTEM KONTROLI OBCIĄŻENIA SŁONECZNEGO OPARTY NA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
Kudith Nageswara Rao, Ganesamoorthy Rajkuma

86-89
OPTYMALIZACJA PARAMETRÓW PROCESU CIĘCIA CZĘŚCI PRACUJĄCYCH W WARUNKACH OBCIĄŻEŃ CYKLICZNYCH
Kateryna Barandych, Sergii Vysloukh, Grygoriy Tymchyk, Oleksandr Murashchenko, Saule Smailova, Saule Kumargazhanova

90-93
BADANIE WPŁYWU UŁAMKOWEJ LICZBY SZCZELIN BIEGUNÓW NA GENERACJĘ TURBINY WIATROWEJ PRZY UŻYCIU ULEPSZONEGO ALGORYTMU OPTYMALIZACJI CĘTKOWANEJ HIENY
Ibrahim M. Aladwan, Hasan Abdelrazzaq AL Dabbas, Ayman. M. Maqableh, Sayel M. Fayyad, Oleksandr Miroshnyk, Taras Shchur, Vadym Ptashnyk

94-100
NOWY MODEL ODBICIA ŚWIATŁA OD POWIERZCHNI WYKORZYSTUJĄCY KOMBINACJĘ DWÓCH FUNKCJI SZEŚCIENNYCH
Oleksandr Romanyuk, Yevhen Zavalniuk, Sergii Pavlov, Roman Chekhmestruk, Bondarenko Bondarenko, Tetiana Koval, Aliya Kalizhanova, Aigul Iskakova

101-106
KONCEPCJA ELEKTRONICZNEJ JEDNOSTKI STERUJĄCEJ SILNIKA SPALINOWEGO W ZESPOLE HYBRYDOWYM
Tomasz Zyska, Marcin Powązka, Bartłomiej Forysiuk

107-110
PRZEŁĄCZNIK TESLI DLA 4 AKUMULATORÓW OPARTY NA MODULE ARDUINO UNO
Mykola Polishchuk, Serhii Grinyuk, Serhii Kostiuchko, Anatolii Tkachuk, Pavlo Savaryn

111-116
ALGORYTM ZDALNEJ AKTUALIZACJI OPROGRAMOWANIA W BEZPRZEWODOWYCH SENSORACH NB-IOT – IMPLEMENTACJA I REZULTATY
Piotr Szydłowski, Karol Zaręba

117-120
ROZWÓJ OPROGRAMOWANIA DO PRZEWIDYWANIA OCEN PRACOWNIKÓW
Gulnar Balakayeva, Dauren Darkenbayev, Mukhit Zhanuzakov

121-124
INŻYNIERYJNO-TECHNICZNA OCENA KONKURENCYJNOŚCI UKRAIŃSKICH PRZEDSIĘBIORSTW BUDOWY MASZYN NA PODSTAWIE ZASTOSOWANIA MODELI REGRESJI
Anna Vitiuk, Leonid Polishchuk, Nataliia B. Savina, Oksana O. Adler, Gulzhan Kashaganova, Saule Kumargazhanova

125-128

Archiwum

2025

Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26

2024

Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23

2023

Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12

2022

Tom 12 Nr 4
2022-12-30 16
Tom 12 Nr 3
2022-09-30 15
Tom 12 Nr 2
2022-06-30 16
Tom 12 Nr 1
2022-03-31 9

2021

Tom 11 Nr 4
2021-12-20 15
Tom 11 Nr 3
2021-09-30 10
Tom 11 Nr 2
2021-06-30 11
Tom 11 Nr 1
2021-03-31 14

Authors

Elvin Yusubov

elvinyusifov05@gmail.com

Azerbaijan State Oil and Industry University, Department of Instrumentation Engineering

https://orcid.org/0000-0001-6199-9266 ##orcid.unauthenticated##

Lala Bekirova

lala.bakirova@asoiu.edu.az

Azerbaijan State Oil and Industry University, Department of Instrumentation Engineering

https://orcid.org/0000-0003-0584-7916 ##orcid.unauthenticated##

Abstrakt

Niniejszy artykuł wprowadza ulepszoną strategię zarządzania energią, która wykorzystuje stan naładowania akumulatorów (SoC) w autonomicznych mikrosieciach prądu stałego z modułami fotowoltaicznymi (PV). Efektywne zarządzanie energią ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia nieprzerwanego zasilania jednostek odbiorczych w mikrosieciach. Aby sprostać wyzwaniom związanym z czynnikami zewnętrznymi, takimi jak wahania temperatury i zmiany natężenia promieniowania słonecznego, systemy magazynowania energii są wdrażane w celu skompensowania negatywnego wpływu czynników zewnętrznych na moc wyjściową modułów fotowoltaicznych. Proponowane podejście uwzględnia różne parametry elementów mikrosieci, w tym dostępną moc ze źródeł, moc zapotrzebowania i SoC akumulatorów, w celu opracowania wydajnego mechanizmu kontroli energii z możliwością zrzucania obciążenia. Biorąc pod uwagę te parametry, strategia ma na celu optymalizację wykorzystania dostępnych zasobów przy jednoczesnym zapewnieniu niezawodnego zasilania podłączonych obciążeń. SoC akumulatorów odgrywa kluczową rolę w określaniu optymalnych profili ładowania i rozładowywania, umożliwiając efektywne zarządzanie energią w mikrosieci. Aby ocenić skuteczność proponowanego podejścia, zaprojektowano algorytm i przeprowadzono symulacje. Proponowany algorytm wykorzystuje podejście hybrydowe, łącząc metody oparte na mocy i SoC w celu zapewnienia wydajnej kontroli. Poprzez analizę wyników symulacji stwierdzono, że prezentowane podejście jest w stanie dostarczyć zamierzoną moc obciążenia, jednocześnie zwiększając cykl życia akumulatorów przy wstępnie zdefiniowanych poziomach SoC.

Słowa kluczowe:

mikrosieć prądu stałego, strategia zarządzania energią, stan baterii akumulatorów, systemy fotowoltaiczne

Bibliografia

Ashok K. A., Amutha N. P.: A Comprehensive Review of DC Microgrid in Market Segments and Control Technique. Heliyon, 2022, e11694 [http://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e11694].

Caldognetto T. et al.: Power-Based Control of Low-Voltage Microgrids. IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics 3(4), 2015, 1056–1066 [http://doi.org/10.1109/jestpe.2015.2413361].

Chang W. Y.: The State of Charge Estimating Methods for Battery: A Review. ISRN Applied Mathematics 2013, 1–7 [http://doi.org/10.1155/2013/953792].

Darwish M. et al.: Review of Battery Management Systems. IEEE International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME), 2021 [http://doi.org/10.1109/iceccme52200.2021.9590884].

Fanoro M. et al.: A Review of the Impact of Battery Degradation on Energy Management Systems With a Special Emphasis on Electric Vehicles. Energies 15(16), 2022, 5889 [http://doi.org/10.3390/en15165889].

Garg A. et al.: Implementation of Energy Management Scenarios in a DC Microgrid Using DC Bus Signaling. IEEE International Conference on Power Electronics, Smart Grid and Renewable Energy (PESGRE), 2020 [http://doi.org/10.1109/pesgre45664.2020.9070484].

Giroletti F., Scattolini A.: A Hybrid Frequency/Power Based Method for Industrial Load Shedding. International Journal of Electrical Power & Energy Systems 35(1), 2012, 194–200 [http://doi.org/10.1016/j.ijepes.2011.10.013].

Ibrahim M. S. et al.: Economic Energy Dispatch of Microgrids Using Computational Intelligence. Renewable Energy Microgeneration Systems, Elsevier, 2021, 229–245 [http://doi.org/10.1016/b978-0-12-821726-9.00010-2].

Jayasena K. N. C. et al.: SoC Based Multi-Mode Battery Energy Management System for DC Microgrids. IEEE Moratuwa Engineering Research Conference (MERCon), 2019 [http://doi.org/10.1109/mercon.2019.8818765].

Kandari R. et al.: Chapter 4 – DC microgrid. Microgrids Modeling, Control, and Applications. Elsevier, 2022, 91–139 [http://doi.org/10.1016/b978-0-323-85463-4.00007-1].

Lawder M. T. et al.: Battery Energy Storage System (BESS) and Battery Management System (BMS) for Grid-Scale Applications. Proceedings of the IEEE 102(6), 2014, 1014–1030 [http://doi.org/10.1109/jproc.2014.2317451].

Li F. et al.: Active DC bus signalling control method for coordinating multiple energy storage devices in DC microgrid. IEEE Second International Conference on DC Microgrids (ICDCM), 2017 [http://doi.org/10.1109/icdcm.2017.8001048].

Li X. et al.: DC Bus Signaling-Based Coordination Through Masked Sensing for DC Microgrid. 9th International Power Electronics and Motion Control Conference (IPEMC2020-ECCE Asia), IEEE, 2020 [http://doi.org/10.1109/ipemc-ecceasia48364.2020.9368065].

Li X. et al.: A novel control strategy based on DC bus signalling for DC micro-grid with photovoltaic and battery energy storage. China International Conference on Electricity Distribution (CICED), IEEE, 2016 [http://doi.org/10.1109/ciced.2016.7576132].

Liu S. et al.: A Multivariable Hysteresis-Based DC Bus Signaling Control for DC Microgrid With Enhanced Reliability. Third International Conference on DC Microgrids (ICDCM), IEEE, 2019 [http://doi.org/10.1109/icdcm45535.2019.9232907].

Ma T. et al.: A Control Strategy of DC Building Microgrid Connected to the Neighborhood and AC Power Network. Buildings 7(4), 2017, 42 [http://doi.org/10.3390/buildings7020042].

Mitra S. K., Srinivas B. K.: A SOC Based Adaptive Energy Management System for Hybrid Energy Storage System Integration to Grid. 12th Energy Conversion Congress & Exposition – Asia (ECCE-Asia), IEEE, 2021 [http://doi.org/10.1109/ecce-asia49820.2021.9479107].

Tenti P., Caldognetto T.: Chapter 4 – Master/Slave Power-Based Control of Low-Voltage Microgrids. Microgrid Advanced Control Methods and Renewable Energy System Integration, Elsevier, 2017, 101–135 [http://doi.org/10.1016/b978-0-08-101753-1.00004-8].

Wu H. et al.: Dynamic Economic Dispatch of a Microgrid: Mathematical Models and Solution Algorithm. International Journal of Electrical Power & Energy Systems 63, 2014, 336–346 [http://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.06.002].

Yang Y. et al.: Modelling and Optimal Energy Management for Battery Energy Storage Systems in Renewable Energy Systems: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews 167, 2022, 112671 [http://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112671].

Yusubov E., Bekirova L.: Adaptive Metaheuristic Moth-Flame Optimized Droop Control Method for DC Microgrids. International Conference Automatics and Informatics (ICAI), IEEE, 2022 [http://doi.org/10.1109/icai55857.2022.9960119].

STRATEGIA ZARZĄDZANIA ENERGIĄ SAMODZIELNEJ MIKROSIECI DC Z WYKORZYSTANIEM STANU NAŁADOWANIA BATERII . (2023). Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 13(3), 75-78. https://doi.org/10.35784/iapgos.5320

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Numer Tom 13 Nr 3 (2023)

Archiwum

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Authors

Abstrakt

Słowa kluczowe:

Bibliografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Licencja