کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
8072981 1521436 2016 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Data granularity and the optimal planning of distributed generation
ترجمه فارسی عنوان
جزئیات دانه و برنامه ریزی مطلوب تولید توزیع شده
ترجمه چکیده
تحقیق در مورد برنامه ریزی مطلوب تولید توزیع شده اغلب بر اساس داده های مصرف انرژی و تولید نسبی انرژی است که به طور دقیق تغییرات واقعی در پروفایل های انرژی را نشان نمی دهد. در این مقاله تاثیر این کمبود تغییرات زمانی بر روی برنامه ریزی مطلوب تولید توزیع مورد بررسی قرار گرفته است. به عنوان یک راهنما، از کمینه سازی تلفات در محیط های مسکونی استفاده می شود. نتایج مدل بهینه سازی تصادفی برای پروفایل های انرژی تعریف شده در سطوح مختلف تجمیع زمان مقایسه شده است. در نگاه اول، مدلسازی براساس مقیاس زمان دقیق، به نظر میرسد راه حل های برنامه ریزی بهینه را تحت تاثیر قرار می دهد، با تغییر از منابع متغیر مستقل به منابع که تولید ثابت را ارائه می دهند. با این حال، معلوم می شود که دستاوردهای استفاده از این راه حل های جدید بهینه در زمینه کاهش تلفات انرژی محدود است. نتایج نشان می دهد که برای اهداف بهینه سازی استفاده از داده ها در یک رزولوشن کمتر از مراحل زمان ساعتی لازم نیست. اگر پروفیل های انرژی در مراحل زمان کمتر از یک ساعت تعریف شده باشد، مهم است که محدوده کامل نوسانات تصادفی در نظر گرفته شود، نه ارزیابی چند سناریو.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی انرژی انرژی (عمومی)
چکیده انگلیسی
Research regarding the optimal planning of distributed generation is often based on coarse energy use and generation data, which does not accurately reflect real variations in energy profiles. This paper investigates the impact of this lack of temporal variation on the optimal planning of distributed generation. The problem of loss minimization in the residential setting is used as a guideline. The outcomes of a stochastic optimization model for energy profiles defined on different time aggregation levels are compared. At first glance, modeling on a finer time scale seems to affect optimal planning solutions, with a shift from variable stochastic sources to sources that provide constant generation. However, it turns out that the gains of using these new optimal solutions in terms of reducing energy losses are limited. The results suggest that for optimization purposes it is not necessary to use data at a resolution smaller than hourly time steps. If energy profiles are defined on time steps smaller than one hour it is important that the full range of the stochastic fluctuations is taken into account, rather than evaluating a couple of scenarios.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Energy - Volume 112, 1 October 2016, Pages 342-352
نویسندگان
, ,