Details

Title: Определение оптимального состава оборудования автономных ЭЭС, включающих накопитель и ВИЭ на основе солнечных панелей: выпускная квалификационная работа магистра: направление 13.04.02 «Электроэнергетика и электротехника» ; образовательная программа 13.04.02_23 «Энергетические установки на основе использования возобновляемых источников энергии»
Creators: Лебедев Иван Олегович
Scientific adviser: Коровкин Николай Владимирович
Other creators: Сахно Людмила Ивановна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт энергетики
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: график нагрузки; равномерное потребление; аккумулятор; накопитель; matlab; математическая модель; двухтарифный режим; минимальная стоимость электроэнергии; экономическая эффективность; линейное программирование; генетический алгоритм; множество парето; комфортность; микроээс; load schedule; even consumption; battery; mathematical model; two-tariff mode; minimum cost of the electric power; cost efficiency; linear programming; geneticheskiy algoritm; front pareto; comfort; micro electricity system
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 13.04.02
Speciality group (FGOS): 130000 - Электро- и теплоэнергетика
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-5009
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Создана математическая модель, позволяющая подобрать оптимальный состав микроЭЭС на базе солнечных панелей и накопителя электроэнергии по критериям минимальных затрат, равномерности и комфортности потребления с помощью многоцелевого генетического алгоритма. При каждом запуске генетического алгоритма с его подзадачей линейного программирования, происходит случайная генерация суточных графиков потребления электроэнергии, а так же построение случайных графиков выдачи мощности солнечными панелями, с учётом случайной погоды каждый день. В работе проанализированы результаты оптимизации генетического алгоритма с разным количеством целевых функций: двухцелевые задачи и одна трёх целевая задача. К двухцелевым относятся: задачи с минимизацией затрат и получением равномерности; с максимальной комфортностью потребления и с минимум затрат; и с максимальной комфортностью потребления и с получением равномерности. Трёх целевая задача представляет из себя поиск минимума по всем трём критериям: минимум затрат, комфортность потребления и получение равномерности.

A mathematical model has been created that allows you to select the optimal composition of microelectric power based on solar panels and an energy storage device according to the criteria of minimum costs, uniformity and comfort of consumption using a multi-purpose genetic algorithm. Each time the genetic algorithm is launched with its linear programming sub-task, random generation of daily electricity consumption graph , as generation of random power delivery graph by solar panels, taking into account random weather every day. The paper analyzes the results of optimization of the genetic algorithm with a different number of objective functions: two-target tasks and one three target task. two-target tasks include minimizing: costs and obtaining uniformity; with the maximum comfort of consumption and with a minimum of costs; and with maximum comfort of consumption and with obtaining uniformity. Three target task is to find a minimum for all three criteria: minimum costs, comfort consumption and obtaining uniformity.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users Read
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Введение
  • 1 Постановка задачи оптимизации энергосистемы с накопителем и солнечными панелями
    • 1.1 Определение объекта исследования
    • 1.2 Описание набора ограничений работы объекта исследования
    • 1.3 Математическая постановка задачи
    • 1.4 Построение графиков выработки и потребления
    • 1.5 Равномерность потребления и способы выравнивания
    • 1.6 Критерии определения эффективности исследуемой системы
      • 1.6.1 Стоимость накопителя
      • 1.6.2 Стоимость солнечных панелей
      • 1.6.3 Тариф на электроэнергию сети
      • 1.6.4 Комфортность электропотребления
  • 2 Описание работы микроэлектроэнергетической системы при заданной нагрузке
    • 2.1 Состав микроЭЭС
    • 2.2 Работа linprog при разных параметрах
  • 3 Поиск оптимальных параметров при помощи генетического алгоритма
    • 3.1 Работа генетического алгоритма
    • 3.2 Оптимизация по двум критериям
    • 3.3 Оптимизация по трём критериям
  • Заключение
  • Библиографический список
  • Приложение А

Usage statistics

stat Access count: 30
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics