利用预测控制和基于神经网络的峰值剃须预测模型对连接电网的微电网进行优化运行

Leonardo Fuchs, O. L. Tortelli, F. Perez, L. de Medeiros, André Pedretti
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摘要

本文提出应用基于模型的预测控制(MPC)来优化微电网的运行,以降低主电网的峰值需求。本文所考虑的微电网由一组已定义的负荷、一个装机功率为200kWp的太阳能发电系统和一个装机功率为250kW、总容量为560kWh的锂离子电池存储系统组成。采用混合整数线性规划方法对优化问题进行了表述。在此背景下,MPC控制模型的实现考虑了24小时的预测范围,以确定存储系统必须提供或吸收的功率水平,以确保微电网的最佳运行。因此,为了评估所提出的控制性能,考虑了不同太阳能发电曲线的运行极限和存储系统充电状态的初始条件。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Operação Ótima de uma Microgrid Conectada à Rede Elétrica utilizando Controle Preditivo e Modelo de Previsão baseado em Redes Neurais para Peak Shaving
Este artigo propõe a aplicação do controle preditivo baseado em modelo (MPC) para a otimização da operação de uma microrrede com o objetivo de reduzir o pico de demanda da rede elétrica principal, à qual está conectada. A microrrede considerada neste trabalho é composta por um agrupamento de cargas definido, um sistema de geração solar com 200kWp de potência instalada e um sistema de armazenamento com baterias de íons de lítio de 250kW de potência e 560kWh de capacidade total. A formulação do problema de otimização é realizada utilizando a abordagem de programação linear inteira mista. Neste contexto, o modelo de controle MPC é implementado considerando um horizonte de previsão de 24 horas, com o objetivo de determinar os níveis de potência que o sistema de armazenamento deve fornecer ou absorver para garantir a operação ótima da microrrede. Com isso, para avaliar o desempenho do controle proposto são realizadas simulações considerando os limites operacionais com diferentes curvas de geração solar e condições iniciais para o estado de carga do sistema de armazenamento.
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