Оптимізація вибору компонентів гібридної енергосистеми для живлення споживачів багатоквартирного будинку
Анотація
Анотація. В умовах воєнного стану в Україні та значного дефіциту електричної енергії, обумовленого пошкодженням енергетичної інфраструктури внаслідок численних бомбардувань країни – агресора зростає попит на електроенергію від альтернативних джерел енергії. Дана стаття присвячена дослідженю режимів роботи комплексної гібридної мікромережі, спроєктованої для живлення двосекційної, п’ятиповерхової будівлі, розташованої в місті Одеса, Україна. У склад мікромережі входять:
- трансформаторна підстанція (ТП) з трансформатором потужністю 630 кВА;
- фотоелектрична (ФЕ) станція, яка складається з ФЕ панелей, гібридного конвертора та акумуляторної батареї;
- дизельний генератор.
Метою дослідження було визначення в умовах обмеження відпуску електроенергії від енергосистеми наступних характеристик гібридної мікромережі:
- оптимальної потужності ФЕ панелей;
- оптимальної потужності конвертора напруги постійного струму в змінний;
- оптимальної ємності та потужності акумуляторної батареї;
- номінальної потужності дизельного генератора.
В якості цільової функції було обрано чисту приведену вартість (Net Present Cost). Моделювання здійснювалось у програмному комплексі Hybrid Optimization Model for Electric Renewable (HOMER). В процесі моделювання також було враховано зниження викидів CO₂ у порівнянні з традиційним виконанням системи електропостачання житлового комплексу.
Посилання
2. V. A. Ani, Energy optimization at GSM base station sites located in rural areas [Ph.D. thesis], 2015, http://www.unn.edu.ng/ publications/files/17774 ENERGY OPTIMIZATION AT GSM BASE STATION SITES LOCATED IN RURAL AREAS.pdf.
3. D. Mayer and M. Heidenreich, “Performance analysis of standalone PV systems from a rational use of energy point of view,” in Proceedings of the 3rd World Conference on Photovoltaic Energy Conversion, pp. 2155–2158, IEEE, Osaka, Japan, May 2003.
4. S. Ashok, “Optimised model for community-based hybrid energy system,” Renewable Energy, vol. 32, no. 7, pp. 1155–1164, 2007.
5. D. K. Lal, B. B. Dash, and A. K. Akella, “Optimization of PV/ Wind/Micro-Hydro/diesel hybrid power system in homer for the study area,” International Journal on Electrical Engineering and Informatics, vol. 3, no. 3, pp. 307–325, 2011.
6. H. Abdolrahimi and H. K. Karegar, “Optimization and sensitivity analysis of a hybrid system for a reliable load supply in KISH IRAN,” International Journal of Advanced Renewable Energy Research, vol. 1, no. 4, pp. 33–41, 2012.
7. K. Sopian, A. Zaharim, Y. Ali, Z. M. Nopiah, J. A. B. Razak, and N. S. Muhammad, “Optimal operational strategy for hybrid renewable energy system using genetic algorithms,” WSEAS Transactions on Mathematics, vol. 7, no. 4, pp. 130–140, 2008.
8. T. Lambert, P. Gilman, and P. Lilienthal, “Micropower system modeling with HOMER,” in Integration of Alternative Sources of Energy, F. A. Farret and M. G. Simoes, Eds., chapter 15, John ˜ Wiley & Sons, New York, NY, USA, 2006.
9. R. Dufo-Lopez and J. L. Bernal-Agust ´ ´ın, “Design and control strategies of PV-diesel systems using genetic algorithms,” Solar Energy, vol. 79, no. 1, pp. 33–46, 2005.
10. Al-Saleh, Y., 2009. Renewable energy scenarios for major oil-producing nations: the case of Saudi Arabia. Futures 41 (9), 650e662.
11. Such, M.C., Hill, C., 2012. Battery Energy Storage and Wind Energy Integrated into the Smart Grid. Innovative Smart Grid Technologies (ISGT), 2012 IEEE PES. IEEE.
12. Mohod, S.W., Aware, M.V., 2012. Micro wind power generator with battery energy storage for critical load. Syst. J. IEEE 6 (1), 118e125.
13. Mahmoud Al-suod, Busher Victor, Tytiuk Valerii, Chorna Olha, Sivyakova Galina, Mohammad Zannon, Dmytro Zhuk (2025). Forecasting Energy Consumption of a Mining Plant Using Artificial Neural Networks. IEEE Access E-ISSN:2169-3536, vol. 13, pp. 63237-63247, 2025. Access-2025-00740 https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3558445
