Принципы преобразования в интегрированной энергетической системе при применении концепции энергетического хаба
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2021-3-88-96Ключевые слова:
принципы преобразования, энергетическая система, энергетический хаб, интегрированная система энергоснабжения, эффективность преобразованияАннотация
Стоимость электроэнергии и тепла для населения, предприятий и организаций в России за последние годы выросла в несколько раз. Актуальным вопросом для потребителей стал поиск возможностей экономии при оплате за энергию. Плата за отопление составляет примерно четвертую часть общей суммы квитанции за коммунальные услуги. Тариф, стоимость одной единицы энергии (Гкал/м2), затрачиваемой на обогрев помещения, ежегодно повышается. Соответственно, увеличивается и размер расходов на коммунальное обслуживание в каждой отдельно взятой семье или организации. Рассмотрены принципы преобразования различных форм энергии в интегрированной энергетической системе на основе концепции энергетического хаба. Предлагается использовать возможности программного обеспечения MATLAB/Simulink. Библиотека программного обеспечения MATLAB/Simulink не содержит сложных элементов со структурой с несколькими входами и несколькими выходами. Сложные модели блоков энергетических хабов формируют специальную дополнительную библиотеку. Эти модели реализуют такие функции, как накопление, преобразование энергии и суммирование различных видов энергии. Существует два вида элементов преобразования энергии, представленных в статье. Представлен иллюстрационный пример, показывающий экономический эффект преобразования электроэнергии в тепловую энергию при льготных тарифах в ночной период времени. Выполнен расчет количественного потенциала электроэнергии для преобразования. Исследования показали, что гибкое сочетание различных энергоносителей с использованием технологий преобразования и накопления сохраняет потенциал для различных улучшений системы: общая стоимость энергии может быть снижена, надежность энергосистемы увеличена, перегрузка сетей может быть снижена, потери передачи уменьшены.Библиографические ссылки
Rose P.K., Neumann F. Hydrogen refueling station networks for heavy-duty vehicles in future power systems. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2020, 83, 102358.
Mohammadi M., Noorollahi Y., Mohammadi-ivatloo B., Hosseinzadeh M., Yousefi H., Khorasani S.T. Optimal management of energy hubs and smart energy hubs - a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018, 89, 33-50.
G Shekhar A., Soeiro T.B., Wu Y., Bauer P. Optimal power flow control in parallel operating ac and dc distribution links. IEEE Transactions on Industrial Electronics, (2020), 68(2), 1695-1706.
Sobhani S.O., Sheykhha S., Azimi M.R., Madleneк R. Two-level distributed demand-side management using the smart energy hub concept. Energy Procedia, 2019, 158, 3052-3063.
Amini K., Momtaz A., Qoreishi E., Amini S., Haddadian S. Monte Carlo Approach Towards Evaluating Random Number Generators Based on Mathematical Schemes Driven from Chua's Circuit. Contemporary Mathematics, 2020.
Mohammadi M., Noorollahi Y., Mohammadi-Ivatloo B., Yousefi H. Energy hub: from a model to a concept - a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 80, pp. 1512-1527.
Ordoudis C., Pinson P., Morales J.M. An integrated market for electricity and natural gas systems with stochastic power producers. European Journal of Operational Research, 2019, 272(2), 642-654.
Hashimov A.M., Rahmanov N.R., Ahmedova S.T., Mustafayev A.A. Voltage Stability Problem for GRID with Distribution Generation and Renewable Sources. In Proceedings of the 11th International Conference on Technical and Physical Problems of Electrical Engineering, ICTPE-2015 (Bucharest, Romania), 2015, pp. 159-165.
Conejo A.J., Chen S., Constante G.E. Operations and long-term expansion planning of natural-gas and power systems: a market perspective. Proceedings of the IEEE, 2020. 108(9), 1541-1557.
Kumar P., Brar G.S., Singh L. Energy efficiency evaluation in commercial and residential buildings with demand side management: A review. In 2019 8th International Conference on Power Systems (ICPS), 2019, December, pp. 1-6.
Valinejad J., Marzband M., Korkali M., Xu Y., Al-Sumaiti A.S. Coalition formation of microgrids with distributed energy resources and energy storage in energy market. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2020, 8(5), 906-918.
Kloubert M.L., Rehtanz C. Enhancement to the combination of point estimate method and Gram-Charlier Expansion method for probabilistic load flow computations. In 2017 IEEE Manchester PowerTech, 2017, June, pp. 1-6.
Wang J., Zhong H., Ma Z., Xia Q., Kang C. Review and prospect of integrated demand response in the multi-energy system. Applied Energy, 2017, 202, pp. 772-782.
Lim C., Maglio P.P. Data-driven understanding of smart service systems through text mining. Service Science, 2018, 10(2), 154-180.
Beccuti G., Demiray T., Batic M., Tomasevic N., Vranes S. Energy hub modelling and optimisation: an analytical case-study. In 2015 IEEE Eindhoven PowerTech, 2015, June, pp. 1-6.
Yang Y., Li D., Zhang S.J., Xiao Y.H. Optimal design of distributed energy resource systems under large-scale uncertainties in energy demands based on decision-making theory. Thermal Science, 23(2 Part B), 2019, 873-882.
Ghasemi A., Banejad M., Rahimiyan M. Integrated energy scheduling under uncertainty in a micro energy grid. IET Generation, Transmission & Distribution, 2018, 12(12), 2887-2896.
Scheller F., Burgenmeister B., Kondziella H., Kühne S., Reichelt D.G., Bruckner T. Towards integrated multi-modal municipal energy systems: An actor-oriented optimization approach. Applied Energy, 2018, 228, 2009-2023.
Lu S., Gu W., Zhang C., Meng K., Dong Z. Hydraulic-thermal cooperative optimization of integrated energy systems: A convex optimization approach. IEEE Transactions on Smart Grid, 2020, 11(6), pp. 4818-4832.
Ma T., Wu J., Hao L. Energy flow modeling and optimal operation analysis of the micro energy grid based on energy hub. Energy conversion and management, 2017, 133, pp. 292-306.
Ma R., Qin J. Multi-objective optimal power flow of multiple-energy system considering wind power penetration. In 2017 IEEE International Conference on Energy Internet (ICEI), 2017, April. pp. 13-17.
Wang H., Wang H., Haijian Z., Zhu T. Optimization modeling for smart operation of multi-source district heating with distributed variable-speed pumps. Energy, 2017, 138, 1247-1262.
