. В статье рассматриваются современные исследования и разработки в области управления энергией и её хранения в контексте фотоэлектрических систем (PV). Основное внимание уделяется методам хранения энергии, таким как электрические и тепловые системы, и способам управления реактивной мощностью, напряжениями и частотой в сетях с высокой долей солнечной генерации. Обзор подчеркивает необходимость эффективных и экономически выгодных систем накопления энергии и интеллектуального управления спросом для полной интеграции PV систем в сеть и обеспечения её стабильности.
Методы включают анализ систем накопления энергии, исследование управления реактивной мощностью и частотой, использование машинного обучения для прогнозирования мощности и оптимизации управления энергосистемами, а также моделирование в MATLAB/Simulink. Материалы состоят из данных о погодных условиях, результатов экспериментов на солнечных PV электростанциях и технической литературы по управлению энергией и её хранением.
Результаты включают анализ подходов к хранению энергии, разработку стратегий активного управления мощностью (APC) для стабилизации частоты в сетях с PV генерацией, методы прогнозирования мощности на основе машинного обучения, оценку систем хранения и управления для улучшения интеграции PV систем, а также демонстрацию улучшения прогнозирования и оптимизации работы энергосистем благодаря интеллектуальным методам управления.
Управление энергией и её хранение являются ключевыми для успешной интеграции фотоэлектрических систем в энергосети. Развитие эффективных систем накопления энергии и интеллектуальных методов управления позволяет сглаживать переменчивость солнечной генерации и обеспечивать стабильность сети.
. В статье рассматриваются современные исследования и разработки в области управления энергией и её хранения в контексте фотоэлектрических систем (PV). Основное внимание уделяется методам хранения энергии, таким как электрические и тепловые системы, и способам управления реактивной мощностью, напряжениями и частотой в сетях с высокой долей солнечной генерации. Обзор подчеркивает необходимость эффективных и экономически выгодных систем накопления энергии и интеллектуального управления спросом для полной интеграции PV систем в сеть и обеспечения её стабильности.
Методы включают анализ систем накопления энергии, исследование управления реактивной мощностью и частотой, использование машинного обучения для прогнозирования мощности и оптимизации управления энергосистемами, а также моделирование в MATLAB/Simulink. Материалы состоят из данных о погодных условиях, результатов экспериментов на солнечных PV электростанциях и технической литературы по управлению энергией и её хранением.
Результаты включают анализ подходов к хранению энергии, разработку стратегий активного управления мощностью (APC) для стабилизации частоты в сетях с PV генерацией, методы прогнозирования мощности на основе машинного обучения, оценку систем хранения и управления для улучшения интеграции PV систем, а также демонстрацию улучшения прогнозирования и оптимизации работы энергосистем благодаря интеллектуальным методам управления.
Управление энергией и её хранение являются ключевыми для успешной интеграции фотоэлектрических систем в энергосети. Развитие эффективных систем накопления энергии и интеллектуальных методов управления позволяет сглаживать переменчивость солнечной генерации и обеспечивать стабильность сети.
№ | Author name | position | Name of organisation |
---|---|---|---|
1 | Komilov A.G. | texnika fanlari doktori, katta ilmiy xodim | Energetika vazirligi huzuridagi Qayta tiklanuvchi energiya manbalari milliy ilmiy-tadqiqot institut |
2 | Asanova S.K. | doktorant (PhD), | O‘zbekiston Respublikasi Fanlar akademiyasi Fizika-texnika instituti |
№ | Name of reference |
---|---|
1 | M. W. Ahmad, M. Mourshed, and Y. Rezgui, ‘Tree-based ensemble methods for predicting PV power generation and their comparison with support vector regression’, Energy, vol. 164, pp. 465–474, Dec. 2018, doi: 10.1016/j.energy.2018.08.207. |
2 | A. Patel et al., ‘A Practical Approach for Predicting Power in a Small-Scale Off-Grid Photovoltaic System using Machine Learning Algorithms’, International Journal of Photoenergy, vol. 2022, pp. 1–21, Feb. 2022, doi: 10.1155/2022/9194537. |
3 | H. Jafarian, R. Cox, J. H. Enslin, S. Bhowmik, and B. Parkhideh, ‘Decentralized Active and Reactive Power Control for an AC-Stacked PV Inverter With Single Member Phase Compensation’, IEEE Trans Ind Appl, vol. 54, no. 1, pp. 345–355, Jan. 2018, doi: 10.1109/TIA.2017.2761831. |
4 | H. A. Pereira, G. L. E. da Mata, L. S. Xavier, and A. F. Cupertino, ‘Flexible harmonic current compensation strategy applied in single and three-phase photovoltaic inverters’, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 104, pp. 358–369, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.ijepes.2018.07.017. |
5 | P. Remigio-Carmona et al., ‘Current Status and Future Trends of Power Quality Analysis’, Energies (Basel), vol. 15, no. 7, p. 2328, Mar. 2022, doi: 10.3390/en15072328 |
6 | H. A. Khan, M. Zuhaib, and M. Rihan, ‘Analysis of varying PV penetration level on harmonic content of active distribution system with a utility scale grid integrated solar farm, Australian Journal of Electrical and Electronics Engineering, vol. 19, no. 3, pp. 283–293, Jul. 2022, doi: 10.1080/1448837X.2022.2025656. |
7 | W. A. A. Salem, W. Gabr Ibrahim, A. M. Abdelsadek, and A. A. Nafeh, ‘Grid connected photovoltaic system impression on power quality of low voltage distribution system, Cogent Eng, vol. 9, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1080/23311916.2022.2044576 |
8 | X. Luo et al., ‘Review of Voltage and Frequency Grid Code Specifications for Electrical Energy Storage Applications’, Energies (Basel), vol. 11, no. 5, p. 1070, Apr. 2018, doi: 10.3390/en11051070. |
9 | S. Sukumar, M. Marsadek, K. R. Agileswari, and H. Mokhlis, ‘Ramp-rate control smoothing methods to control output power fluctuations from solar photovoltaic (PV) sources—A review’, J Energy Storage, vol. 20, pp. 218–229, Dec. 2018, doi: 10.1016/j.est.2018.09.013. |
10 | H. Akbari et al., ‘Efficient energy storage technologies for photovoltaic systems, Solar Energy, vol. 192, pp. 144–168, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.solener.2018.03.052. |
11 | A. Q. Al-Shetwi et al., ‘Active Power Control to Mitigate Frequency Deviations in Large-Scale Grid-Connected PV System Using Grid-Forming Single-Stage Inverters’, Energies (Basel), vol. 15, no. 6, p. 2035, Mar. 2022, doi: 10.3390/en15062035. |