Off-grid Yenilenebilir Enerji Sistemleri Planlamasında Integer Programming

Off-Grid Yenilenebilir Enerji Planlamasında Anahtar Uygulamaları

Sistem bileşenlerinin tanıtılması ve yapılandırılması

Tam programlamanın en yaygın kullanımı, her bir bileşenin en uygun sayı ve kapasitelerini belirlemektir. Örneğin, bir IP modeli aynı anda fotovoltaik sayısını seçebilir (PV) ve proje ömürleri boyunca rüzgar türbinlerinin (integer), bu sistemden ayrılan yük kapasitesinin (örneğin, kabul edilen teknolojiye bağlı olarak) ve dönüştürücü boyutu (aslıt veya sürekli olarak) genellikle mevcut maliyeti en aza indirmek için mevcut maliyeti en aza indirir.

Birim Komünite ve Dispatch Scheduling

Yenilenebilir jeneratörleri yedekleme dizel jeneratörleri veya batarya depolama ile birleştiren hibrit sistemlerde, birimlerin her saat online olması gerektiği (bir ikili / kararda) ve her birim yakıt tüketimini azaltan ve ekipman ömrünü uzatan verimli bir şekilde aktarması gerekir.

Mikrogrid için Ağ Tasarımı

Birden fazla yüke hizmet eden bir mikrogrid planlama bir coğrafi alana yayılmışken, tam değişkenler hangi yerleri bağlantıya sokmak için temsil eder, dağıtım hatlarının sayısı ve gelişmekte olan ülkelerdeki dönüştürücüler için uygundur. İkili değişkenleri, projenin iki düğüm arasında inşa edilmiş olup olmadığını gösterebilir.

Core components Integer Değişkenleri Olarak Modellendi

Planlama modelinin büyüklüğüne bağlı olarak, aşağıdaki bileşenler genellikle tam veya ikili değişkenlerle temsil edilir:

• [FONT:0)Solar paneller (integer): modüllerin sayısı, her biri sabit bir üst kapasiteye sahip.
• [FONT:0)Wind türbinleri (integer): ) Türbin sayısı, genellikle ayrı kapasite seviyeleri ile (örneğin, 1.5 MW, 2 MW).
• [FONT=0)Battery bankaları (teger veya ikili): [Dönetici: 1) Aynı depolama birimlerinin sayısı; ikili değişkenler bir batarya yönetim sistemi veya belirli bir kimyanın varlığını gösterebilir.
• [FONT:0)Inverters ve dönüştürücüler (integer): birimlerin her biri, bir derece güç çıkışıyla.
• [FONT:0)Diesel jeneratörler (binary):[Dönesel bir boyut jeneratörü kurulmakta olup, tam olarak değişkenler birden aynı jeneratörleri temsil edebilir.
• [FONT=0)Transmission hatları (binary): ), iki nokta arasında bir bağlantı inşa edilmiş olup olmadığını; tam değişkenleri paralel hatların sayısını temsil edebilir.

Her bileşen sabit bir maliyet ekliyor, IP modeli doğal olarak ölçek ekonomilerini uyguluyor – tek büyük bir jeneratörü iki küçükten daha ucuz olabilir, ancak tam anlamıyla gerekli olan karar gerçekçi olacaktır.

Integer Programlama Modelleri

Gerçekçi offgrid planlama modelleri, literatürde çok çeşitli kısıtlamalar içerir: Aşağıdakiler literatürde tipiktir:

• [FONT:0)Budget sınırlamaları: [Dönetici: Toplam sermaye maliyeti verilen bir yatırım tavanını geçmemelidir. Bu genellikle seçilmiş her bileşenin maliyetini azaltmak için lineer bir kısıtlamadır.
• [FONT:0)Kaynak kullanılabilirliği:[Dönetici:[Dönetici:0) Güneş ışınlaması ve rüzgar hızı verileri saat veya elektrik mevsimsel çıktı elde etmek için kullanılır.
• [FONT:0)Demand memnuniyeti: [Dönem: [Döntgen: 0,4,0)Her seferinde, toplam nesil artı batarya deşarjı ile tanışmak veya yükü aşmalıdır. Bu, yük olasılığı kaybı (LOLP) bir eşiğin altında bir güvenilirlik kısıtlaması içerebilir.
• [FONT:0)Teknik (güç dengesi): [Dönetici: 1) Enerjide ve pillerden uzaklar şarj/alkış limitleri ve verimliliğine saygı duymalıdır. Hibrit sistemler için, dizel jeneratörün minimum yük faktörü genellikle “bize çöp dökmek” için muhafaza edilmelidir.
• [FONT=0]Storage dinamikleri: [Döneticileri] [Döneticileri] [Döntgenme durumu, aşırılık veya derin ayrımı önlemek için zaman içinde takip edilir.
• [FONT:0]Spatial kısıtlamalar:[Dönemli arazi alanı güneş panellerinin sayısını sınırlandırır; akustik veya görsel düzenlemeler rüzgar türbini yerleştirmeyi kısıtlayabilir.
• [FONT:0)Environmental hedefler: CO2 emisyon kapları veya yenilenebilir minimumlar (örneğin, en az% 80 yenilenebilir enerji) lineer kısıtlamalar olarak ifade edilir.

Bu kısıtlamalar genellikle sürekli değişkenleri (enerji akışı gibi) ve ayrı değişkenleri (örneğin bileşen sayısı), karmaşık doğrusal programları (MILPs) yapmak gerektirir.

Integer Programlamasını Kullanımının Faydaları

Tam programlamanın tamamlanmak için kabul edilmesi, reklam-hoc veya heuristic yöntemlerin birkaç belirleyici avantajı sunar:

• [FONT:0) Global optimallik:[Dönemli problemler için IP çözücüler çözümün optimal olduğunu garanti eder (önemli bir boşlukla birlikte). milyonlarca dolar tehlikede olduğunda kritiktir.
• [FONT:0)Cost azaltımı:[Döneticileri sistematik olarak keşfederek IP modelleri, değişkenleştirilmiş olarak incelenen kombinasyonlar ile yapılandırmaları önemli ölçüde daha düşük yaşam döngüsü maliyetlerine kıyasla kural-of-James tasarımları ile karşılaştırabilir.
• [FONT:0)Enhanced güvenilirlik:[Dönetici:[Dönetici:0) Depolama ve yedekleme nesli üzerinde eğitimler, sistemin düşük yenilenebilir çıktı dönemlerini hayatta kalmasını sağlar, karaoutların riskini azaltır.
• [FONT:0]Scalability:[Dönetici:[Dönetici: 0) MILP formülasyonları, birçok site veya ağ bağlantı kararları ile entegre edilebilir. Aynı çerçeve yeni teknolojiler (örneğin, hidrojen depolama) yeni değişkenler ve kısıtlamalar ekleyerek kullanılabilir.
• [FONT:0) Birden fazla hedefin belirlenmesi:) Çoğu model en aza mal olurken IP, minimum emisyonlar, maksimum yenilenebilir pay veya minim yakıt tüketimi gibi ağırlıklandırılmış hedefleri de halledebilir - tüm tek bir çözücü çalıştırın.

Bu yararların pratik bir gösteri, geleneksel bir tasarımla kıyaslandığı durumda, ►FLT:0) Alaska'da mikrogrid optimizasyonunda (Dönetici) bir vaka çalışmasında görülebilir.

Meydanlar ve Sınırlar

Onun gücüne rağmen, tam programlama zorluk olmadan değildir:

• [FONT:0)C ⁇ karmaşıklığı:[Dönetici:[Dönetici: 0,3) Birçok MILP problemi NP-hard, yani çözümü zamanı tam olarak tamsa değişken sayısı ile üst düzeye çıkabilir.
• [FONT:0)Data doğruluk:[Dönetici:0) IP sonuçları sadece giriş verileri kadar iyidir. Güneş/wind kaynak tahminleri, projeksiyonlar ve bileşen maliyetleri hesaplanmamışsa suboptimal gerçek dünya performansına yol açabilir.
• [FONT=0) Model formülasyon çaba:[Dönergelik: 0,0) Bir IP modeli inşa etmek hem enerji sistemlerinde hem de matematiksel programlamada uzmanlık gerektirir. Lineer olmayan ilişkileri (örneğin, batarya bozulması vs.) zor olabilir ve yaklaşık yük hataları tanıtabilir.
• [FONT=0) Solution yorumu:[Döneticiler, bazen bir “kara-box” çözümüne güvenmek zor bulur, özellikle de çözücü uzun bir süre sonra optimalliği iddia ettiğinde. Hassasiyet analizi ve post-işlemleme, güven oluşturmak için gereklidir.

Bu zorluklara ulaşmak için, araştırmacılar IP'yi belirsizlikle birleştirir veya ayrıştırma yöntemlerini (örneğin, Benders decomposition) büyük örnekleri çözmek için kullanır.

Diğer Optimizasyon Yaklaşımları ile Karşılaştırma

Integer programlama, off-grid planlama için tek araçtır. Aşağıda kısa bir karşılaştırma vardır:

• [FONT:0)Linear programlama (LP): LP sürekli boyutlandırmayı başarabilir (örneğin, “bir panelin önemli bir kısmı”) ancak ayrı bileşenler için gerçekçi olmayan sonuçlar doğurabilir.
• [FONT=0]Heuristic ve metaheuristic algoritmaları: Genetik algoritmaları, parçacık swarm optimizasyonu ve ekleme doğrusal olmayan kısıtlamalarla başa çıkabilir. Ancak, optimalliği garanti etmezler ve birçok işlev değerlendirmeleri gerekir.
• [FONT:0]Simulation-based optimizasyon: ANADÜ gibi araçlar, son derece karmaşık boyutlardaki karmaşık bir dizi yöntem üzerinde ayrıntılı bir şekilde ayrıntılı bir şekilde arama veya gradientsiz yöntemler kullanır.Bu küçük sorunlar için iyi çalışır, ancak birçok bağımlı tamsayı kararlayamaz.
• [FONT:0)Robust ve stochastic programlama: Bu uzantılar IP'nin doğrudan belirsizlikleri içerir. Daha fazla hesaplamalı talep edilir, ancak en kötü senaryolara karşı dirençli çözümler sunar.

10 ila 30 olası bileşen türü olan tipik bir offgrid köyü için MILP genellikle doğruluk ve yolabilin en iyi dengesidir.

Pratik Örnek: Hibrit Mini-Grid

50 kW'ın üst üste bir yük ile küçük bir topluluk düşünün ve ortalama 600 kWh tüketimi. Planlayıcılar her biri 20 yıllık net mevcut maliyeti (NPC) güneş PV, bir rüzgar türbini, bir batarya bankası ve mevcut bir yedek dizel jeneratörü kullanmak isterler.

Bir MILP modeli jeneratör seçimi için ikili değişkenlerle inşa edilir (0 veya 1), PV modüllerin sayısı için tamsa değişkenleri, rüzgar türbinleri ve piller ve şarj için sürekli değişkenler. Hedef 20 yıllık maliyetleri azaltmak için sınırlıdır (kapital + O&M + yakıt - her saat yükle karşı karşıya kalır, batarya aşırı şarj edilmez ve dizel jeneratörün çalıştırılması ile çalışır.

MILP'yi çözün (örneğin, Google ORTAÇLAR:0) en iyi yapılandırmayı elde eden bir tasarımdan daha düşük olan: 160 PV modül (40 kW), 2 rüzgar türbini (20 kW), 4 batarya (400 kWh), ve 30 kW dizel jeneratörü. NPC, tamsayı programlama olmadan zirveye yükleyen bir tasarımdan daha düşük.

Future Yol Tarifi

Tam programlamanın kapalı-grid enerji planlamadaki rolü gelişmeye devam ediyor. Birkaç trend ortaya çıkıyor:

• [FONT:0) Stokastik ve sağlam optimizasyon ile ilgili olarak: [Dönetici:0) Mükemmel tahminler yerine, yeni MILP modelleri güneş ışın dağıtımlarını içerir ve talep eder.Bu sonuçlar aşırı hava olayları için daha dirençli olan tasarımları.
• [FONT:0)Makine öğrenme ivmesi:[Dönetici 1 ) ML modelleri, tamsa değişken kombinasyonların araştırıldığı, MILP için sıcak başlangıç heuristic olarak hareket edebileceğini tahmin edebilir. Öğrenme gibi teknikler önemli ölçüde çözüm süreleri kadar.
• [FONT:0)Açık kaynak ve bulut tabanlı çözücüler: Gelişmekte olan ülkelerde hizmetlere gelişmiş planlamalar yapabilmeleri için kullanılabilir. Cloud Computing (PyPSA) ve [[Python for Power System Analysis) ve )
• [FONT:0) Çok değerli enerji sistemleri: Off-grid sistemleri giderek artan elektrik araçları, ısı pompaları ve hidrojen üretimi. Her yeni vektör tam değişkenleri ekliyor (örneğin, EV'lerin sayısı, elektrolit birimleri) IP'nin doğal olarak idare edebileceği.
• [FONT:0)Real-time rekonurasyon: [Döneticileri düşüren donanım maliyetleri ile bazı sistemler artık IP'yi bir model tahminsel kontrol (MPC) döngüsü içinde bileşen durumunu saat olarak ayarlamayı gerektirir. Bu, son derece hızlı MILP çözücüler ve özel donanım gerektirir.