La asignación de potencia económica de un sistema de gestión de energía basado en energía fotovoltaica conectado a la red: enfoque de co-optimización
Autores: Adenuga, Olukorede Tijani; Krishnamurthy, Senthil
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La asignación de potencia económica de un sistema de gestión de energía basado en energía fotovoltaica conectado a la red: enfoque de co-optimización
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Plantas de energía
Integración
Demanda de carga
Optimización
Costo de líneas de transmisión
Despacho económico de energía
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
El requisito para la integración de las centrales eléctricas debido al aumento cíclico en el consumo de energía eléctrica se debe a la demanda de carga fluctuante experimentada con los sistemas de red actuales. Esta integración requiere asignar cargas de manera efectiva a las centrales eléctricas para un costo mínimo de línea de transmisión conectada a la red, al tiempo que se cumplen las restricciones de la red. En este documento, formulamos un problema de optimización para minimizar el costo operativo total de todas las plantas comprometidas transmitidas a la red, al tiempo que se cumplen las restricciones de la red y se garantiza la co-optimización del despacho económico de energía (EPD) y el sistema de gestión energética. El método de optimización de enjambre de partículas (PSO) desarrollado resuelve el problema de optimización utilizando una función cuadrática por partes para describir el costo operativo de las unidades de generación, y se emplea el enfoque del coeficiente B para estimar las pérdidas de transmisión. Se realizan ajustes inteligentes a los coeficientes de aceleración y se sugiere un algoritmo completamente nuevo para distribuir los valores de potencia iniciales a las unidades de generación. La estrategia de despacho económico de energía desarrollada demostró con éxito una reducción de costos imperativa, con una carga conectada de 850 MW, 1263 MW y 2630 MW de demanda de energía, en contraste con los valores de costos de aplicación previos de PSO, ahorros máximos anuales de (0,55%, 91,87), (46,55%, 3,78) y (73,86%, 89,10), respectivamente, y beneficios ambientales significativos. El enfoque de co-optimización propuesto puede mejorar significativamente la proporción de autoconsumo en comparación con el método base.
Descripción
El requisito para la integración de las centrales eléctricas debido al aumento cíclico en el consumo de energía eléctrica se debe a la demanda de carga fluctuante experimentada con los sistemas de red actuales. Esta integración requiere asignar cargas de manera efectiva a las centrales eléctricas para un costo mínimo de línea de transmisión conectada a la red, al tiempo que se cumplen las restricciones de la red. En este documento, formulamos un problema de optimización para minimizar el costo operativo total de todas las plantas comprometidas transmitidas a la red, al tiempo que se cumplen las restricciones de la red y se garantiza la co-optimización del despacho económico de energía (EPD) y el sistema de gestión energética. El método de optimización de enjambre de partículas (PSO) desarrollado resuelve el problema de optimización utilizando una función cuadrática por partes para describir el costo operativo de las unidades de generación, y se emplea el enfoque del coeficiente B para estimar las pérdidas de transmisión. Se realizan ajustes inteligentes a los coeficientes de aceleración y se sugiere un algoritmo completamente nuevo para distribuir los valores de potencia iniciales a las unidades de generación. La estrategia de despacho económico de energía desarrollada demostró con éxito una reducción de costos imperativa, con una carga conectada de 850 MW, 1263 MW y 2630 MW de demanda de energía, en contraste con los valores de costos de aplicación previos de PSO, ahorros máximos anuales de (0,55%, 91,87), (46,55%, 3,78) y (73,86%, 89,10), respectivamente, y beneficios ambientales significativos. El enfoque de co-optimización propuesto puede mejorar significativamente la proporción de autoconsumo en comparación con el método base.