Zaawansowane strategie zarządzania energią dla mikrosieci AC/DC
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 15 Nr 4 (2025)
-
Sterowanie lewitacją magnetyczną za pomocą regulatora PID z adaptacją opartą na liniowej interpolacji i algorytmie genetycznym
Dominik Fila, Andrzej Neumann, Bartosz Olesik, Jakub Pawelec, Kamil Przybylak, Mateusz Ungier, Dawid Wajnert5-9
-
Opracowanie systemu prognozowania awarii maszyn pakujących
Nataliia Huliieva, Nataliia Lishchyna, Viktoriya Pasternak, Zemfira Huliieva10-13
-
Opracowanie i weryfikacja modułowej, obiektowo zorientowanej architektury kontrolera logiki rozmytej dla konfigurowalnych i wbudowanych aplikacji
Rahim Mammadzada14-24
-
Energia pękania mechanicznego i właściwości strukturalno-mechaniczne przekąsek mięsnych z dodatkiem produktów pszczelich
Artem Antoniv, Igor Palamarchuk, Leonora Adamchuk, Marija Zheplinska25-31
-
Modelowanie procesów dynamicznych w układzie nieholonomicznym w postaci równania Gibbsa-Appella na przykładzie młyna kulowego
Volodymyr Shatokhin, Yaroslav Ivanchuk, Vitaly Liman, Sergii Komar, Oleksii Kozlovskyi32-38
-
Diagnostyka Covid-19 w czasie rzeczywistym na wbudowanych platformach IoT
Elmehdi Benmalek, Wajih Rhalem, Atman Jbari, Abdelilah Jilbab, Jamal Elmhamdi39-45
-
Hybrydowe modele do diagnozy choroby Parkinsona na podstawie pisma ręcznego
Asma Ouabd, Achraf Benba, Abdelilah Jilbab, Ahmed Hammouch46-50
-
System komputerowy do diagnostyki i terapii pomijania stronnego
Krzysztof Strzecha, Agata Bukalska-Strzecha, Krzysztof Kurzdym, Dominik Sankowski51-55
-
Informatyka i pomiary w opiece zdrowotnej: głębokie uczenie się w celu przewidywania ponownych hospitalizacji pacjentów z cukrzycą
Shiva Saffari, Mahdi Bahaghighat56-64
-
Optymalizacja dokładności nieinwazyjnego monitorowania poziomu glukozy za pomocą czujnika optycznego
Nurzhigit Smailov, Aliya Zilgarayeva, Sergii Pavlov, Balzhan Turusbekova, Akezhan Sabibolda65-70
-
Stochastyczna wielocelowa optymalizacja minimaksowa połączonego ekranu elektromagnetycznego w oparciu o trójwymiarowe modelowanie pola magnetycznego napowietrznych linii elektroenergetycznych
Borys Kuznetsov, Tatyana Nikitina, Alexander Kutsenko, Ihor Bovdui, Kostiantyn Czunikhin, Olena Voloshko, Roman Voliansky, Viktoriia Ivannikova71-75
-
Zaawansowane strategie zarządzania energią dla mikrosieci AC/DC
Zouhir Boumous, Samira Boumous, Tawfik Thelaidjia76-82
-
Eksperymentalne badanie układu przekształtnika wielostopniowego
Kyrmyzy Taissariyeva, Kuanysh Muslimov, Yerlan Tashtay, Gulim Jobalayeva, Lyazzat Ilipbayeva, Ingkar Issakozhayeva, Akezhan Sabibolda83-86
-
Prognozowanie parametrów strukturalnych w nanostrukturach plazmonicznych symulowanych metodą FDTD z wykorzystaniem uczenia głębokiego
Shahed Jahidul Haque, Arman Mohammad Nakib87-94
-
Opracowanie algorytmu obliczania procesów wymiany jonowej z użyciem ekosystemu Python
Iryna Chub, Oleksii Proskurnia, Kateryna Demchenko, Oleksandr Miroshnyk, Taras Shchur, Serhii Halko95-99
-
Inteligentny model sterowania niezawodnością i bezpieczeństwem w systemach transportu miejskiego
Anastasiia Kashkanova, Alexander Rotshtein, Andrii Kashkanov, Denis Katelnikov100-107
-
Analiza interakcji elementów modułowego systemu przechowywania paczek z wykorzystaniem diagramów UML
Lyudmila Samchuk, Yuliia Povstiana, Anastasia Hryshchuk108-116
-
Ocena zmodyfikowanych heurystyk wstawiania par w celu wystarczającego rozwiązania problemu transportu na żądanie w logistyce opieki zdrowotnej
Rodolfo Eleazar Pérez Loaiza, Aaron Guerrero-Campanur, Edmundo Bonilla Huerta117-123
-
Analiza nowoczesnych narzędzi, metod audytu i monitorowania bezpieczeństwa baz danych
Kateryna Mykhailyshyn, Oleh Harasymchuk, Oleh Deineka, Yurii Dreis, Volodymyr Shulha, Yuriy Pepa124-129
-
Poprawa jakości obrazów podwodnych poprzez połączenie metody Deep‑Retinex i sieci GAN
Anuradha Chinta, Bharath Kumar Surla, Chaitanya Kodali130-136
-
Matematyczna metoda oceny stanu cyberbezpieczeństwa usług chmurowych
Yevheniia Ivanchenko, Volodymyr Shulha, Ihor Ivanchenko, Yevhenii Pedchenko, Mari Petrovska137-141
-
Ocena wydajności wdrożeń LLM w wybranych usługach kontenerowych opartych na chmurze
Mateusz Stęgierski, Piotr Szpak, Sławomir Przyłucki142-150
-
Implementacja cech w języku C# przy użyciu Roslyn Source Generators
Mykhailo Pozur, Viktoria Voitko, Svitlana Bevz, Serhii Burbelo, Olena Kosaruk151-157
-
Wpływ dostosowywalnego harmonogramowania orkiestratora na wydajność uczenia maszynowego w urządzeniach brzegowych
Konrad Cłapa, Krzysztof Grudzień, Artur Sierszeń158-163
-
Rekonfigurowana architektura CoARX do implementacji funkcji haszującej ARX w mikrokontrolerach systemów IoT o ograniczonych zasobach
Serhii Zabolotnii, Inna Rozlomii, Andrii Yarmilko, Serhii Naumenko164-169
-
Integralna ocena jakości wody źródlanej z wykorzystaniem zestawu narzędzi logiki rozmytej
Vyacheslav Repeta, Oleksandra Krykhovets, Yurii Kukura170-176
-
Wybrane zagadnienia dotyczące światłowodowych czujników zgięcia
Les Hotra, Jacek Klimek, Ihor Helzhynskyy, Oksana Boyko, Svitlana Kovtun177-181
Archiwum
-
Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
-
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27
-
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
-
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
-
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
-
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
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
samira.boumous@univ-soukahras.dz
samira.boumous@univ-soukahras.dz
t.thelaidjia@univ-soukahras.dz
Abstrakt
Niniejszy artykuł bada dynamikę mocy czynnej i biernej hybrydowej mikrosieci AC/DC, ze szczególnym uwzględnieniem skoordynowanego zarządzania energią pomiędzy systemami fotowoltaicznymi (PV), generatorami synchronicznymi, ogniwami paliwowymi, bateriami i superkondensatorami. Nowość tej pracy polega na zintegrowanej ocenie dwukierunkowego przepływu mocy, odpowiedzi przejściowej i stabilności napięcia, które są rozpatrywane jednocześnie poprzez szczegółowe symulacje. W przeciwieństwie do istniejących badań, które podkreślają głównie działanie w stanie ustalonym lub izolowaną wydajność komponentów, nasza analiza zapewnia całościowy obraz interakcji komponentów w warunkach dynamicznych. Jednostka fotowoltaiczna jest modelowana z trójkątnym profilem mocy, osiągającym szczyt 7 kW w ciągu 200 sekund, co pozwala uchwycić realistyczną zmienność generacji energii słonecznej. Generator synchroniczny stale dostarcza około 5 kW, dostosowując swoją moc wyjściową w celu kompensacji wahań obciążenia w zakresie od 5,5 do 9,5 kW. Ogniwo paliwowe o minimalnej mocy wyjściowej 2 kW zapewnia ciągłe zasilanie w okresach niskiego poziomu energii odnawialnej. Elementy magazynujące energię pełnią uzupełniające się role: bateria na przemian ładuje się i rozładowuje, podczas gdy superkondensator łagodzi szybkie odchylenia mocy w zakresie od –0,05 kW do 0,3 kW. Po stronie mocy biernej obciążenie wymaga od –0,95 kvar do –0,5 kvar, przy czym generator synchroniczny wnosi –0,65 kvar, a przetwornice źródła napięcia (VSC1 i VSC2) zapewniają dodatkowe wsparcie dynamiczne. Co ważne, bateria i ultrakondensator utrzymują stabilność napięcia na poziomie odpowiednio 431,665 V i 249,5 V. Ogólnie rzecz biorąc, wyniki badań potwierdzają solidność i wydajność proponowanej strategii hybrydowej mikrosieci, podkreślając jej wkład w zwiększanie odporności sieci, stabilności i niezawodnego zarządzania przepływem energii.
Słowa kluczowe:
Bibliografia
[1] Al-Ezzi A. S., Ansari M. N. M.: Photovoltaic Solar Cells: A Review. Applied Systems Innovation 5(4), 2022, 67 [https://doi.org/10.3390/asi5040067].
[2] Al-Ismail F. S.: DC Microgrid Planning, Operation, and Control: A Comprehensive Review. IEEE Access 9, 2021, 36154–36172 [https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3062840].
[3] Alam M. S. et al.: Renewable Energy Integration with DC Microgrids: Challenges and Opportunities. Electric Power Systems Research 234, 2024, 110548 [https://doi.org/10.1016/j.epsr.2024.110548].
[4] Atawi I. E. et al.: Recent Advances in Hybrid Energy Storage System Integrated Renewable Power Generation: Configuration, Control, Applications, and Future Directions. Batteries 9(1), 2023, 29 [https://doi.org/10.3390/batteries9010029].
[5] Baker N. et al.: Development and Wave Tank Demonstration of a Fully Controlled Permanent Magnet Drive for a Heaving Wave Energy Converter. Energies 15(13), 2022, 4811 [https://doi.org/10.3390/en15134811].
[6] Bašić M. et al.: Dynamic Equivalent Circuit Models of Lead-Acid Batteries: A Performance Comparison. IFAC-PapersOnLine 55(4), 2022, 189–194 [https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.06.031].
[7] Bharti K. P. et al.: Designing a Bidirectional Power Flow Control Mechanism for Integrated EVs in PV-Based Grid Systems Supporting Onboard AC Charging. Sustainability 16(20), 2024, 8791 [https://doi.org/10.3390/su16208791].
[8] Boumous Z., Boumous S.: Novel Intelligent Control of Photovoltaic System Using ANFIS Gravitational Search for MPPT Controller. Przegląd Elektrotechniczny 100(7), 2024, 108–112.
[9] Cagnano A., De Tuglie E., Mancarella P.: Microgrids: Overview and Guidelines for Practical Implementations and Operation. Applied Energy 258, 2020, 114039 [https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.114039].
[10] Cao F. et al.: Advances in Low Pt Loading Membrane Electrode Assembly for Proton Exchange Membrane Fuel Cells. Molecules 28(2), 2023, 773 [https://doi.org/10.3390/molecules28020773].
[11] Choudhury S.: Review of Energy Storage System Technologies Integration to Microgrid: Types, Control Strategies, Issues, and Future Prospects. Journal of Energy Storage 48, 2022, 103966 [https://doi.org/10.1016/j.est.2022.103966].
[12] Di Piazza M. C.: Energy Management Systems for Optimal Operation of Electrical Micro/Nanogrids. Energies 14, 2021, 8469 [https://doi.org/10.3390/en14248469].
[13] Faazila Fathima S., Premalatha L.: Protection Strategies for AC and DC Microgrid – A Review of Protection Methods Adopted in Recent Decade. IETE Journal of Research 69(9), 2021, 6573–6589 [https://doi.org/10.1080/03772063.2021.1990140].
[14] Fu Q. et al.: Dynamic Analysis of Energy Storage Integrated Systems Considering Bidirectional Power Flow and Different Control Loops of Energy Storages. Journal of Energy Storage 86, 2024, 111171 [https://doi.org/10.1016/j.est.2024.111171].
[15] Gao T., Lu W.: Machine Learning Toward Advanced Energy Storage Devices and Systems. iScience 24(1), 2021, 101936 [https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.101936].
[16] Gundogdu B., Gladwin D. T.: Bi-Directional Power Control of Grid-Tied Battery Energy Storage System Operating in Frequency Regulation. International Electrical Engineering Congress (iEECON), IEEE, 2018, 1–4 [https://doi.org/10.1109/IEECON.2018.8712259].
[17] Hahn R. et al.: Optimization of Efficiency and Energy Density of Passive Micro Fuel Cells and Galvanic Hydrogen Generators. Design, Test, Integration & Packaging of MEMS/MOEMS (DTIP), 2008, 34–41 [https://doi.org/10.1109/DTIP.2008.4752947].
[18] Hannan M. A. et al.: Power Electronics Contribution to Renewable Energy Conversion Addressing Emission Reduction: Applications, Issues, and Recommendations. Applied Energy 251, 2019, 113404 [https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.113404].
[19] Kalitjuka T.: Control of Voltage Source Converters for Power System Applications. Master's thesis. Norwegian University of Science and Technology 2011.
[20] Malekjamshidi Z. et al.: Bidirectional Power Flow Control with Stability Analysis of the Matrix Converter for Microgrid Applications. International Journal of Electrical Power & Energy Systems 110, 2019, 725–736 [https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2019.03.053].
[21] Nair U. R., Costa-Castelló R.: A Model Predictive Control-Based Energy Management Scheme for Hybrid Storage System in Islanded Microgrids. IEEE Access 8, 2020, 97809–97822 [https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2996434].
[22] Plait A., Saenger P., Bouquain D.: Fuel Cell System Modeling Dedicated to Performance Estimation in the Automotive Context. Energies 17(15), 2024, 3850 [https://doi.org/10.3390/en17153850].
[23] Qoria T. et al.: Current Limiting Algorithms and Transient Stability Analysis of Grid-Forming VSCs. Electric Power Systems Research 189, 2020, 106726 [https://doi.org/10.1016/j.epsr.2020.106726].
[24] Radhika R., Thampatty K. C. S.: Impacts of Renewable Energy Integration on Power System Stability. Technology & Engineering Management Conference – Asia Pacific (TEMSCON-ASPAC), IEEE, 2023, 1–6 [https://doi.org/10.1109/TEMSCON-ASPAC59527.2023.10531586].
[25] Ramos G. A., Costa-Castelló R.: Energy Management Strategies for Hybrid Energy Storage Systems Based on Filter Control: Analysis and Comparison. Electronics 11(10), 2022, 1631 [https://doi.org/10.3390/electronics11101631].
[26] Ren Z., Du C.: A Review of Machine Learning State-of-Charge and State-of-Health Estimation Algorithms for Lithium-Ion Batteries. Energy Reports 9, 2023, 2993–3021 [https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.01.108].
[27] Sarwar S. et al.: Enhanced Energy Balancing and Optimal Load Curtailment Strategy for DC Microgrid Integration in Hybrid AC/DC Distribution Networks. IET Smart Grid 7(4), 2024, 400–411 [https://doi.org/10.1049/stg2.12164].
[28] Sreenu C. et al.: Pairing Voltage-Source Converters with PI Tuning Controller Based on PSO for Grid-Connected Wind-Solar Cogen. Franklin Open 8, 2024, 100138 [https://doi.org/10.1016/j.fraope.2024.100138].
[29] Stoffel P. et al.: Evaluation of Advanced Control Strategies for Building Energy Systems. Energy and Buildings 280, 2023, 112709 [https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2022.112709].
[30] Szpulak P. et al.: Investment Profitability Analysis of an On-Grid Photovoltaic System. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska 7(2), 2017, 36–39 [https://doi.org/10.5604/01.3001.0010.4835].
[31] Tang C., Zhao J.: Distributed Economic Pinning Control Based on Deep Reinforcement Learning for Isolated Microgrids. Electric Power Systems Research 241, 2025, 111377 [https://doi.org/10.1016/j.epsr.2024.111377].
[32] Teasdale A. et al.: A Study on an Energy-Regenerative Braking Model Using Supercapacitors and DC Motors. World Electric Vehicle Journal 15(7), 2024, 326 [https://doi.org/10.3390/wevj15070326].
[33] Tseng K.-C., Chang Y.-C., Cheng C.-A.: Implementation and Analysis of Ultracapacitor Charger in Hybrid Energy-Storage System for Electric-Vehicle Applications. IET Power Electronics 13, 2020, 1–9 [https://doi.org/10.1049/iet-pel.2019.1469].
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 271
Downloads: 223

