Детальная информация

Название: 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»
Авторы: Лебедев Иван Олегович
Научный руководитель: Коровкин Николай Владимирович
Другие авторы: Сахно Людмила Ивановна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт энергетики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: 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
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 13.04.02
Группа специальностей ФГОС: 130000 - Электро- и теплоэнергетика
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-5009
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • 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

Статистика использования

stat Количество обращений: 30
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика