Фасад баттс оптима плотность: Страница не найдена

ФАСАД БАТТС ОПТИМА

Наличие на складе Есть

6 880 руб / м.куб. 7 242руб

Фасад Баттс Оптима 50-250мм Варианты:

Фасад Баттс Оптима 50-250мм

Описание

Наименование				Категория	Размеры			Упаковка, штук	Упаковка, м2	Упаковка, м3	Цена (с НДС)
					Длина	Ширина	Толщина				м2	м3
Теплоизоляция штукатурных фасадов
ФАСАД БАТТС ОПТИМА			Диапазон толщин: 50-250 мм с шагом 10 мм.     Возможно производство продукции по параметрам:  1000×600**, 1200×500**мм.  Продукция категорий А и В всех типов и размеров полностью указана в прайс-листе.  Минимальный заказ на продукцию категории А отсутствует, на категорию В составляет 6 тонн, на категорию С – 9 тонн. ** – Продукция категории С, если иное не указано дополнительно.	C	1200	600	50	5	3,600	0,180	362,10	7 242,00
				C	1200	600	60	4	2,880	0,173	434,52	7 242,00
				C	1200	600	70	3	2,160	0,151	506,94	7 242,00
				C	1200	600	80	3	2,160	0,173	579,36	7 242,00
				C	1200	600	90	3	2,160	0,194	651,78	7 242,00
				B	1000	600	100	3	1,800	0,180	717,20	7 172,00
				B	1200	600	100	2	1,440	0,144	717,20	7 172,00
				C	1200	600	110	2	1,440	0,158	796,62	7 242,00
				C	1200	600	120	2	1,440	0,173	869,04	7 242,00
				C	1200	600	130	2	1,440	0,187	941,46	7 242,00
				C	1200	600	140	2	1,440	0,202	1 013,88	7 242,00
				В	1000	600	150	2	1,200	0,180	1 075,80	7 172,00
				B	1200	600	150	2	1,440	0,216	1 075,80	7 172,00
				C	1200	600	160	2	1,440	0,230	1 158,72	7 242,00
				C	1200	600	170	2	1,440	0,245	1 231,14	7 242,00
				C	1200	600	180	1	0,720	0,130	1 303,56	7 242,00
				C	1200	600	190	1	0,720	0,137	1 375,98	7 242,00
				C	1200	600	200	1	0,720	0,144	1 448,40	7 242,00
				C	1200	600	210	1	0,720	0,151	1 520,82	7 242,00
				C	1200	600	220	1	0,720	0,158	1 593,24	7 242,00
				C	1200	600	230	1	0,720	0,166	1 665,66	7 242,00
				C	1200	600	240	1	0,720	0,173	1 738,08	7 242,00
				C	1200	600	250	1	0,720	0,180	1 810,50	7 242,00

ОПИСАНИЕ ПРОДУКТА:

ФАСАД БАТТС ОПТИМА – жесткие и плотные теплоизоляционные плиты на синтетическом связующем, устойчивые к деформациям. Изготавливаются из каменной ваты на основе горных пород базальтовой группы. Лицевая сторона плит маркируется; монтаж рекомендуется производить маркированной стороной наружу (вверх).

ПРИМЕНЕНИЕ: 

Плиты из каменной ваты ФАСАД БАТТС ОПТИМА используются в качестве теплоизоляционного слоя в системах фасадной изоляции с тонким штукатурным слоем. Продукт обеспечивает не только теплоизоляцию, но также является основанием для нанесения штукатурного слоя.

КРЕПЛЕНИЕ:

Механическое крепление осуществляется специальными дюбелями. Расчет количества дюбелей, необходимых для крепления, смотрите в каталоге по системе теплоизоляции фасадов с тонким штукатурным слоем ROCKFACADE

РАЗМЕРЫ:

Длина, мм	Ширина, мм	Толщина, мм
1200, 1000	600	50-250

 

ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Параметр	Значение
Плотность при толщине 50-70 мм	120 кг/м³
Плотность при толщине 80-250	110 кг/м³
Теплопроводность	λ10 = 0,037 Вт/(м·К)
Теплопроводность	λ25 = 0,039 Вт/(м·К)
Теплопроводность	λА = 0,040 Вт/(м·К)
Теплопроводность	λБ = 0,042 Вт/(м·К)
Группа горючести	НГ
Предел прочности на отрыв слоев, не менее	15 кПа
Прочность на сжатие при 10 % деформации, не менее	40 кПа
Водопоглощение при кратковременном и частичном погружении, не более	1,0 кг/м²
Содержание органических веществ, % по массе, не более	4,5 %
Паропроницаемость, не менее	μ = 0,30 мг/(м·ч·Па)
Класс пожарной опасности материала	КМ0
Фасовка,	1-6 (в зависимости от толщины) шт.
Расход,	1,02 м2

Фасад Баттс Оптима | Цена

Фасад Баттс ОПТИМА — однослойная минвата плотностью 110-120 кг/куб. м применяется для утепления наружных стен с отделкой тонкослойной штукатуркой толщиной от 2 мм. Утеплитель жёсткий, что позволяет ему выдерживать нагрузки без прогибов. Технические характеристики дают возможность использовать материал и в качестве противопожарных рассечек. Во время пожара он сдерживает распространение пламени по всей конструкции фасадного утепления. К стенам крепится дюбелями.

Для утепления криволинейных штукатурных стен используют специальный утеплитель Фасад Ламелла плотностью 90 кг/куб. м. Его особенностями являются вертикальная ориентация волокон и высокая прочность на отрыв слоёв. Такие качества необходимы при утеплении эркеров, колонн, пилястров или прочих элементов с округлой поверхностью. Узкие полосы изоляции удобно использовать при обкладке стен клинкерной плиткой.

Крепить полоски можно на клей и дюбели.

Применение Роквул Фасад Баттс ОПТИМА

• Наружная теплоизоляция стен с отделкой тонкослойной штукатуркой толщиной от 2 мм
• Устройство рассечек, в том числе противопожарных
• На капитальные, самонесущие и навесные стены:
  1. бетонные
  2. кирпичные
  3. из прочих каменных стройматериалов

Преимущества Фасад Баттс ОПТИМА

• Многофункциональность: утеплитель, основание для штукатурки, рассечки
• Существенная экономия на скорости и стоимости фасадных работ
• Устойчивость к деформациям
• Высокопрочная и жёсткая минвата Фасад Баттс ОПТИМА: плотность около 120 кг/куб. м
• Снижает уровень уличного шума
• Эффективный теплоизолятор — сокращает примерно 40% затрат на отопление
• Пожаробезопасность — не горит
• Паропроницаемость
• Выгодный Фасад Баттс ОПТИМА — цена и качество оптимально сбалансированы
• Повышенная влагоустойчивость
• Сохраняет рабочие качества свыше 50 лет
• Экологическая чистота
• У нас можно купить минплиты ОПТИМА со всеми сопутствующими материалами

Роквул Фасад Баттс ОПТИМА характеристики…

Наименование показателя	Ед. изм.	Величина показателя
Плотность	кг/м3	110 – 120
Теплопроводность λ10	Вт/(м·К)	0,037
Теплопроводность λ25	Вт/(м·К)	0,039
Категория стойкости к огню	группа	НГ – негорючий, класс КМ0
Прочность на сжатие при 10 % деформации, не менее	кПа	40
Предел прочности на отрыв слоев, не менее	кПа	15
Водопоглощение, не более (кратковременное и частичное погружение)	кг/м2	1
Паропроницаемость, не менее	мг/(м·ч·Па)	0,30
Размеры плит	мм	1000 х 600; 1200 х 500; 1200 х 600
Толщины плит	мм	50 – 250мм, с шагом в 10мм

Установка теплоизоляционных плит ОПТИМА

Монтаж начинается с установки горизонтального металлического цокольного профиля для поддержания первого ряда плит. В профиль минвата укладывается длинной стороной и фиксируется к стенам с помощью клея и дополнительно пластиковыми тарельчатыми дюбелями. Более надёжное приклеивание можно обеспечить предварительным растиранием небольшого количества клея по всей поверхности утеплителя. Затем уже повторно наносят весь необходимый объём клея. Установку выполняют с разбежкой швов по вертикали.

После приклеивания нужно заармировать наружные углы. Армирующий состав твердеет 24 часа, и затем приступают к армированию всей стены с Фасад Баттс ОПТИМА. Характеристики позволяют использовать утеплитель и в качестве основания под штукатурку, поэтому прямо на него наносится клей, в который вдавливается армирующая сетка из стеклоткани. Для закрепления сверху её нужно покрыть 1-2 мм клея. Когда клей высохнет, поверхность грунтуют праймером для получения надёжной адгезии. В конце стену покрывают миниральной штукатуркой и красят.

Только у нас продаётся минвата ОПТИМА по самым низким ценам

В нашем интернет-магазине вы найдёте самые дешёвые в городе Фасад Баттс ОПТИМА. Цена может быть оптовой и розничной, со скидками от объёма и для постоянных покупателей. Этот утеплитель выпускается следующих размеров 1000х600, 1200х600 и 1200х500мм. Толщина для всех типоразмеров варьируется в пределах 50 – 250 мм. Минвата герметично упакована в полиэтиленовую плёнку, и каждая пачка имеет ручки для удобства переноски. Купить теплоизоляцию можно непосредственно на складе или сделать заказ онлайн в интернет-магазине. Понравился материал статьи? Расскажите о нём:

Цена Фасад Баттс Оптима в Москве со скидкой!

Фасад Баттс Оптима – жёсткие теплоизоляционные плиты из волокон расплавленных камней. Тонкие пружинящие нити получаются при остывании разогретой до высоких температур массы. Волокна формуются в полотно, которое утрамбовывается под прессом. Плотность материала строго контролируется оборудованием в производственных условиях.

Какие преимущества Фасад Batts Оптима ценят специалисты?

• Высокая эффективность. Каменная вата удерживает воздух, который сам по себе не проводит тепло, потому утеплитель хорошо сдерживает теплообмен изолированной поверхности и окружающей среды.
• Негорючесть. Базальтовые минплиты не горят, так как волокна из камней не возгораются при открытом пламени и нагреве до очень высоких температур.
• Простота монтажа. Плиты минваты имеют лицевую сторону, которая специально приспособлена под нанесение штукатурного раствора. Полотно из базальтовых нитей хорошо режется, а для механического крепления достаточно набора из дюбелей.
• Стабильные параметры. Минераловатный утеплитель сохраняет свои  размеры, не проседает даже под воздействием постоянной вибрации.
• Долговечность. Биостойкие, плиты не корродируют, а также устойчивы к атакам грибков и плесени.
• Химическая инертность. Минплита успешно применяется в составе штукатурных фасадных систем с применением щелочных и других химических составов.
• Большой выбор размеров. Минераловатные изделия производятся с определённой длиной, толщиной и шириной от 50 до 250 мм, что позволяет монтировать теплоизоляционную систему нужной конфигурации.

Где применяются плиты Фасад Баттс Оптима?

Компактные и практичные плиты из базальтовой ваты получили широкое применение в фасадных системах со штукатурным слоем. Для лучшей адгезии со штукатуркой имеют специальную лицевую сторону. Легкий утеплитель учитывает все особенности наружного утепления и не оказывает дополнительной нагрузки на основание.

Плиты утеплителя в упаковке

Длина, мм	Ширина, мм	Толщина, мм
1000	600	40-200
1200	1000	40-200

 

Плиты ROCKWOOL Фасад Баттс Д Оптима в Казани

Плиты ROCKWOOL Фасад Баттс Д Оптима (уп. 2 плиты, 0,216 м3) 1200 х 600 х150 мм – жесткие и плотные теплоизоляционные плиты на синтетическом связующем, устойчивые к деформациям. Изготавливаются из каменной ваты на основе горных пород базальтовой группы.

Плиты из каменной ваты Фасад Баттс Оптима используются в гражданском и промышленном строительстве в качестве теплоизоляционного слоя в системах фасадной изоляции с тонким штукатурным слоем. Продукт обеспечивает не только теплоизоляцию, но также является основанием для нанесения штукатурного слоя.

Основные преимущества:

• отличная теплоизоляция. Минимальный коэффициент теплопроводности – гарантия качественного и надежного утепления;
• экологичность. Опасное фенолформальдегидное вещество давно заменили безобидным связующим на синтетической основе;
• жесткость. Повышенные показатели плотности и жесткости помогают материалу без потери функциональности выдерживать большие нагрузки;
• пожаробезопасность. Все утеплители ROCKWOOL – это негорючая теплоизоляция на основе каменной ваты, которая может использоваться на пожароопасных объектах;
• долговечность. При условии покупки сертифицированного материала и его правильного монтажа созданная система прослужит Вам не менее 50 лет;
• простой монтаж. Возможен без наличия какого- либо строительного опыта;
• стабильность характеристик. Базальтовая вата сохраняет все свои положительные свойства и изначальные размеры на протяжении всего срока службы;
• небольшой вес. Такой утеплитель оказывает минимальную нагрузку на строительные конструкции.

Утеплитель фиксируется на основании с помощью дюбелей. Для удобства монтажа верхняя сторона плиты отмечена специальной маркировкой – это минимизирует риск ошибок при установке.

• Назначение Для дома / Для фасада / Под штукатурку
• Область применения Штукатурные фасады
• Основа Базальт
• Страна-производитель Россия
• Тип товара Фасад Баттс
• Длина, мм 1200
• Плотность, кг/м3 до 120
• Толщина, мм 150
• Ширина, мм 600

technophas optima ТЕХНОНИКОЛЬ – Стройте с качеством Citadeli!

Основные физико-механические свойства :

Название параметра	Единица измерения	Критерии	Значение	Методология испытаний
Теплопроводность, λ 10	Вт / м · ° K	Не выше	0,036	Госстандарт 7076-99, ГОСТ 31925-2011 (EN 12667: 2001), ГОСТ 31924-2011 (EN 12939: 2000)
Теплопроводность, λ D	Вт / м · ° K	Не выше	0,037	ГОСТ 32314-2011 (EN 13162: 2008)
Теплопроводность, λ А	Вт / м · ° K	Не выше	0,040	Госстандарт 7076-99, Свод правил 23-101-2004
Теплопроводность, λ Б	Вт / м · ° K	Не выше	0,041	Госстандарт 7076-99, Свод правил 23-101-2004
Прочность на сжатие при 10% деформации	кПа	Не менее	30	ГОСТ EN 826-2011
Прочность на растяжение перпендикулярно наружным поверхностям	кПа	Не менее	15	ГОСТ EN 1607-2011
Содержание органических веществ	%	Не выше	4,5	ГОСТ 17177-94
Кратковременное водопоглощение при частичном погружении	кг / м 2	Не выше	1	ГОСТ EN 1609-2011
Водопоглощение при частичном погружении образцов в течение фиксированного длительного времени	кг / м 2	Не выше	3	ГОСТ EN 12087-2011
Воспламеняемость	градуса	–	негорючий	ГОСТ 30244-94
Плотность	кг / м 3	–	120 (± 10)	ГОСТ 17177-94

Геометрические параметры:

Название параметра	Единица измерения	Критерии	Значение
длина	мм	1200 (1000) *	ГОСТ ЕН 822-2011
Ширина	мм	600	ГОСТ ЕН 822-2011
Толщина	мм	40-250 *	ГОСТ ЕН 823-2011
Сорт по толщине	Т	Т4	ГОСТ 32314-2011 (EN 13162: 2008)

* Уточняйте возможность изготовления партии требуемого размера.

Плиты ТЕХНОФАС ОПТИМА используются Плиты ТЕХНОФАС СТАНДАРТ ЛАЙТ используются в промышленном и гражданском строительстве в качестве тепло- и звукоизоляционного слоя в системах наружной теплоизоляции с тонким защитным и декоративным слоем штукатурки (без ограничения по высоте).

Выполнение работ:
На основании ГОСТ 72746455-4.4.1-2016 «Фасадные системы наружного утепления зданий».

Хранение:
Плиты необходимо хранить в контейнерах или штабелировать на поддонах отдельно по торговой марке и размеру. Материал должен быть защищен от атмосферных осадков на протяжении всего срока хранения.

Транспортировка:
Транспортировка и хранение плит должны соответствовать ГОСТ 25880-83. Плиты выгружаются на склад минимум за сутки до отправки заказчику.

Данные упаковки:
Для упаковки используется полиэтиленовая термоусадочная пленка. Методика обертывания и фиксации упаковочного материала должна обеспечивать безопасную и надежную упаковку плит, их сохранность и целостность при погрузочно-разгрузочных работах, транспортировке и хранении.

USC Услуги по управлению помещениями | Home

USC Услуги по управлению помещениями | Дом

• Ресурсный центр USC COVID-19

  Щелкните для получения информации, поддержки и ресурсов сообщества USC.

  Узнать больше

• Красные розы в парке выпускников

  Красные розы в Alumni Park в этом месяце расцвели, придавая кампусу впечатляющий вид! Эти гибридные розы Tea Rose были посажены нашей командой FMS Landscape, и в апреле прошлого года была добавлена ​​новая сеялка для свежего вида. Этот особый тип цветов называется «Почёт ветеранов».

• CSS сантехники Сантехники

  Central Shop Services (CSS) гордятся тем, что предоставляют своим университетским клиентам высококачественные и оперативные услуги.Разносторонний и новаторский в своем подходе, команда использует самые современные инструменты и методы в работе над проектами. От ремонта сломанных водопроводных труб до обслуживания канализационных сетей университетского городка сантехники играют решающую роль в системе водоснабжения университета.
  

• Жизнь электрика

  Иван Альварес, электрик в Central Shop Services (CSS), отвечает за координацию и снабжение поставщиков электроэнергией во время университетских мероприятий.Г-н Альварес работает с электриками FMS Utilities и Preventure Maintenance, Zone Maintenance и Construction Project Services, чтобы успешно удовлетворить все потребности университета в электричестве. Когда он не занят событиями или чрезвычайными ситуациями, он тратит свое время на обновление и обслуживание освещения парковки и выхлопных систем для гостиниц.
  

• Плотницкое искусство

  Плотницкие работы жизненно важны для работы, выполняемой бригадой центральных магазинов FMS (CSS).Мартин Фрегосо, плотник CSS, отвечает за резку, формирование и установку строительных материалов для проектов CSS. Его работа высоко ценится, поскольку она включает в себя сохранение наших стен и входов в целости и сохранности. Г-н Фрегосо также помогает добраться до труб, нуждающихся в ремонте, например, разрезая гипсокартон и обнажая трубу, а затем заделывая участок после завершения ремонта.
  

• Здание CDF теперь имеет экологическую сертификацию!

  Здание CDF официально сертифицировано властями Лос-Анджелеса как экологически чистый бизнес! Поздравляем всех, кто работал над тем, чтобы это стало реальностью. Наша приверженность экологически устойчивым методам ведения бизнеса сохраняется, поскольку в настоящее время ведутся дополнительные экологические мероприятия. Будьте на связи!

• Пилотная программа безотходного производства запускается в USC Village и в кампусе медицинских наук

  Многопоточные мусорные баки были установлены в USC Village и в кампусе медицинских наук, чтобы способствовать удалению отходов со свалок.

  Узнать больше

Центр обслуживания клиентов

Нашим клиентам из ФМС

FAMIS Cloud Phase 2 Благодарим вас за терпение и поддержку при переходе нашей системы управления заказами на работу в FAMIS Cloud. Нашей основной задачей в ближайшие несколько месяцев будет изменение наших бизнес-процессов для лучшего удовлетворения потребностей клиентов. Ваш ценный вклад важен для нас и наших усилий, направленных на обеспечение наилучшего обслуживания! Пожалуйста, свяжитесь с Дебби Агилар, доц. Директор, по телефону (213) 740-3357, если у вас возникнут проблемы.

Характеристики

Для технических специалистов центральных магазинов и вспомогательных служб выполнение профилактических и аварийных работ в USC связано с подготовкой, установлением приоритетов и совместной работой.

Авторские права © 2013-2017 USC Facility Management Services. Все права защищены. Веб-сайт разработан и поддерживается IVC Productions, LLC.

Энергии | Бесплатный полнотекстовый | Оптимальное определение размеров и управление энергопотреблением микросетей с технологией «автомобиль-сеть»: критический обзор и будущие тенденции

1.

Введение В последние десятилетия мы стали свидетелями значительного увеличения потребления энергии во всем мире, как показано на Рисунке 1a, что приводит к огромному увеличению энергопотребления. загрязнение атмосферы, как показано на Рисунке 1b.Более того, рост стоимости ископаемого топлива и истощение ископаемых ресурсов подтолкнули исследователей и инженеров в промышленности к изучению и предложению более устойчивых альтернативных источников энергии. Следовательно, возобновляемые источники энергии (ВИЭ) были разработаны для решения этих проблем [1,2]. Благодаря своей широкой доступности и экологически чистому характеру возобновляемые источники энергии стали идеальным решением для преодоления экономических и экологических проблем и обеспечения электроснабжения изолированных районов и деревень.Развитие и зрелость технологий RER, таких как ветряные турбины, фотоэлектрические панели (PV), морские токовые турбины, биомасса и многие другие, достижения в области устройств силовой электроники и развитие технологий управления и мониторинга сделали их использование более осуществимым. и очень выгодно [3,4]. Интеграция RER осуществлялась через обычные сети и была подключена к распределительным и передающим сетям. Поскольку ВИЭ были подключены к основной сети, они обеспечивают некоторое количество энергии для поддержки основной сети, и они должны соответствовать сетевым кодексам для интеграции в сеть и обеспечивать требования к качеству электроэнергии [5].Учитывая быстрое развитие технологий использования возобновляемых источников энергии, необходимость уменьшить перегрузку существующих линий и кабелей электросети и увеличить общую пропускную способность сети, а также чрезвычайную ситуацию с электроснабжением отдаленных районов, исследователи обратили свое внимание на идею микросети. (МГ). Распределенные энергетические ресурсы (DER) состоят как из возобновляемых ресурсов, которые достаточно доступны в области, где спроектирован MG, так и из обычных генераторов (CG), включая дизельные генераторы (DG), например.Системы накопления энергии (ESS) имеют первостепенное значение в MG, поскольку они обеспечивают баланс между спросом и производством, поскольку RER имеют прерывистый характер и зависят от метеорологических условий. Действительно, когда производство электроэнергии с помощью RER превышает потребление, ESS взимаются. Напротив, когда производства RER недостаточно, ESS разгружаются, чтобы покрыть недостаток производства. В некоторых случаях, когда и возобновляемые ресурсы, и ESS не могут удовлетворить потребность в нагрузке, используются обычные генераторы или отключаются переключаемые нагрузки, чтобы обеспечить энергоснабжение критических нагрузок.Нагрузки – это компоненты MG, потребляющие мощность, генерируемую DER, доступными в зоне, где спроектирован MG. Развитие нагрузки зависит от активности людей в этой области. Следовательно, изменение потребления несовместимо с изменением производства энергии в МЭД [6]. Эта проблема решается в основном за счет использования ESS, но также за счет интеграции сброса нагрузки. Это позволяет смещать некоторые некритические нагрузки за пределы периода пика потребления. Таким образом, MG представляет собой автономную систему, которая удовлетворяет свое потребление за счет производства собственной энергии, но она также может работать в режиме подключения к сети для обмена энергией и торговли с основной сетью [7]. MG определяется в [8] как сложная энергетическая система, которая требует определенной инфраструктуры, координации энергетических ресурсов и информационных потоков, а также дополнительной защиты и обеспечения энергетической надежности. Он формируется путем интеграции возобновляемых источников энергии, обычных генераторов, нагрузок и устройств хранения энергии, как показано на Рисунке 2. MG могут работать параллельно с основной сетью, в качестве автономного источника питания или при переходе между подключенными к сети и островная операция [9].Более того, микросети могут работать как кластер взаимосвязанных систем с несколькими микросетями переменного и постоянного тока, обеспечивая автономный и скоординированный контроль, управление энергопотреблением и торговлю энергией. MG требует интеллектуального и настраиваемого в реальном времени управления тремя основными компонентами. Следовательно, система управления энергопотреблением (EMS) имеет первостепенное значение [10,11,12]. EMS, которая является точной и способной решить проблемы MG, и обеспечивает идеальное решение в отношении распределения энергии между DER, ESS и управления переключаемыми нагрузками в критических ситуациях. EMS управляет нестабильностью и непостоянством возобновляемых источников энергии и спросом на нагрузку на основе математических методов, чтобы оптимизировать общую работу MG с точки зрения приведенной стоимости энергии, затрат на загрязнение, доступности и надежности, срока службы его компонентов, и другие цели при выполнении ряда ограничений, связанных с потерями в сети, мощностью активной и реактивной мощности, емкостью накопления энергии и глубиной разряда, и многих других. Хорошее управление энергопотреблением оказывает большое влияние на производительность системы на протяжении всего ее жизненного цикла [13].Интеграция крупномасштабных возобновляемых источников энергии в электрические сети требует аккумуляторов энергии. Хранение играет важную роль в преодолении периодичности RER и обеспечении стабильности частоты сети. Электромобили (электромобили), подключенные к бытовой розетке, могут работать как аккумуляторы. Его можно заряжать в периоды непиковой нагрузки и разряжать в периоды пиковой нагрузки, действуя как DER для поддержки основной сети или MG. Это заставляет электромобили действовать как нагрузка и МЭД для микросетей, что позволяет снизить установленную мощность ESS.Поэтому технология «автомобиль-сеть» (V2G) считается одной из наиболее многообещающих ключевых технологий интеллектуальных сетей [14,15,16]. Агрегированный пул V2G, разработанный большим количеством электромобилей, значительно помогает оптимальному распределению спроса и предложения. Владельцы этих электромобилей могут получить поощрительную плату [17]. В настоящее время методы управления энергопотреблением с использованием V2G в управлении частотой нагрузки и региональной СЭМ разрабатываются в рамках повсеместной концепции энергосистемы [18,19]. Эта статья представляет собой критический обзор и анализ нескольких работ по топологиям и компонентам MG, системам управления энергопотреблением и интеграция электромобилей и двунаправленное управление энергопотреблением.Основное внимание уделяется интеграции электромобилей в MG с учетом стратегии V2G для управления энергопотреблением на зарядных станциях. В таблице 1 приводится сводка основных документов, посвященных вопросам определения размеров MG, стратегии управления энергопотреблением и концепции V2G. Соответствующие обзорные документы касаются одного или нескольких аспектов MG, которыми могут быть источники генерации, системы хранения энергии, системы определения размеров, мощности и управления энергопотреблением или сравнения между MG переменного, постоянного тока и гибридными MG при рассмотрении технологии V2G.Немногочисленные работы объединили все аспекты, связанные с MG. Эта статья синтезирована особым образом, что позволяет исследователям обобщить как можно больше аспектов, связанных с интеграцией MG и EV. Эта статья преследует двоякую цель:

• Представить различные темы и проблемы, которые можно исследовать в области MG и технологии V2G;

• Предоставьте информацию о новейших технологиях и ключевых замках для будущих тем исследований в области MG.

Литература предлагает много информации по различным вопросам, которые необходимо изучить в области MG, даже если они рассматриваются отдельно, но аспекты, связанные с V2G, не очень присутствуют. Сегодня существует огромный интерес к вкладу V2G в энергетические системы, такой как сглаживание нагрузки, снижение затрат на энергию, отказоустойчивость MG, поддержка интеграции возобновляемых источников энергии и т. Д. Однако есть небольшая перспектива. Эта статья предоставляет исследователям инструменты для адаптации, чтобы сделать V2G реальностью, а также области, которые необходимо развивать, такие как двунаправленные зарядные устройства, управление деградацией аккумуляторов, возможность распределенного накопления энергии и различные способы реализации V2G.Перед этим в статье говорится о проблемах, связанных с технологией V2G, и о проблемах, которые она может вызвать в распределительной сети.

Этот документ организован следующим образом: Раздел 2 представляет концепцию MG путем индексации эволюции в области возобновляемых технологий, управления нагрузкой, систем хранения энергии и средств связи. Раздел 3 описывает классификацию MG в соответствии с сетями доставки энергии, режимами работы и стратегией управления. В разделе 4 обсуждаются аспекты, связанные с интеграцией электромобилей в шлюзы MG.В разделе 5 представлены аспекты выбора конфигурации MG. Раздел 6 посвящен системам энергоменеджмента в MG. Наконец, Раздел 7 завершает эту статью и дает некоторые перспективы для будущих работ.

4. Интеграция электромобилей в микросети

Большинство электромобилей в основном припаркованы постоянно. Чтобы справиться с высоким уровнем распространения прерывистых RER, концепция V2G рассматривается как многообещающее решение. У электромобилей много преимуществ, но есть и недостатки, в том числе высокое энергопотребление.Действительно, зарядка электромобиля эквивалентна дневному потреблению дома в Европе или США. Таким образом, привлекательность электромобилей гарантирована только в том случае, если уровень проникновения RER высок [82]. Действительно, если за интеграцией электромобилей не последует высокий уровень проникновения RER, возникает нехватка энергии. Тем не менее, энергосистема должна преодолеть это увеличение нагрузки, и ожидаются негативные последствия, такие как старение ЭЭД энергосистемы, деградация ESS или даже нехватка энергии на зарядных станциях.Зарядные станции для электромобилей можно разделить на два основных класса, как показано на Рисунке 8 [83]. Зарядка электромобиля может осуществляться тремя способами: неконтролируемая зарядка, двухскоростная зарядка и интеллектуальная зарядка, которая является самой дешевой, но требует отслеживания и управления [84]. Постепенное время зарядки может помочь сохранить работу электрической системы и сделать это безопасно. Практика смещения времени загрузки может сэкономить до 5–35% критических капитальных затрат и снизить потери до 40% [82].

4.1. Ограничения сети и электромобилей

Увеличение количества электромобилей в сети оказывает некоторое влияние на выработку и передачу электроэнергии, но особенно на систему распределения из-за расположения зарядных станций и электромобилей в течение дня.Нагрузки и потери мощности являются наиболее важными параметрами, которые необходимо контролировать в системе V2G. Для нагрузок необходимо уменьшить или устранить колебания и улучшить качество электроэнергии с точки зрения стабильности напряжения, трехфазного дисбаланса, гармоник и т. Д. Планирование сети, ее эффективность, надежность, преимущества для владельца электромобиля, и комфорт, рассматриваются предложенной моделью в [85,86]. Поэтому работы, посвященные концепциям V2G, в основном сосредоточены на оптимизации гармонических помех и колебаний нагрузки.Несмотря на значительное внимание исследователей, технология V2G по-прежнему остается новой концепцией в интеллектуальных MG. Наиболее изученные аспекты, связанные с этой концепцией:

• Балансировка нагрузки;

• Устранение гармоник;

• Отклонение нагрузки во избежание скачков нагрузки;

• Оптимизация эксплуатационных расходов системы;

• Улучшение коэффициентов нагрузки;

• Сведение к минимуму выбросов;

• Поощрение интеграции RER.

На сегодняшний день экономическая осуществимость, а также общая структура рассмотрены в нескольких документах, однако по реализации концепции V2G было проведено мало работы. Виллетт в [27] выполнил некоторую работу по расчету пропускной способности системы, а также рассмотрел проблемы стабильности сети в случае очень большой интеграции RER. В [87] Дирк исследовал влияние хранилища на электромобили и показал, что их емкость может быть достаточной и может заменить статические ESS.Однако расположение электромобилей и зарядных станций по-прежнему требует улучшения. Другой метод представлен в [88], в котором хранилище электромобилей используется для преодоления пиковых нагрузок. Согласно [89], реализация V2G может быть разделена на четыре категории в зависимости от различных характеристик и методов питания электромобилей:

• Централизованная реализация: сеть управляет всей системой, включая электромобили. Эта категория применима для систем с очень большими зарядными станциями.

• Автономная реализация: не допускает единого контроля.Однако функции гибкие, удобные и не зависят от времени или местоположения.

• Реализация в MG: EV интегрированы для выполнения V2G только в одной области. Обмен с основной сетью отсутствует. Это может обеспечить самоокупаемость в этой области.

• Замена батареи: сокращение количества аккумуляторных батарей за счет интеграции большего количества электромобилей в систему. Интерес состоит в том, чтобы минимизировать первоначальные вложения и затраты на обслуживание.

Проблемы, которые должны быть решены концепцией V2G, можно резюмировать как [90]:

• Распределение зарядных станций и электромобилей.

• Управление зарядкой электромобилей, которое остается сложным из-за непредсказуемого использования электромобилей пользователями.

• Двунаправленная зарядка, требующая зарядного устройства с малыми потерями.

• Влияние концепции V2G на производительность батарей (деградация батареи, сокращение срока службы и т. Д.).

В литературе указано, что исходным источником двух основных проблем, связанных с V2G, а именно гармонического загрязнения и колебаний нагрузки, является двунаправленное зарядное устройство [90].Действительно, обычные зарядные устройства, работающие только в одном направлении, имеют проблемы с гармониками. Следовательно, новые зарядные устройства между сетью и электромобилями должны не только работать в обоих направлениях, но и устранять гармоники. Цель состоит в том, чтобы найти правильную топологию для разработки зарядных устройств, которые могут повысить ценность концепции V2G, например, повысить эффективность, экономическую оптимизацию, устранение гармоник и уменьшить количество статических ESS, оставаясь при этом стабильными и устойчивыми к внешним помехам [90].Что касается зарядных устройств, в основном сосредоточены два уровня зарядки: медленная зарядка, которая длится несколько часов, и выполняется дома или на работе. Быстрая зарядка, которая длится несколько минут и выполняется в общественных местах [82]. Текущие сети переменного тока, поэтому для питания батарей электромобилей постоянного тока необходимо добавить трансформатор, выпрямитель и прерыватель. Эта цепочка преобразователей увеличивает инвестиционные затраты, а также потери тепла. Эффективность системы может снизиться, особенно при быстрой зарядке, которая требует большого тока и напряжения, размеры и объем этих преобразователей не являются незначительными.

Исследования по управлению в системе V2G основаны на нескольких целях: оптимизация работы для снижения затрат, сокращение потерь, минимизация колебаний нагрузки и хорошее планирование энергопотребления для электромобилей. Решения этих проблем разделены на две категории:

• Используйте разумные подходы для управления работой всех электромобилей. Алгоритм, предложенный в [91], показал некоторые недостатки, так как он усложняет проблемы и не принимает во внимание проприетарную сторону электромобилей.
• Используйте децентрализованную модель, как в [17]: принцип заключается в установке промежуточной системы. Каждая область, содержащая несколько электромобилей, управляется системой управления, поэтому основная сеть не будет обрабатывать детали каждого электромобиля.

В проведенном исследовании не были учтены все участники системы V2G. Пользователи электромобилей являются одними из наиболее важных участников этой концепции, они должны быть готовы участвовать в этой программе управления энергопотреблением. В настоящее время вся работа требует, чтобы пользователи приняли разработанное управление сетью, хотя в действительности такое управление может удовлетворить не всех пользователей.Когда между электромобилем и сетью происходит обмен энергией, будь то в одном или другом направлении, каждый электромобиль виден отдельно от других электромобилей. Это связано с тем, что этот обмен не выполняется одинаково для всех электромобилей. Он меняется от одного электромобиля к другому. Это зависит от реального времени и будущего состояния электромобиля, а именно от уровня заряда аккумулятора, его местоположения по отношению к зарядным станциям и расстояний, на которые автомобиль будет проезжать, а в некоторых странах это зависит от цены на электроэнергию [90 ].Несогласованная загрузка электромобилей лежит в основе этих проблем [90]. По мере того, как сеть становится больше, количество электромобилей увеличивается, что усложняет систему из-за случайности электромобилей, как объяснялось. Исследования, которые пытались решить эту проблему, включают пилотные исследования на техническом уровне, начиная от изучения влияния случайности зарядки транспортного средства до измерения преимуществ разряда энергии от транспортного средства в сеть [90]. Еще один ключевой момент, который является ключевым моментом для развития концепции V2G, заключается в необходимости получения информации в реальном времени, которая облегчает прогнозирование потребления и ценообразования.С этой целью развитая инфраструктура учета считается перспективным решением, поскольку она позволяет подключать как интеллектуальный счетчик, так и среду связи в реальном времени [82].

Наконец, не так много систематической работы по решению этих проблем, и еще меньше по ценообразованию на энергию в обоих направлениях. Необходимо найти решения, которые побуждали бы пользователей участвовать в этой концепции, предлагали больше преимуществ, поддерживали бы электромобили пользователей в хорошем состоянии (аккумулятор транспортного средства) и, в частности, обеспечивали бы интерес к цене на энергию между зарядкой и разрядкой (ценовые стимулы).

4.2. Стандарты качества электроэнергии

Качество электроэнергии, которое сети среднего и низкого напряжения должны обеспечивать пользователям, упоминается в нескольких стандартах [92]. И Международная электротехническая комиссия (IEC), и Институт инженеров по электротехнике и радиоэлектронике (IEEE) определяют стандарты качества электроэнергии, такие как IEEE-519 и IEC 61000-4-30. Более того, европейский стандарт EN 50160 описывает явления, которые могут ухудшить качество электроэнергии в электрической сети (UTE 2000).Нарушения качества электроэнергии включают изменение частоты, амплитуды подаваемого напряжения, провалы напряжения, короткие и длительные прерывания, временные и переходные перенапряжения между фазами и землей, гармонические и межгармонические напряжения, передачу информационных сигналов по сети и несимметрию подаваемое напряжение. Стандарты для инфраструктуры зарядки представлены на рисунке 9. Эти стандарты обеспечивают требования к инфраструктуре зарядки с точки зрения электромагнитной совместимости (EMC), накопления энергии, безопасности при низком напряжении и связи между электромобилями и электросетью.Среди стандартов, применимых к электромобилям, ISO TC22 «Дорожные транспортные средства» регулирует все, что касается электромобилей как транспортного средства (торможение, мощность, потребление энергии, лобовые и боковые удары, безопасность и т. Д.). Применимые стандарты на предохранители и автоматические выключатели: EU2006 / 95EC, EU2004 / 108 / EC, IEC TC64 и IEC TC 57. Стандарты аккумуляторов, которые применяются к батареям, – это EN 1175, EN 50272 и J2464, в дополнение к тем, которые относятся к их батареям. безопасное обращение, такое как ISO 12405, ISO 6469, IEC 61982 и J1495.Три стандарта имеют прямое отношение к зарядным станциям для электромобилей [93], а именно:

4.3. Основные вклады в отношении V2G

Для реализации концепции V2G требуется три элемента: транспортное средство должно быть подключено к сети для передачи энергии, связь между транспортным средством и сетью для получения команды и измерительные устройства для команды [95]. Система V2G может использоваться с гибридными электромобилями, электромобилями на топливных элементах или электромобилями на чистых батареях [95]. В [96] анализ гибридных транспортных средств проводится для различных случаев потребления: пиковое потребление, базовое потребление, вращающийся резерв и услуги регулирования.Было предложено несколько контрольных работ для безопасной и оптимальной работы V2G. Различные авторы по всему миру изучали проблемы, связанные с V2G и различными методами управления. В [97] для определения их производительности было предложено влияние двунаправленной зарядки литий-ионных элементов электромобилей. В документе [98,99] обсуждалась технология аккумуляторов и технологическая политика V2G. Разработана методология управления деградацией батареи и продления срока службы батареи, используемой в электромобилях.В 2015 году Хабиб и др. провела исследование влияния электромобилей на электросеть, сравнив стратегию зарядки электромобилей в дополнение к технологии V2G. Они также заявили, что стратегия зарядки и агрессивность автомобиля могут сделать технологию V2G экономически жизнеспособной [26]. В [100] Бирни провел исследование парковок в Соединенных Штатах и ​​Нью-Джерси и определил потребности вождения, которые могут быть удовлетворены за счет солнечной энергии только летом, используя простой подход. Аналогичное исследование выполнено в [101].Действительно, авторы рассматривали возможность предоставления парковок на рабочих местах в США, Огайо, Колумбусе, Лос-Анджелесе и Калифорнии. Система показала, что она эффективна с точки зрения выставления счетов и выбросов углекислого газа. Во многих исследованиях рассматривались парки электромобилей на другом городском или региональном уровне. Среди этих исследований – проект, осуществляемый в районе Кансай в Японии [29], в котором используется метод интеллектуальной зарядки, объединяющий один миллион электромобилей с одним миллионом тепловых насосов для сокращения избыточной солнечной энергии примерно на 3 ТВт-ч.Исследовательская работа в [102] показала, что батареи практически не влияют на сеть из-за их небольшой емкости. Существует множество социально-технических препятствий для развития V2G из-за его широкого распространения [103]. В [27] Кемптон и Томич провели исследование по оценке экономических аспектов V2G. Они выразили срок службы батареи как функцию нескольких параметров, таких как срок службы батареи, ее емкость и плотность. В [104] Экман исследовал преимущества парка электромобилей для широкого распространения ветроэнергетики в Дании.

5. Размер микросети

Тип мощности – это первый критерий, который следует выбрать перед проектированием MG. Действительно, MG переменного тока не имеет таких же рабочих условий, как MG постоянного тока. Следовательно, два типа микросетей не имеют одинаковой архитектуры или стратегий управления энергопотреблением. Более того, определение размера MG включает в себя другие аспекты, которые необходимо учитывать, в том числе эффективность преобразования, эффективность передачи, управление, методы расчета, потребность в адекватных нагрузках и, наконец, системы защиты [105].Общая структура микросетей переменного и постоянного тока с возобновляемыми ресурсами представлена ​​на рисунке 10. MG

содержит компоненты переменного и постоянного тока на разных уровнях напряжения, что требует добавления преобразователей между каждым компонентом и остальной частью системы. В генераторах переменного тока фотоэлектрические модули, батареи, нагрузки постоянного тока и все другие компоненты постоянного тока подключены к преобразователям постоянного / переменного тока, в то время как другие компоненты переменного тока, такие как ветряные турбины, нагрузки переменного тока и основная сеть (переменного тока в целом), подключаются через переменный / переменный ток. преобразователи так, чтобы они имели тот же уровень напряжения и частоту, что и вся система.Напротив, в MG постоянного тока все компоненты подключены к шине постоянного тока с фиксированным напряжением. Компоненты постоянного тока проходят через прерыватели (преобразователи постоянного тока в постоянный), чтобы иметь то же напряжение, что и шина постоянного тока. Другие компоненты переменного тока подключены к выпрямителям, чтобы преобразовать их напряжение в напряжение постоянного тока.

Роль преобразователей не только в преобразовании напряжения, они являются точкой действия для управления всей системой. Руководства, созданные EMS, отправляются конвертерам для достижения оптимальной рабочей точки.Силовые электронные устройства поддерживают постоянное напряжение для обеспечения безопасности сети, включают или выключают МЭД и изменяют силу тока на выходе RER в соответствии с опорной мощностью, необходимой для достижения баланса генерации / потребления.

5.1. Определение размеров компонентов, размещение MG и планирование операций

Начнем с первого пункта, который представляет собой выбор DER и местоположения MG. Очевидно, что проектировщики MG должны выбрать место, подходящее для производства энергии.Он должен быть богат возобновляемыми ресурсами и легкодоступным, и, прежде всего, линии электропередач сети должны обслуживать зоны потребителей [106]. После того, как площадка выбрана надлежащим образом, проектировщики MG должны выбрать наилучшие доступные DER, чтобы соответствовать нагрузкам в данной области [106]. Оборудование для производства и хранения энергии должно быть спроектировано таким образом, чтобы оно могло обеспечивать нагрузку в любое время. и особенно на любом уровне. По этой причине размеры DER должны соответствовать критериям пикового спроса и рентабельности.Помимо размеров DER, выбор типов топлива, адаптированных к DG, является критическим вопросом с точки зрения рентабельности и надежности системы. Хорошие начальные вложения могут стоить немного, но впоследствии они будут играть очень важную роль не только в удовлетворении нагрузки, но и в получении большего количества вложенных средств. Для этого первого пункта необходимо достичь нескольких целей: высокая рентабельность, высокая рентабельность, низкое воздействие на окружающую среду и высокая надежность, а также низкие потери мощности [106].Планирование фокусируется на планировании доступных ресурсов, таких как DG, RER и ESS. Целью составления расписания является минимизация эксплуатационных расходов, воздействия на окружающую среду и затрат на техническое обслуживание при одновременном удовлетворении нагрузки. Используя различные методы оптимизации для одной или нескольких целевых функций, оптимальные рабочие условия рассматриваются для различных конфигураций микросетей в [106]. Оптимальный размер является очень важным фактором для надежного источника питания с низким энергопотреблением. Существует несколько алгоритмов расчета размера энергосистем.Методы оптимального определения размера делятся на три класса [107]: классические подходы, современные подходы и вычислительное программное обеспечение. В настоящее время современные подходы более подходят, чем классические, из-за их способности решать и оптимизировать сложные модели. Кроме того, эти подходы объединены, чтобы сформулировать гибридный алгоритм, чтобы предоставить более многообещающие предложения [108,109]. Программное обеспечение для расчета, такое как HOGA, IHOGA и HOMER, наиболее широко используется в литературе для проектирования MG. Самыми простыми методами являются детерминированные подходы, в том числе: аналитические, численные, итерационные, графические методы построения.Эвристические и метаэвристические алгоритмы также используются для определения размера, например: алгоритм светлячка, определение размера роя частиц, метод серого волка, метод поиска с кукушкой и генетические алгоритмы [110,111,112,113,114,115]. Единственный недостаток этих подходов – невозможность интуитивного выбора сетевых компонентов. Они используются при некоторых предположениях, обсуждаемых в [116,117]. Указанные инструменты используются для проведения сравнительных исследований с целью изучения чувствительности результатов проектирования в [118].

5.2. Калибровка микросетей переменного тока

Из-за различных преимуществ, MG переменного тока привлек внимание по сравнению с MG постоянного тока с появлением интеллектуальных сетей. MG переменного тока позволяют использовать RER, такие как MG постоянного тока, но также и невозобновляемые источники энергии, такие как дизельный генератор. Первоначальные вложения в MG переменного тока более рентабельны с точки зрения цены на устройства, поскольку они доступны в больших количествах и хорошего качества для всех размеров MG во всем мире от всех компаний. Для подключения к другой традиционной сети более рекомендуется AC MG, так как большинство сетей являются обычными и иногда содержат только ископаемые ресурсы [119].AC MG надежен и доказал свою устойчивость как в густонаселенных городах, так и в сельской местности. Наличие перебоев в работе и сбоев не оказывает большого влияния на крупногабаритный AC MG, поскольку он может легко масштабировать производство для решения этой проблемы. В изолированном режиме AC MG может работать с меньшим количеством ограничений, связанных с сетью. Хотя системы переменного тока являются зрелыми и управляемыми при установке воздушных линий электропередач, система управления остается сложной в контексте MG, особенно с точки зрения управления частотой, и требует от разработчиков интеграции датчиков на всех устройствах, чтобы все они были синхронизированы [119].При проектировании MG большое значение имеет аспект безопасности. При определении размеров MG переменного тока наиболее эффективными защитными устройствами являются: (i) реле максимального тока, (ii) устройства повторного включения, (iii) разъединители, (iv) автоматические выключатели и (v) предохранители. В настоящее время в низковольтных распределительных сетях наиболее часто используются следующие схемы защиты: (i) схемы с предохранителями, (ii) схемы срабатывания предохранителей, (iii) мгновенное повторное включение и (iv) повторное включение с задержкой [120].

5.3. Определение размеров микросетей постоянного тока

Замечательное возвращение устройств постоянного тока способствовало созданию MG постоянного тока.Однако вместо установки нескольких преобразователей, что повлияет на точность определения размеров, будет лучше разработать MG постоянного тока, чтобы уменьшить количество преобразователей и, следовательно, уменьшить потери. При выборе размера MG постоянного тока будет меньше преобразователей и, следовательно, меньше расчетов потерь, которые необходимо учитывать. С другой стороны, добавляются преобразователи постоянного тока в переменный, но из-за высокой степени проникновения оборудования постоянного тока устранение преобразователей переменного тока в постоянный более важно, чем добавление преобразователей постоянного тока в переменный. Для того же количества мощности система постоянного тока требует меньшего поперечного сечения линий, поскольку они пропускают меньший ток, чем системы переменного тока, из-за коэффициента мощности.За счет минимизации тока потери также будут уменьшены [121]. В системе постоянного тока, даже если она не требует реактивной энергии, некоторые ее компоненты нуждаются в ней. Поэтому оборудование переменного тока должно иметь надлежащие размеры, чтобы компенсировать реактивную энергию. Защитные элементы остаются проблемой в MG постоянного тока, поскольку они незрелы и слишком дороги. В [122] Bosch представил новую конструкцию MG постоянного тока с PV в качестве DER для питания нагрузок постоянного тока. Цель состоит в том, чтобы разработать надежную систему с минимумом преобразователей. Результаты показывают, что эта новая концепция значительно увеличивает энергоэффективность, которая будет ниже при использовании переменного тока MG для тех же фотоэлектрических модулей и нагрузки.

6. Системы управления энергопотреблением

Система управления энергопотреблением (EMS) – это группа инструментов информационных технологий, используемых единицами управления энергосистемой для контроля, мониторинга и оптимизации производительности и стоимости производства электроэнергии и энергосистемы, обеспечивая при этом ее непрерывную работу [ 123]. На рисунке 11 изображена основная архитектура EMS, обеспечивающая понимание входных данных EMS (прогнозы погоды и рынок энергии), компонентов (DER, ESS, электромобилей, нагрузки и т. Д.), Датчиков, устройств управления, защиты и мониторинга.Международная электротехническая комиссия в МЭК 61970 определяет СЭМ как «компьютерную систему, включающую программную платформу, обеспечивающую базовые услуги поддержки, и набор приложений, обеспечивающих функциональность, необходимую для эффективной работы объектов генерации и передачи электроэнергии, чтобы обеспечить адекватную безопасность. энергоснабжения с минимальными затратами »[22]. Проблема оптимизации MG обычно включает следующие моменты:

• Минимизация эксплуатационных затрат микросети;

• Максимальное увеличение выходной мощности генераторов в данный момент времени;

• Минимизация экологических издержек.

На рисунке 12 описаны все аспекты, связанные с системами управления энергопотреблением в MG. В общем, проблема EMS приводит к нелинейной задаче оптимизации с ограничениями и целочисленным значениям, которая может быть сведена к задаче линейной оптимизации. Ее можно решить с помощью линейных или нелинейных методов, которые могут быть реализованы с использованием доступного программного обеспечения, такого как Matlab, HOMER и т. Д. Можно рассмотреть несколько функций затрат, таких как инвестиционные затраты, затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание, затраты на потери, затраты на выбросы и т. Д. .Цель состоит в том, чтобы найти оптимальные значения для переменных решения, которые позволяют минимизировать функцию затрат с учетом фактических измеренных данных (прогноз погоды, рынок энергии, потребность в нагрузке и т. Д.) И выполнения ограничений системы. В частности, в следующих подразделах обсуждаются целевые функции EMS, ограничения электрической сети, методы оптимизации и программное обеспечение для решения задач оптимизации и оптимального планирования MG.

6.1. Оптимальная работа и отказоустойчивость Microgrid

Как обсуждалось в [124], цель EMS состоит в том, чтобы генерировать соответствующие уставки для всех источников энергии, накопителей и нагрузок, чтобы поддерживать экономически оптимизированный энергетический баланс для удовлетворения определенного спроса на нагрузку при определенной нагрузке. момент времени.Поскольку возобновляемые источники энергии всегда меняются в зависимости от климатических данных (скорость и направление ветра, солнечное излучение, температура окружающей среды и т. Д.), Прогнозы производства и некоторые быстрые онлайн-алгоритмы используются для определения наличия энергии и, наконец, для определения сигналов для оптимизации. распределение мощности по нагрузкам.

В результате управление энергопотреблением должно заранее составить план энергопотребления на один или несколько дней. Следовательно, требуется интеллектуальная система управления энергопотреблением, чтобы обеспечить возможность краткосрочного планирования распределения энергии с минимальными затратами на основе выработки электроэнергии и спроса на нагрузку.EMS оптимизирует работу MG в соответствии с рыночными ценами, предложениями DG, прогнозируемой генерацией и ожидаемыми нагрузками. На основе этих данных EMS отправляет сигналы контроллерам DER, которые должны быть задействованы и, если применимо, определить уровень их производства.

Чтобы повысить отказоустойчивость MG и гарантировать непрерывное и бесперебойное питание, MG должен быть в состоянии удовлетворить максимальную потребность нагрузки. В игру вступают несколько аспектов, например, прогноз погоды, правильный подбор оборудования и соответствующие методы оптимизации.Управление RER зависит в первую очередь от прогнозов погоды, что снижает эффективность RER и может привести к дисбалансу в балансе спроса / потребления. Поэтому несколько исследований заинтересованы в разработке новых методов более точного прогнозирования погодных данных [125]. В [126] Обара и Эль-Сайед разработали алгоритм для оптимальной работы составного микрочипа с использованием числовой информации о погоде. Этот прогноз затем используется для минимизации расхода топлива системой путем разработки генетического алгоритма (GA).В результате производство энергии не было точным на 100%, но расход топлива снизился. В [127] Ricalde et al. введены некоторые методы прогнозирования погоды в зависимости от временного интервала периодов ожидания. Авторы использовали искусственные нейронные сети (ИНС) в качестве хорошего приближения для нелинейных и стохастических моделей. Архитектура многоуровневой ИНС разработана и сформирована с помощью алгоритма обратного распространения ошибки Левенберга – Маркурардта. Преимущество состоит в том, что эти методы позволяют прогнозировать метеорологические данные с заданной точностью даже при их отсутствии.Система, которая прогнозирует потребность в нагрузке и доступность энергоресурсов микросетей, разработана в [128] Джаганмоханом и др. Он состоит из трех уровней, первый из которых кратковременный (дневной), средний (сезонный) и долгосрочный (годовой). Система адаптирует функцию ИНС для одновременного прогнозирования спроса и доступности энергоресурсов в различных ситуациях и в масштабе ранее упомянутых трех уровней. Вклад значительный, особенно на годовом уровне, поскольку метод накопил опыт, отслеживая эволюцию дневных и ежемесячных нагрузок.EMS должна быть способна гарантировать правильную работу MG при минимизации функции затрат. Функция стоимости отличается от проекта к проекту. Он включает стоимость эксплуатации MG, стоимость разрушения ESS, стоимость разрушения DG, стоимость выбросов CO ₂ , стоимость потерь, стоимость транзакции энергии и стоимость обслуживания. Последнее упоминается в литературе как устойчивость системы и способность к самовосстановлению. Под устойчивостью понимается способность системы реагировать на неожиданные события путем изоляции элементов, вызывающих проблему, в то же время позволяя остальной части системы восстановиться и вернуться к своему нормальному режиму работы.Эти операции самовосстановления приводят к меньшему количеству перерывов в обслуживании потребителей и помогают поставщикам услуг наилучшим образом управлять инфраструктурой распределения электроэнергии [129].

6.2. Ограничения ESS

Развертывание ESS в MG важно для обеспечения бесперебойного питания нагрузки и повышения эффективности системы. Три критерия связаны с ESS, как описано в [130]: их расположение, размер и оптимальная работа. Расположение и размеры необходимы для преодоления пиковых нагрузок.Более того, при хорошем оперативном управлении ESS облегчают интеграцию DER, включая RER, и минимизируют затраты MG. Требуемая емкость ESS может быть определена с использованием автономности каждого компонента в количестве дней (например, батарей), что означает максимальное время, в течение которого компонент может непрерывно обеспечивать энергией без подзарядки от источников энергии MG. Кроме того, первостепенное значение имеет допустимый порог уровня разряда (глубина разряда) каждого компонента накопителя энергии.Системное напряжение обычно используется в моделировании ESS для регулирования напряжения сети [131]. Расчет количества каждой ESS, необходимой в MG, основан на емкости хранения одного элемента, его эффективности, эффективности преобразователей, подключенных к этому элементу [131]. Стоимость ESS является частью первоначальных инвестиций. MG, что подтверждает важность определения размеров всех компонентов. Эта стоимость рассчитывается как сумма единой цены и годовой стоимости обслуживания [51]. Единая цена означает закупочную цену ESS в зависимости от срока ее службы, а также стоимость ее установки.Цена покупки ESS и их установки является переменной величиной, зависящей от размера ESS. Стоимость обслуживания в год также является переменной стоимостью, пропорциональной размеру ESS [51]. При определении размера ESS основная целевая функция состоит в том, чтобы уменьшить функцию общих затрат с учетом как инвестиционных затрат, т. Е. Затрат на эксплуатацию и техническое обслуживание, так и ставки дисконтирования. И наоборот, целевая функция может заключаться в максимизации общей прибыли [51].

6.3. Программное обеспечение для EMS

Для реализации EMS на MG используются несколько программ и языков программирования, включая инструменты для моделирования работы компонентов MG, инструменты для определения размеров и размещения, а также другие инструменты для решения проблем оптимизации, такие как методы на основе правил или подходы к оптимизации.

Инструмент моделирования управления энергопотреблением под названием WindSim используется в [132] и используется для вычислительной гидродинамики для прогнозирования ветра и энергии ветряных турбин. Он оптимизирует размещение ветряных турбин на береговых и морских ветряных электростанциях. В [133] авторы использовали программный пакет PVsyst для моделирования эффективности фотоэлектрических модулей и солнечных установок. PVsyst предназначен для использования инженерами, исследователями и архитекторами при проектировании MG. PSCAD / EMTDC используется в [134] для моделирования предлагаемой стратегии управления для MG.Преимущество PSCAD заключается в том, что он упрощает конструирование, моделирование и моделирование, предлагая неограниченные возможности моделирования электрических систем. Он имеет обширную библиотеку системных моделей, что делает его одним из предпочтительных инструментов для исследователей. Общая система алгебраического моделирования (GAMS) – это система моделирования с эффективными оптимизаторами для решения сложных и крупномасштабных задач математического программирования и оптимизации [135]. В [136] линейное программирование в GAMS выполнено L. Majić et al.для экономических исследований двух МГ, состоящих из тепловых и электрических нагрузок и когенерационных установок. Более того, в [137] Chen et al. провести экономический анализ, сформулировать модель оптимизации и определить оптимальные стратегии эксплуатации интеллектуальных систем MG. Модель оптимизации сформулирована как модель целочисленного программирования с использованием GAMS, а разрешение выполняется оптимизатором CPLEX. CPLEX – один из самых эффективных решателей GAMS; CPLEX полезен для крупномасштабного линейного программирования, целочисленного программирования и задач квадратичных ограничений.Выходы GAMS и CPLEX обеспечивают оптимальные инвестиционные и операционные решения с сокращением затрат. Программное обеспечение под названием Versatile Energy Resource Allocation (VERA) используется в [138] Khodaei для минимизации общих затрат на планирование системы. Он также делает прогноз покрытия спроса на основе местных погодных условий. MATLAB широко используется для моделирования MG и оптимального рабочего проектирования. Программа HOMER широко используется для моделирования MG. В [139] Nayar et al. представила инновационную гибридную ветро-электрическую / автомобильную / дизельную систему, реализованную на трех удаленных островах в Мальдивской Республике.Авторы использовали HOMER для планирования системы возобновляемой энергии и анализа различных вариантов. При этом учитывалась стоимость единицы потребляемой электроэнергии, сэкономленное топливо и начальные требования к капиталу. Это программное обеспечение упрощает изучение MG, внесло большой вклад в разработку MG и является наиболее широко используемым программным обеспечением.

6.4. Методы оптимизации для решения проблем EMS

Термин «оптимизация» означает группу математических методов, ориентированных на выбор оптимального решения с соблюдением критериев системы, среди других доступных альтернатив.Действительно, оптимизация направлена ​​на вычисление наилучших доступных значений данной целевой функции в определенной области с набором ограничений, включая широкий спектр целевых функций и типов областей. В вычислительную оптимизацию включены различные дисциплины, такие как математика для формулирования модели, исследование операций для моделирования системы, информатика для алгоритмического проектирования и анализа и разработка программного обеспечения для реализации моделей, и они представлены в [140]. описывается как итерационная процедура, которая по существу состоит из оптимизатора и модели [141].Для данной проблемы модель определяет цели, переменные и ограничения [142]. Между оптимизатором и моделью продолжается итерационная последовательность. Оптимизатор извлекает модель с набором значений переменных решения, в то время как модель выполняет вычисление целевой функции и ограничений. Эта информация снова используется оптимизатором для вычисления нового набора переменных решения до тех пор, пока не будут удовлетворены критерии остановки для алгоритма оптимизации [141]. Компьютерные методы оптимизации включают алгоритмы оптимизации, итерационные и эвристические методы.Тип оптимизируемой проблемы определяет, какой алгоритм оптимизации следует принять. В то же время существует множество различных классификаций задач оптимизации в зависимости от типа переменных решения, целевых функций и ограничений. В [142] определены различные категории, такие как: непрерывный и дискретный, глобальный и локальный, ограниченный и неограниченный, стохастический [143] и детерминированный, мультимодальный и многоцелевой, а также эвристический и метаэвристический подходы к оптимизации [144]. ].Иногда метод оптимизации может не найти оптимального решения. Часто реальные системы представляют собой невыполнимые задачи оптимизации из-за особенностей проблемы. Например, в задаче оптимизации линейного программирования (LP), когда все неизвестные переменные должны быть целыми числами, проблема становится проблемой целочисленного линейного программирования (ILP) или целочисленного программирования (IP). Задачи IP во многих практических ситуациях являются трудными (NP-трудными) с недетерминированным полиномиальным временем [145]. В отличие от линейных задач, которые могут быть решены эффективно, NP-сложные задачи могут потребовать очень большого вычислительного времени для получения оптимума, что приводит к экспоненциальному времени по практическим причинам.Таким образом, в последние годы сообщество оптимизации предложило множество подходов к оптимизации; такие как приближенные методы (включая эвристический и метаэвристический подходы) для решения задач оптимизации. Эвристические методы были разработаны с целью выбора правильного решения из большого набора решений, которые могут быть реализованы с минимальными вычислительными затратами в качестве методов оптимизации [146]. Когда классические методы оптимизации не обеспечивают оптимального решения, для задач оптимизации будут полезны эвристические подходы.Метаэвристика используется для поиска оптимального решения из дискретного пространства поиска. Преимущество метаэвристики состоит в том, что она может сочетать более одного эвристического метода: первый используется для поиска первичного решения, а второй может использоваться для поиска лучшего решения [106]. В общем, способ классификации метаэвристических алгоритмов основан на траектории и популяционных методах, но есть и другие классификации. В [106,147] авторы обсудили большинство методов, часто используемых для оптимизации:

• Метаэвристика траектории с основными методами, такими как имитация отжига, поиск табу, жадные рандомизированные процедуры адаптивного поиска, поиск по переменным окрестностям и итерированный локальный поиск.

• Метаэвристика, основанная на популяциях, описаны подходящие методы, такие как GA и оптимизация роя частиц (PSO),

• Био-метаэвристика, которая представляет собой метаэвристику, имитирующую природу. Основными методами являются: эволюционные алгоритмы, Swarm-интеллект и алгоритмы, основанные на экологии.

В дополнение к этому могут быть рассмотрены другие типы метаэвристики, такие как гибридная метаэвристика, которая сочетает в себе другие подходы к оптимизации, и параллельная метаэвристика, которая выполняет несколько метаэвристических разрешений параллельно [106].Для некоторых очень сложных систем ни эвристический, ни метаэвристический методы не могут привести к точным решениям за короткое время разрешения. Таким образом, параллельные вычисления – это интересный способ получения хороших решений с коротким временем выполнения. Параллельное вычисление, как следует из названия, выполняет несколько вычислений параллельно, так что большие проблемы могут быть разбиты на несколько подзадач, выполняя множество вычислений одновременно. Распространенными проблемами, встречающимися при параллельных вычислениях для приложений MG, являются моделирование методом Монте-Карло [106] и динамическое программирование [106].EMS основана на математическом методе расчета наилучшего решения для диспетчеризации энергии при соблюдении ограничений сети и ESS, а также баланса производства / потребления. Поэтому алгоритмы оптимизации – это только математические методы, разработанные для решения сложных проблем. В идеальном случае задача линейная и легко решаемая. Однако в целом проблемы оптимизации физических систем и особенно MG являются нелинейными системами, для решения которых требуется сильный метод. Некоторые наиболее подходящие методы управления энергопотреблением MG представлены в следующих подразделах, а преимущества и недостатки этих методов оптимизации представлены в таблице 3.

6.4.1. Методы линейного и нелинейного программирования

Нелинейная оптимизация решает задачи оптимизации, модель которых является нелинейной, т.е. уравнения, определяющие систему, являются нелинейными. Код, основанный на линейном программировании для управления энергопотреблением MG, принят в [148], позволяя оптимальное планирование работы DG и их оптимальное распределение при соблюдении эксплуатационных и экономических ограничений, налагаемых покупкой и продажей энергии. Кроме того, это позволяет найти оптимальное назначение контролируемых и неуправляемых нагрузок.В [149] Таха и Яссер представили эффективный алгоритм, который основан на модели управления с прогнозированием для островного MG. Их цели: снижение затрат, снижение потребления электроэнергии и выбросов газов на выходе из РГ. Поэтому у них есть модель многоцелевой оптимизации с MILP. Вафаэй и Казерани использовали традиционные методы оптимизации в [150], чтобы выбрать и определить размер DER и ESS для MG, чтобы минимизировать эксплуатационные расходы. Сформулированная модель оптимизации представляет собой задачу MIP (смешанное целочисленное программирование) в среде GAMS.В [74] Daniel et al. определили оптимальное функционирование MG с помощью расширенного горизонта оценки и обращения за помощью, который позволяет правильно распределить ESS. Чтобы иметь линейную формулировку, они разбивают свою проблему на два этапа, первый – это проблема обязательства единицы, а второй – проблема оптимального потока мощности. Герро и др. [151] нашли решение для многоцелевого иерархического управления, основанное на интегрированном алгоритме оптимизации затрат и выбросов, адаптированном к потребностям небольших удаленных деревень, от солнечной энергии.Контур управления разработан для управления элементами хранилища, чтобы уведомлять потребителей о снижении цен за счет инвестиций в увеличенную емкость хранилища для деревенской микросети. Хоссейн и Эльназ в [152] разработали стохастическую модель для увеличения прибыли и уменьшения затрат на дисбаланс путем учета неопределенностей производства ветряных турбин, солнечных систем, потребления, рыночных цен в предыдущие 24 часа и дисбалансов. Новый метод нейронной сети используется для прогнозирования производства фотоэлектрических модулей и ветряных турбин.Система управления энергопотреблением во взаимосвязанном MG предложена Тимом и др. в [153]. Электросеть была интегрирована с фотоэлектрической системой, и ограничения должны соответствовать требованиям. Модель представляет собой централизованный подход, основанный на концепции гибкости для конечных пользователей. Они используют квадратичное программирование для достижения наиболее оптимального экономического распределения. Bahramirad et al. предложила в [154] модель оптимального размера системы накопления энергии как для начальных инвестиций, так и для задач расширения. Проблема решается с экономической точки зрения с использованием подхода смешанного целочисленного программирования (MIP) для оптимизации инвестиций в эксплуатационные расходы ESS и MG.Mohsen et al. предложил в [155] метод распределения ESS в подключенных к сети MG для снижения эксплуатационных расходов. Таким образом, формулируется многокритериальная задача для генерации оптимальных операций заряда / разряда хранилища на основе прогнозов потребления. Затем стоимость отдельных MG складывается, чтобы получить единую стоимость, которую необходимо минимизировать. Проблема становится единственной задачей оптимизации. Из нелинейной модели запускается эквивалентная линейная программа без двоичных / целочисленных переменных, которую легко решить.

6.4.2. Метаэвристические методы

Эвристические алгоритмы вдохновлены природой, они имитируют поведение живых существ (муравьев, пчел и т. Д.) И собирают текущую информацию, чтобы принять решение и найти оптимальное решение, которое должно быть проверено впоследствии, и дают прогноз на каким будет следующее состояние события. Ogunjuyigbe et al. в [131] изучали многоцелевую оптимизацию, пытаясь снизить затраты на жизненный цикл, сброс энергии и эксплуатацию MG. Авторы используют генетический алгоритм для разработки методики поиска оптимального местоположения возобновляемой генерации и ESS в MG.МГ, состоящий из ветра, топливного элемента для хранения, ДГ и электролизера, анализируется в [156]. Роль топливного элемента состоит в том, чтобы преодолеть проблему перемежаемости путем обеспечения энергией, когда ветряные турбины не рентабельны, и обеспечить оптимальную работу ДГ. Они используют алгоритм оптимизации роя частиц, который позволяет стеку работать при огромном потреблении, что снижает эксплуатационные расходы ДГ на 70%. В [157] Жимин и др. предложила новую методологию, основанную на ГА, чтобы обеспечить высокую степень интеграции фотоэлектрических модулей в низковольтные сети с батареями в качестве элемента хранения.Их целевыми функциями являются: минимизация затрат на электроэнергию для потребителей и снятие ограничений распределительной сети для операторов распределительных сетей. Предложенная концепция была принята Western Power Distribution в демонстрационном проекте интеллектуальной сети SoLa Bristol. Очень интересная идея предложена Киртигой и др. В [158]. путем разработки методологии преобразования распределительной сети в MG, способного работать автономно. Авторы используют PSO и GA, чтобы найти оптимальные размеры и расположение распределенных генераторов, чтобы сделать MG автономными.Достигаются другие цели, такие как оптимизация потерь и стоимости системы, при соблюдении сетевых ограничений, таких как нагрузка и сетевые ограничения, а также ограничения генератора и баланса. В [159] Гво-Чинг разработал квантовый генетический алгоритм для подтверждения достоверности и точности математической модели с использованием реальных примеров для системы, содержащей фотоэлектрические установки, ветряные турбины, водяные турбины, топливный элемент, газовую турбину и микрогазовую турбину, с учетом различной энергоэффективности DER, затрат на эксплуатацию и техническое обслуживание, а также стоимости выбросов.Исследование по оптимизации MG представлено Li et al. в [160]. Они использовали алгоритм роя частиц, который может управлять MG в подключенном или изолированном режиме. Колебания в возобновляемых источниках и потребности в потреблении в MG учитываются с помощью этого метода, при этом соответствующие прогнозы делаются за день вперед, чтобы устранить эти колебания. В [161] Fatemeh et al. использовали алгоритм поисковой оптимизации с возвратом для оптимизации своего MG. Предлагаемый алгоритм быстро сходится к оптимальному решению и избегает локальных оптимумов.Их цель – отслеживать неопределенности, связанные с МЭД сети, которые включают фотоэлектрические, микротурбинные, ветровые и аккумуляторные, а также неопределенности, связанные с рынком и, очевидно, неопределенность в нагрузке. В [162] авторы разработали экспертную систему управления энергией для MG, содержащего фотоэлектрические установки и ветряные турбины. Разработанная система прогнозирует выработку энергии ветряной турбиной с помощью нейронных сетей. Затем, на основе этих данных, улучшенный алгоритм нечеткого удовлетворения, основанный на поиске пищи бактериями, используется в модуле EMS для оптимизации многоцелевой задачи.

6.4.3. Методы динамического программирования

Работа автономного MG, содержащего DG, PV и батареи, оптимизирована с точки зрения эксплуатационных затрат и выбросов в [163] с использованием метода динамического планирования, который принимает во внимание системные ограничения, такие как удовлетворение нагрузки и мощность генерации МЭД. . Алгоритм, основанный на динамическом программировании, предложен в [164] для управления кластеризованными MG. Авторы использовали алгоритм глубокого обучения, работающий в режиме реального времени, для создания ежедневного расписания MG, десять инструкций отправляются в локальные блоки управления для централизованного управления.Хулио и др. представили СЭМ для автономного жилого дома, подключенного к основной сети, на основе состояния заряда батарей [165]. Метод прогнозирования устойчивости адаптирован для прогнозирования солнечной радиации, скорости ветра и нагрузки с использованием сервера Meteogalicias THREDDS для прогнозирования погоды. Управление жилым помещением в соответствии с состоянием заряда батарей помогает уменьшить колебания потока энергии между жилым помещением и основной сетью. В [166] Hang et al. представил методику, основанную на приближенном динамическом программировании для экономического управления MG.Авторы принимают во внимание выпуск ВИЭ с течением времени, цену на энергию и нагрузку в качестве стохастических переменных. Для предложенного метода используется аппроксимация кусочно-линейной функции с улучшенной стратегией обновления наклона. В [167] авторы разработали EMS, основанную на подходе динамического программирования, для уменьшения денежного потока, включая цену обмена энергией с основной сетью и стоимость разрушения батареи для MG, подключенного к основной сети. В [168] авторы стремились увеличить прибыль от продажи возобновляемой энергии и снизить затраты на балансирование спроса и потребления.С этой целью они использовали данные рынка энергии для генерации контрольных точек батареи с использованием метода динамического планирования. В [169] разработана СЭМ для большого здания, работающая в режиме реального времени. Авторы разработали алгоритм управления для переключения между всеми режимами работы батареи, зарядки, разрядки и отключения нагрузки, а также для ограничения выходной мощности от фотоэлектрических модулей. Они также контролировали шину постоянного тока, чтобы поддерживать ее постоянство, используя неопределенность фотоэлектрических модулей и потребности в энергии.

6.4.4. Многоагентные системы

Многоагентные системы (MAS) – это совокупность интеллектуальных агентов, которые взаимодействуют для решения проблем, которые не могут быть решены одним агентом или системой.В течение некоторого времени архитектуры и конструкции предлагались для приложений в инженерных моделях в целом. С ростом использования и моделирования DER для работы MG, MAS хорошо приспособлены для работы с размерами и сложностью этих энергетических систем. В [170] авторы предложили новый механизм, который побуждает потребителей вносить свой вклад в управление сетью, чтобы снизить пиковые нагрузки и дать потребителям высокое соотношение цены и качества. Они использовали язык программирования JADE для разработки многоагентной системы управления сетью с учетом различных схем нагрузки и доступной энергии DER.Последняя платформа моделирования для EMS разработана в [171] в среде клиент-сервер и сделана доступной на C ++. Авторы разработали гибридную EMS для многоагентного MG, которая может работать как с централизованным, так и с децентрализованным подходами для снижения стоимости эксплуатации MG. В [172] авторы выполнили определение размеров MG, состоящего из фотоэлектрических, ветряных, DG и батарей, используя многоцелевой самоадаптивный алгоритм дифференциальной эволюции. Из-за многозадачного характера используемого метода время вычислений сокращается, так что каждая часть имеет дело с определенной задачей.Затем авторы разработали EMS системы MG. Разработанный многоцелевой подход оптимизации используется для отслеживания вероятности потери мощности, цены на электроэнергию и фактора возобновляемых источников энергии. В [173] Богарадж и Канакарадж разработали адаптивную схему, основанную на концепции MAS для управления энергией в изолированном пространстве. MG. Система генерации рассматривается как две части; первичная часть, содержащая фотоэлектрические модули и ветряные турбины, когда они не могут удовлетворить нагрузку, вторая часть, то есть батареи, вмешивается, чтобы обеспечить непрерывность подачи нагрузки.Они также разработали прогнозные модели для получения информации о ветре, освещенности и потреблении. В крайнем случае, когда обе части MG не могут удовлетворить нагрузку, сброс части нагрузки выполняется в соответствии с фиксированным приоритетом. Компенсация на основе STATCOM предназначена для обеспечения необходимой реактивной мощности и минимизации колебаний напряжения. В [174] авторы использовали методологию многоагентного управления, основанную на алгоритме дифференциальной эволюции JADE, для оптимизации затрат на производство электроэнергии, вызванных прерывистостью DER и неизвестным изменением формы нагрузки, особенно критических нагрузок, зная, что сеть состоит из двух MG, содержащих DER, PV и ветряные турбины, а также нагрузку для каждой из сетей.В [175] Sajad et al. представили децентрализованный мультиагентный алгоритм для управления возможными ситуациями дисбаланса мощности в автономном жилом доме на основе фотоэлектрических модулей, подключенном к основной сети. Подходы: сетевые агенты, агенты хранения и пользовательские агенты. В [176] Каравас и др. использовали когнитивные карты и методы нечеткой логики для разработки децентрализованной СЭМ на основе мультиагентов, присутствующих в микросети. Интеллектуальные агенты относятся к DER и ESS, а также к электролизу и его топливным элементам. Этот децентрализованный подход показал несколько преимуществ по сравнению с централизованным подходом, особенно во время простоев.

6.4.5. Стохастические методы и робастное программирование

Авторы в [177] полагаются на метод Ляпунова, чтобы сгенерировать алгоритм оптимизации, чтобы иметь дело с неопределенностью из-за перемежаемости RER во взаимосвязанном MG. Метод состоит из двух частей, в первой части используется DG, в другой части выполняется экономическая диспетчеризация традиционной и распределенной генерации на основе почасового маркетинга. В [178] авторы представили оптимизацию работы подключенной к сети системы производства электроэнергии.Они разработали стохастическую модель планирования с учетом неопределенностей RER и потребления. Во-первых, модель планирования оптимизирует основные вложения в MG, а затем предоставляет график работы, чтобы гарантировать снижение затрат. В [179] Juan et al. обсудил новую стратегию зарядки для оптимизации работы в системе, содержащей ветряные турбины, батареи и DG. Стохастическая СЭМ для уменьшения частотного разрыва разработана в [180] и используется для экономического управления MG с точки зрения эксплуатации и резервов RER.Разработанный подход апробирован в сложных ситуациях и показал свою эффективность. В [181] авторы представили методологию иерархического управления для мониторинга и управления потоком энергии в MG, то есть генерацией МЭД и потреблением нагрузки. Предлагается маломасштабный стохастический алгоритм для преодоления неопределенности в прогнозировании МЭД. В [182] Wencong et al. представили некоторые исследования модифицированной тестовой линии с 37 шинами IEEE. Они сформулировали модель снижения эксплуатационных расходов микросети и потерь мощности, используя один из стохастических подходов.В [183] ​​Taher et al. предложил стохастическую модель, основанную на обучении и обучении для получения наилучшего оптимального по Парето фронта. Цели – минимизация затрат и выбросов. В этой работе авторы принимают во внимание неопределенности, связанные с потребляемым спросом, доступной выходной мощностью РЭД, а также со стоимостью энергии на рынке. В архитектуру сельскохозяйственного MG вводится структура стохастической координации для сокращения эксплуатационных расходов. стоимость ESS и снизить стоимость обмена с основной сетью [184].Для прогнозирования погоды авторы использовали метод точечной оценки. СЭМ, основанная на производительности DER и непредсказуемом изменении потребления потребителей, разработана в [185]. EMS выполняется в два этапа; сначала он планирует сеть, соблюдая ограничения DER, чтобы не повредить ее компоненты. Затем он регулирует частоту, оценивая в реальном времени предел отклонения энергоемкости. В [186] авторы представили стохастический многоцелевой метод управления гибридным MG.Целью этой работы является снижение сетевых потерь, а также экономическая оптимизация работы RER в MG. Модель затрат и потерь разработана на основе суммы весов, и решение было достигнуто с помощью смешанного целочисленного линейного программирования.

6.4.6. Методы нейронных сетей

В [187] авторы стремятся сделать свою сеть автономной, они попытались максимально использовать RER и снизить выбросы углерода за счет сокращения работы обычных генераторов.Поэтому они разработали модель EMS для своей сети, которая работает в подключенном режиме. В этой работе используются нейронные сети, одна часть – для стратегии управления, а вторая – для мониторинга производительности системы с точки зрения деградации батареи и скорости интеграции RER. Cruz et al. разработал алгоритм искусственной нейронной сети для запуска EMS MG, состоящего из фотоэлектрических модулей, ветряных турбин и общественной нагрузки, энергия накапливается в батареях [188]. Цель алгоритма – дать правильные инструкции для DER для поддержания максимальной выработки электроэнергии.В [51] Chen et al. предложили использовать методы временных рядов и нейронных сетей с обратной связью для анализа рентабельности для оптимального определения размера системы накопления энергии в MG. Цель состоит в том, чтобы предсказать солнечную радиацию и скорость ветра. Основная проблема представляет собой MILP, которая решается в AMPL (язык моделирования для математического программирования). Авторы также представили специальный алгоритм искусственной нейронной сети для прогнозирования производства DER. Наконец, они использовали простой метод оптимизации.В [189] Nnamdi et al. разработал теоретико-игровую программу реагирования на спрос для управления MG. Им удалось минимизировать эксплуатационные расходы MG за счет увеличения выпуска DER при низких ценах на топливо. В [190] Абир и Али использовали нейронные сети для оценки оптимального угла наклона фотоэлектрических модулей в заданном месте, чтобы оптимизировать количество энергии, производимой фотоэлектрическими панелями, и, таким образом, снизить эксплуатационные расходы. В [191] использован нейросетевой метод, заключающийся в определении оптимального расположения линий электропередачи между микроисточниками и точками нагрузки.Таким образом, предлагается традиционный подход к разработке недорогих архитектур MG с учетом надежности сети.

6.4.7. Методы нечеткой логики

В [192] авторы представили методы нечеткой логики для планирования устройств хранения. Адаптивная цена выставления счетов устанавливается для устройств хранения данных на основе цены местного производства MG и количества устройств хранения, ежедневно участвующих в MG. Он применяет многоцелевой метод PSO, чтобы найти правильное распределение энергии для MG.В [193] Fossati et al. представила нечеткую экономическую диспетчеризацию и обязательство подразделения MG по оптимизации управления энергопотреблением. Он состоит из двух ГА; первый алгоритм генерирует сетевой график энергопотребления и нечеткие правила, а второй алгоритм регулирует нечеткие функции принадлежности. В [194] Lydie et al. разработаны правила ежедневного контроля для обеспечения надежной сети, содержащей солнечную панель и ветряную турбину в качестве DER, нагрузка ассимилируется с потребностями населения. С учетом экономического аспекта управление построено на нечеткой логике.В [195] авторы разработали EMS на основе контроллера, содержащего более 20 свойств нечеткой логики, для оптимизации потока мощности в их MG, поддерживая состояние заряда ESS. В [196] авторы представили оптимальный подход к управлению напряжением и частотой с использованием нечеткой логики. Этот подход продемонстрировал высокую производительность и желаемый отклик для различных сценариев изменения нагрузки. В [197] была разработана крупномасштабная модель MIP для оптимизации эксплуатационных расходов энергосистемы (энергосистема, централизованное теплоснабжение и их комбинации).Основная цель – достичь разумного времени работы и общей применимости ко всем системным ситуациям. Этот метод экономит от 1 до 2% на эксплуатационных расходах. В [198] авторы разработали EMS для управления задачами потока энергии в микросети, состоящей из RER и ESS. Для достижения этой цели оптимизации они смешали генетический алгоритм с алгоритмом нечеткой логики Мамдани. В [199] авторы представили высокоэффективную СЭМ для управления подключенной сетью, содержащей контролируемые и неуправляемые батареи и нагрузки, с целью снижения потребности в электроэнергии в основной сети при одновременном увеличении локальной генерации RER на основе гибридный подход, который сочетает в себе вейвлет-функции и расширенную фильтрацию Калмана для прогнозирования потребления и производства RER.В [200] Teo et al. предложила методологию управления ESS, протестированную на основе стратегии контроля, основанной на правилах. Моделирование выполняется в MATLAB / Simulink и показывает, что это исследование увеличивает устойчивость MG.

6.4.8. Другие методы

Алгоритм градиентного метода используется в [201] путем выбора сочетания мощности четырех разных типов MG для экономического распределения с учетом проникновения возобновляемых источников энергии, связанных затрат и доходов. В [202] авторы использовали условия Каруша – Куна – Таккера (KKT) для выбора МЭД для формирования MG.Метод KKT обеспечивает вычисление истинного оптимума. Подход KKT, применяемый к нелинейному программированию, обобщает метод множителя Лагранжа, который допускает только ограничения равенства. Алгоритм планирования MG представлен в [138] для оптимизации выработки и передачи электроэнергии. Цель состоит в том, чтобы минимизировать общую стоимость планирования MG. Для этого проблема разбита на две подзадачи; проблема планирования и проблема годовой надежности. Поскольку модель является нелинейной, авторы ввели метод последовательного квадратичного программирования (SQP) для поиска оптимального решения.Вероятностный подход предложен Niknam et al. в [203]. Авторы представили вероятностный метод оптимизации неопределенности и модифицированный многоцелевой алгоритм, основанный на модифицированном алгоритме гравитационного поиска, чтобы найти оптимальный по Парето фронт для управления экономикой / выбросами MG. В [204] Wishart et al. предложили планирование производственной системы с целью минимизации общих затрат в долгосрочной перспективе. Цель включает сокращение потерь в линии, затрат на надежность и первоначальных вложений.Модифицированная методика оптимизации роя дискретных частиц используется для оптимизации проблемы с учетом системных ограничений: тока питания, напряжения на шине и выходной мощности ДГ. В [205] авторы определили оптимальную стратегию эксплуатации и схему оптимизации. для экономических и экологических проблем MG. Они применили многокритериальную оптимизацию на основе модифицированной теории игр. Сформулированная модель является ограниченной и нелинейной, она учитывает выбросы NOx, SO2 и CO2.Сравнения выполняются с помощью многоцелевого последовательного квадратичного последовательного программирования, многоцелевых генетических алгоритмов и многоцелевого прямого адаптивного поиска по сетке. Результаты демонстрируют эффективность предложенного подхода в минимизации затрат на эксплуатацию системы при одновременном удовлетворении требований потребителей и безопасности системы. В таблице 4 описаны основные вклады и некоторые ограничения некоторых стратегий управления энергопотреблением, представленных в литературе.

7. Будущие исследования и проблемы MG

Элементы, позволяющие улучшить связь между компонентами MG, безопасность сети и использование искусственного интеллекта, являются областями исследований, которые требуют дальнейшего изучения.Коммуникационные системы могут быть улучшены благодаря развитию области телекоммуникаций, беспроводные инструменты переживают очень быстрое развитие, что позволяет использовать гораздо более высокие скорости и соединять с помощью радиоволн большее количество устройств (датчики, преобразователи, блок управления, модем Интернет и т. Д.). Разработка различных сетевых компонентов должна сопровождаться разработкой систем защиты, обеспечивающих стабильность сети, предотвращающих случайное разрушение дорогостоящего оборудования и ошибки данных.Аспекты искусственного интеллекта являются одним из многообещающих решений для преодоления проблем, с которыми сталкиваются старые методы, таких как: нехватка данных (искусственный интеллект адаптируется и, следовательно, может продолжать работу без недостающих данных), создание непрактичного решения (искусственный интеллект понимает физическая система, поэтому она может распознать, применимо ли решение в действительности), и, наконец, его можно добавить параллельно с другим методом для большей точности и скорости.

7.1. Технология Power-to-Gas

Ключевым элементом повышения устойчивости MG и обеспечения электроснабжения является накопление энергии. Хранение энергии на сетевом уровне в основном реализовано с использованием батарей. К сожалению, аккумуляторы страдают от высоких инвестиционных затрат, высокой стоимости разрушения и замены, а также низкого срока службы. Одной из технологий, которая может представлять большой интерес для разработки MG, является технология преобразования энергии в газ (P2G). P2G – это технология, использующая электроэнергию для производства водорода с помощью электролиза. При использовании избыточной энергии из возобновляемых источников газ называют зеленым водородом.

Произведенный гидрогин можно использовать в качестве химического сырья или преобразовать обратно в электричество с помощью газовых турбин. P2G позволяет хранить и транспортировать электроэнергию в виде сжатого газа, часто используя существующую инфраструктуру для долгосрочной транспортировки и хранения природного газа. P2G часто считается наиболее перспективной технологией для сезонного хранения возобновляемой энергии [213].

7.2. Масштабируемая связь

Связь в MG осуществляется через датчики, установленные на всех компонентах сети.Поскольку количество датчиков увеличивается с интеграцией новых устройств, связь становится более сложной и медленной. Поэтому одной из интересных задач является разработка масштабируемой инфраструктуры связи, способной обрабатывать очень большой объем данных и иметь возможность предоставлять новые услуги и интегрировать другие переменные, связанные с новыми компонентами, вставленными в сеть [214]. необходимо найти более подходящие инструменты для обеспечения хорошего качества передачи информации в MG, нацеленные на общие операции MG, включая переходные характеристики DER.В обязательном порядке необходимо сократить время отправки конфиденциальной информации, которая может обнаруживать неисправности, состояние переключателей и реле защиты, чтобы повысить надежность. Системы управления, такие как управление напряжением и реактивной мощностью, иногда бывают чувствительны из-за плохого качества связи, и эту проблему необходимо изучить. Связь между устройствами MG и архитектурой MG осуществляется в соответствии со стандартом IEC60870-5-104, важно перейти к другому стандарту IEC61850.Это обеспечит быстрый, надежный и безопасный доступ и управление подстанциями, а также полную совместимость [215]. Развитие технологий больших данных, таких как облачные вычисления, глубокий анализ данных и методы машинного обучения, необходимо для эволюции MG. В частности, эти подходы позволяют обрабатывать огромное количество данных, анализировать данные о RER, линиях электропередач и потребителей, а также оптимизировать управление неопределенностью [216].

7.3. Проблемы кибербезопасности

Известно, что кибератаки являются наиболее распространенной опасностью, с которой сталкиваются MG из-за уязвимости систем мониторинга.Эти атаки могут привести к обрушению всей сети, сделав ее неработоспособной или поставив под угрозу конфиденциальность данных сотрудников и клиентов. Атаки могут вводить в заблуждение государственные службы, генерируя ложные решения с точки зрения использования емкости и скрывая текущие атаки. Дальнейшие исследования должны гарантировать конфиденциальность, аутентификацию и конфиденциальность информации для обеспечения сетевой безопасности и гарантии подачи питания.

С технической точки зрения, кибератаки на MG, вызывающие сбои инфраструктуры, включают недостатки кибербезопасности, каскадные сбои, отключения электроэнергии и т. Д.Поэтому необходимо усилить слабые места с помощью большего количества кодов. В настоящее время подходы машинного обучения являются наиболее эффективными методами обнаружения и решения проблемы внедрения ложной информации, например, путем установки логических счетчиков. Обязательно доработать эти подходы и сделать их общими, чтобы их можно было адаптировать к различным сценариям, как описано в [214].

7.4. Машинное обучение

Распределение электроэнергии для сетей, в значительной степени зависящих от источников прерывистой генерации, может быть поставлено под угрозу.Это не только дополнительное ограничение для поставщиков электроэнергии, но и серьезная техническая проблема, которую необходимо решить. В самом деле, источники с высокой прерывистой производительностью требуют более динамичного местного управления, которое может быть основано на различных стратегиях, таких как соединение с более крупными сетями, сброс нагрузки и накопление энергии. Таким образом, основная цель локального агрегатора – гарантировать согласованность данных о потреблении и производстве для мониторинга в реальном времени. Таким образом, искусственный интеллект может быть инструментом производительности для агрегаторов, который позволяет продвигать проникновение возобновляемых источников энергии в местный энергобаланс [217].Учитывая высокие затраты на снабжение несвязанными между собой территориями, такими как острова и сельские районы, внедрение интеллектуальных MG с помощью машинного обучения дает более быструю окупаемость инвестиций, что способствует экспериментам с этим типом сети.

Кроме того, машинное обучение может представлять большой интерес для рынка инфраструктуры зарядки электромобилей, который переживает сильный рост. Действительно, электромобиль – это возможность разработать крупномасштабные интеллектуальные решения для зарядки как для общественной инфраструктуры, так и для частных домов.Платформы могут затем управлять зарядкой автопарка в соответствии с состоянием сети и потребностями потребителей в энергии. Затем машинное обучение открывает путь к более интеллектуальному и надежному управлению технологией V2G. Это повысит гибкость сети, чтобы справиться с этой новой технологией потребления.

8. Выводы

В этом документе были рассмотрены основные этапы проектирования микросетей и проиндексированы различные проблемы, связанные с их развертыванием. Было рассмотрено несколько аспектов, от выбора подходящего места для установки и основных DER и ESS для оптимальной работы, оптимального размера его компонентов до типов управления и EMS для оптимального графика работы MG.EMS обычно разрабатывается для оптимального планирования и эффективного распределения мощности между DER, ESS и EV. Для разработки СЭМ можно выбрать несколько целей, таких как эксплуатационная оптимизация, планирование энергопотребления и отказоустойчивость, а также учет нескольких экологических аспектов, деградации батареи, интеграции активного реагирования на спрос, потерь в линиях и надежности системы, а также конфиденциальности потребителей. Таким образом, на основе желаемых целей моделируется система, и исходя из этой модели и ее сложности выбирается метод оптимизации для выполнения решения с учетом всех ограничений выбранной сетки.Сделан всесторонний и критический обзор систем энергоменеджмента и подходов к их решению. Также представлены наиболее известные и используемые инструменты разрешения. Неопределенность, связанная с возобновляемой энергией и случайными колебаниями нагрузки, снижает надежность микросетей, которую необходимо улучшать с помощью эвристических методов, например, для прогнозирования будущих событий. Аспекты искусственного интеллекта могут быть внедрены в будущие работы по оптимальной работе MG, чтобы улучшить размеры компонентов, систему управления энергопотреблением и расположение возобновляемых ресурсов, учитывая неопределенность нагрузки, погодных данных и рынка энергии.Управляемые нагрузки – лучшее решение для сглаживания кривой нагрузки и снижения МЭД. Следовательно, их интеграция должна быть максимизирована путем замены всех критических нагрузок управляемыми нагрузками, где это возможно.

Особое внимание уделяется интеграции электромобилей в микросети. В частности, возможность использования парка электромобилей в качестве распределенных устройств хранения энергии широко изучалась в литературе и подробно анализировалась в этой статье. Это связано с тем, что электромобили можно заряжать с использованием возобновляемых источников энергии в непиковые периоды, чтобы значительно снизить воздействие этого типа транспорта на окружающую среду.Энергия, доступная на аккумуляторах электромобиля, может использоваться в периоды пиковой нагрузки для поддержки сети и предотвращения проблем с перегрузками и их последствий. Электромобили уже были внедрены в MG для повышения надежности и обеспечения непрерывности генерации. Эта концепция стала привлекательной темой в сообществе исследователей электротехники и преобразования энергии и нуждается в дальнейшем улучшении, чтобы принести ожидаемые выгоды.

Баттс-Грин, Уоррингтон, Вашингтон, США 7XU

Описание

«Географический контекст проекта послужил основой для разработки генерального плана.Границы района естественным образом очерчены холмистым заповедником на юге и озером Хаммарбю, которое является центральным центром района, его «голубым глазом» и наиболее привлекательным открытым общественным пространством. Пешеходные тротуары, набережные и линейные парки образуют разнообразный периметр набережной, а летом жители имеют доступ к причалу для лодок. Хотя Hammarby Sjöstad расположен за пределами того, что традиционно считается периметром центральной части Стокгольма, дизайн намеренно городской, а не пригородный, и соответствует стандартам для внутреннего города Стокгольма с точки зрения ширины улицы (18 м), размеров блоков (70×100 м), плотность и землепользование.Затем эта традиционная городская структура была объединена с новым архитектурным стилем, который отвечает его конкретному прибрежному контексту, продвигает лучшие современные технологии устойчивого развития и следует современным архитектурным принципам, максимизируя свет и вид на воду и зеленые зоны и используя стекло в качестве основы. материал. Масштаб застройки варьируется от четырех до пяти этажей по каналу Сикла и от 6 до 8 этажей по основным коридорам. Хребет нового района представляет собой бульвар шириной 37,5 м и транспортный коридор, который соединяет ключевые транспортные узлы и общественные координационные центры и создает естественный центр деятельности и коммерции.Первые этажи почти всех зданий на этом участке были спроектированы как универсальные пространства, подходящие для торговли, отдыха или общественного пользования. Дополнительные возможности для коммерческого использования также предоставляются за счет периодического размещения двухэтажных павильонов вдоль канала Сикла. На сегодняшний день в этом районе расположены магазины модной одежды, электротоваров, предметов интерьера, книжных магазинов и цветов (20), кафе, рестораны и бары (24), магазины товаров для здоровья и красоты (15), а также общие услуги, такие как прачечные самообслуживания и устройства для изготовления ключей (8). ), кооперативный супермаркет, картинная галерея и несколько агентов по недвижимости.Жилые районы, примыкающие к главному хребту, имеют решетчатую структуру с полуоткрытой блочной формой, которая обеспечивает максимальное освещение и обзор, а также обеспечивает открытый доступ во дворы жилых домов. В большинстве квартир есть балконы, с которых открывается вид на улицы, набережные и открытые пространства. Через район проходит сеть разнообразных парков, зеленых насаждений и пешеходных дорожек. По возможности, природный ландшафт был сохранен и послужил источником вдохновения для развития.Оригинальные камыши и камыши сохранились вдоль набережной, между которыми были построены уединенные переходы в воду. Березы создают пейзаж для красивого прибрежного парка, а скалистый дубовый лес определяет окраину района. До района легко добраться на общественном транспорте, и создание новой дорожной и трамвайной инфраструктуры было центральным моментом в развитии. В центре Hammarby Sjöstad есть четыре трамвайных остановки – трамвай соединяет район напрямую с подземной сетью, и есть планы продлить трамвай дальше на восток, чтобы напрямую добраться до одного из основных транспортных узлов Стокгольма.Этот район также обслуживают три новых автобусных маршрута и один ночной автобус. В дополнение к новой автобусной и трамвайной инфраструктуре было введено бесплатное паромное сообщение через Хаммарбю-Шё. Паром пересекает озеро за пять минут и отправляется каждые 10-15 минут с раннего утра до полуночи. На борт можно взять велосипеды. Наконец, у жителей есть доступ к автостоянке в этом районе. Всего в пуле от 20 до 25 автомобилей, и на сегодняшний день к схеме присоединились 270 жителей. Сообщество в районе включает в себя современное стеклянное здание церкви, две государственные школы (6-16 лет), одну частную школу, один детский сад и детский сад, одну практику терапевта, библиотеку, спортивный центр, лыжную трассу, футбольное поле и баскетбольная площадка.