STRATEGIA ZARZĄDZANIA ENERGIĄ SAMODZIELNEJ MIKROSIECI DC Z WYKORZYSTANIEM STANU NAŁADOWANIA BATERII

Elvin Yusubov

elvinyusifov05@gmail.com
Azerbaijan State Oil and Industry University, Department of Instrumentation Engineering (Azerbejdżan)
https://orcid.org/0000-0001-6199-9266

Lala Bekirova


Azerbaijan State Oil and Industry University, Department of Instrumentation Engineering (Azerbejdżan)
https://orcid.org/0000-0003-0584-7916

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

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].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e11694   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/JESTPE.2015.2413361   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1155/2013/953792   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/ICECCME52200.2021.9590884   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.3390/en15165889   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/PESGRE45664.2020.9070484   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2011.10.013   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-821726-9.00010-2   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/MERCon.2019.8818765   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-323-85463-4.00007-1   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/JPROC.2014.2317451   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/ICDCM.2017.8001048   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/IPEMC-ECCEAsia48364.2020.9368065   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/CICED.2016.7576132   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/ICDCM45535.2019.9232907   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.3390/buildings7020042   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/ECCE-Asia49820.2021.9479107   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-08-101753-1.00004-8   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.06.002   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112671   Google Scholar

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].
DOI: https://doi.org/10.1109/ICAI55857.2022.9960119   Google Scholar


Opublikowane
2023-09-30

Cited By / Share

Yusubov, E., & Bekirova, L. (2023). STRATEGIA ZARZĄDZANIA ENERGIĄ SAMODZIELNEJ MIKROSIECI DC Z WYKORZYSTANIEM STANU NAŁADOWANIA BATERII . Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 13(3), 75–78. https://doi.org/10.35784/iapgos.5320

Autorzy

Elvin Yusubov 
elvinyusifov05@gmail.com
Azerbaijan State Oil and Industry University, Department of Instrumentation Engineering Azerbejdżan
https://orcid.org/0000-0001-6199-9266

Autorzy

Lala Bekirova 

Azerbaijan State Oil and Industry University, Department of Instrumentation Engineering Azerbejdżan
https://orcid.org/0000-0003-0584-7916

Statystyki

Abstract views: 158
PDF downloads: 157