Шляхи оптимізації енергоспоживання житлових та громадських будівель в умовах наявності альтернативних джерел енергозабезпечення
DOI: http://dx.doi.org/10.31548/energiya2(72).2024.168
Анотація
Проаналізований потенціал підвищення ефективності споживання електроенергії в житлових та адміністративних будівлях за умови наявності різних джерел енергії та систем накопичення. Зазначене завдання є актуальним з огляду на поширення відновлювальних джерел енергії як в системах централізованого енергопостачання, так і на локальних об’єктах і суттєвого впливу нестабільної генерації на вартість електроенергії на ринку. Зокрема, розглянуті основні споживачі електроенергії, що можуть бути використані в якості «споживачів-регуляторів», а також системи накопичення, доступні до використання в будівлях. Беручи до уваги, що значна кількість електроенергії використовується, або може бути використана в системах кліматизації будівель, а також для потреб гарячого водопостачання, побудова математичних моделей таких систем для існуючих будівель дозволятиме створювати ефективні системи керування електричним навантаженням для оптимізації затрат на енергоресурси для традиційних будівель та забезпечення автономності для будівель з близьким до нульового енергоспоживанням. Описані першочергові задачі, що мають бути вирішені для побудови системи керування енергоспоживанням для мінімізації затрат на енергоресурси та підвищення ефективності роботи енергосистеми країни та локальних енергетичних систем громад. Формулювання задач випливає з аналізу інформації про фактичні графіки споживання житловими та громадськими будівлями та аналізу їх взаємної кореляції, що дозволяє використовувати зазначені напрацювання для розробки алгоритмів контролю за енергоспоживанням та керування навантаженням на стороні споживача. Подальшими етапами розпочатого дослідження є проведення додаткових вимірювань фактичного споживання енергоресурсів на об’єктах з дискретністю від декількох секунд до години з одночасною фіксацією потенційних впливових факторів, що дозволить створити цифрову модель енергоспоживання будівлі. Проведений попередній аналіз досліджень показує, що в якості математичного апарату для побудови такої моделі найбільш перспективним є використання нейронних мереж.
Ключові слова: децентралізована генерація, керування попитом, відновлювальні джерела енергії, енергосистема, балансування
Повний текст:
PDFПосилання
Unlocking the Potential of Distributed Energy Resources. Power system opportunities and best practices (2022). IEA Publications. Available at: https://iea.blob.core.windows.net/assets/3520710c-c828-4001-911c-ae78b645ce67/UnlockingthePotentialofDERs_Powersystemopportunitiesandbestpractices.pdf.
Seyedzadeh, S; Rahimian, F P; Glesk, I; Roper M, (2018). Machine learning for estimation of building energy consumption and performance: a review. Seyedzadeh et al. Visualization in Engineering. Available at: https://viejournal.springeropen.com/articles/10.1186/s40327-018-0064-7
Prakhovnyk, A.; Popov, V. ; Yarmaliuk, E. (2012). Perspektyvy y puty razvytyia raspredelennoi heneratsyy v Ukrayne. [Perspectives and trends of distributed generation development in Ukraine]. Enerhetyka: ekonomika, tekhnolohii, ekolohiia. 2, 8-14. Available at: http://energy.kpi.ua/article/view/152180/151258 .
Nadeem, T. B. (2023). Distributed energy systems: A review of classification, technologies, applications, and policies : Electrical Engineering Department, King Fahd University of Petroleum and Minerals (KFUPM), Dhahran, 250. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211467X23000469
Kiyanchuk, V. M; Makhotilo, K. V. (2023). Uchast pobutovykh spozhyvachiv na enerhetychnykh rynkakh cherez keruvannia popytom [Participation of household consumers in energy markets based on demand side management]. Energy saving. Energy. Energy audit, 9-10, 187-188. Available at: http://eee.khpi.edu.ua/article/view/298149.
Bakare, M. S. (2023). A comprehensive overview on demand side energy management towards smart grids: challenges, solutions, and future direction / et al. Available at: https://energyinformatics.springeropen.com/articles/10.1186/s42162-023-00262-7.
Palensky, P., Dietrich, D. (2011). Demand Side Management: Demand Response, Intelligent Energy Systems, and Smart Loads. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 7, 381-388. DOI:10.1109/TII.2011.2158841
Williams, B; Bishop, D; Gallardo, P. (2023). Demand Side Management in Industrial, Commercial, and Residential Sectors: A Review of Constraints and Considerations. Available at: https://www.mdpi.com/1996-1073/16/13/5155.
Saeed ,M.; Fangzong W. ; Iqbal S. (2021). A Review on Microgrids’ Challenges & Perspectives. Pakistan,China : Department of Electrical Engineering, Mehran University of Engineering and Technology. Available at: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9648165
Hrebchenko, M. (2023) Systemy elektropostachannia z lokalnymy dzherelamy enerhii ta keruvannia nymy [Power supply systems with local energy sources and their management]. Available at: https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/41e81896-4f4e-4106-96d7-711fa381e244/content .
Clements-Croome, D. J.; Yang T.; Marson M. (2017). Building Energy Management Systems. Encyclopedia of Sustainable Technologies. Available at: https://www.researchgate.net/publication/319143556_Building_Energy_Management_Systems.
Метрики статей
Metrics powered by PLOS ALM
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.