Izračunavanje kapaciteta skladišta energije potrebnog za ostrvski rad mikromreže

Energija, ekonomija, ekologija, 1, Mart 2021, (str. 22-28)

АУТОР(И): Vladan Ristić, Nikola Rajaković, Dragana Vujanović

Е-АДРЕСА: vladan.ristic@ems.rs, rajakovic@etf.rs, dragana.v1995@gmail.com

Download Full Pdf   

DOI: 10.46793/EEE21-1.22L

САЖЕТАК:

Intenzivna integracija obnovljivih izvora energije, poput, primera radi, vetroelektrana i solarnih elektrana, nametnula se kao jedini put prema uspešnoj dekarbonizaciji elektroenergetskog sektora. Međutim, sve veći udeo koji ovakvi izvori zauzimaju u proizvodnim kapacitetima sistema predstavlja izazov kako za operatore tih sistema, tako i za regulatore, pošto varijabilost njihove proizvodnje u značajnoj meri otežava postizanje ravnoteže između generisane i potrošene energije u sistemima. U nekim situacijama, nesmotrena integracija prevelikih količina varijabilnih izvora može, samim tim, dovesti i do ozbiljnih narušavanja kriterijuma pouzdanog i bezbednog rada sistema. Kako osetljivost potrošača na odstupanja u pokazateljima kvaliteta električne energije konstantno raste, to je jasno da neprekidno napajanje ovih potrošača ne sme biti dovedeno u pitanje ni u kom slučaju. Odatle se može steći utisak o važnosti hitnog rešavanja gorepomenutog problema za pravilno funkcionisanje elektroenergetskih sistema u budućnosti. Kao jedno od perspektivnijih rešenja, sve češće se pominju kapaciteti za skladištenje električne energije. U skladu sa time, ovaj rad se bavi predstavljanjem metodologije za određivanje skladišnog kapaciteta neophodnog za neometani ostrvski rad mikromreže. Za potrebe rada, smatrano je da se konzum mikromreže energijom snabdeva iz distribuiranih izvora energije, pri čemu su izvršeni proračuni obuhvatali jednogodišnji vremenski period. Dobijeni rezultati su prikazani u analitičkom i grafičkom obliku.

КЉУЧНЕ РЕЧИ:

Autonomija mikromreža, Energetski balans, Obnovljivi izvori, Skladištenje energije

ЛИТЕРАТУРА:

  • Abdulgalil, M.A., Khalid, M., Alshehri, J. Microgrid Reliability Evaluation Using Distributed Energy Storage Systems, in Proc. 2019 IEEE Innovative Smart Grid Technologies – Asia (ISGT Asia), China, pp. 2837-2841, 2019. https://doi.org/10.1109/isgt-asia.2019.8881068
  • Rodrigues, Y.R., Monteiro, M.R., Zambroni de Souza, A.C., Riberiro, P.F., Wang, L., Eberle, W. Adaptative Secondary Control for Energy Storage in Island Microgrids, in Proc. 2018 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM), Portland, SAD, pp. 1-5, 2018. https://doi.org/10.1109/pesgm.2018.8586228
  • Wibowo, R.S., Firmansyah, K.R., Aryani, N.K., Soeprijanto, A. Dynamic economic dispatch of hybrid microgrid with energy storage using quadratic programming, in Proc. 2016 IEEE Region 10 Conference (TENCON), Singapure, pp. 667-670, 2016. https://doi.org/10.1109/tencon.2016.7848086
  • Jo, H., Kim, J,-Y., Byeon G., Kim, S.-K. Optimal Scheduling Method of Community Microgrid with Customer-owned Distributed Energy Storage System, in Proc. 2019 International Conference on Smart Energy Systems and Technologies, Porto, Portugal, pp. 1-6, 2019. https://doi.org/10.1109/sest.2019.8849149
  • Nair V.V., Ilango, K. Microgrid control strategies for enhanced storage management, in Proc. International Conference on Technological Advancements in Power and Energy (TAP), Kolam, Indija, pp. 1-5, 2017. https://doi.org/10.1109/tapenergy.2017.8397356
  • Li, C., Dragicevic, T., Plaza, M.G., Andrade, F., Vasquez, J.C., Guerrero, J.M. Multiagent based distributed control for state-of-charge balance of distributed energy storage in DC microgrids, in Proc. 40th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society IECON 2014, Dalas, SAD, pp. 2180-2184, 2014. https://doi.org/10.1109/iecon.2014.7048804
  • Hannan, M.A., Faisala, M., Jern Kera, P., Begumbc R.A., Dongd, Y., Zhangd, C. Review of optimal methods and algorithms for sizing energy storage systems to achieve decarbonization in microgrid applications, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 131, pp. 1-24, 2020. https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.110022
  • Jayashree, S., Malarvizhi, K. Methodologies for Optimal Sizing of Battery Energy Storage in Microgrids: A Comprehensive Review, in Proc. International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI 2020), Koimbatore, India, pp. 1-5, 2020. https://doi.org/10.1109/iccci48352.2020.9104131
  • Sukumar, S., Marsadek, M., Ramasamy, A., Mokhlis, H. Grey Wolf Optimizer Based Battery Energy Storage System Sizing for Economic Operation of Microgrid, in Proc. IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2018 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe 2018), Palermo, Italy, pp. 1-5, 2018. https://doi.org/10.1109/eeeic.2018.8494501
  • Photovoltaic geographical information system, https://re.jrc.ec.europa.eu/pvg_tools/en/ [pristupljeno 03.11.2020].
  • Bailes, A. Electricity Demand and the Duck Curve, 2015. https://www.energyvanguard.com [pristupljeno 03.11.2020].
  • Tran-Quoc T., Le Pivert, X., Saheli, M., Beaude, O. Stochastic approach to assess impacts of electric vehicles on the distribution network, in Proc. 3rd IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies (ISGT Europe 2012), Berlin, pp. 1-8, 2012. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01103833 [pristupljeno 03.11.2020].
  • Microgrid, Battery Energy Storage and Distributed Generation Solutions – Global Customer References, ABB, https://library.abb.com [pristupljeno 03.11.2020].