Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems
Microgrids are a promising approach for the integration of renewable energy sources in existing networks and the energy supply of rural areas. A cost effective option for a microgrid is given by a hybrid energy system, which combines e.g. diesel generators, photovoltaic panels and batteries as consi...
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
2017
|
| Назва видання: | Электронное моделирование |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/115855 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems / A. Gienger, J. Sachs, O. Sawodny // Электронное моделирование. — 2017. — Т. 39, № 1. — С. 39-49. — Бібліогр.: 18 назв. — англ. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-115855 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1158552017-04-15T03:02:51Z Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems Gienger, A Sachs, J. Sawodny, O. Математическое моделирование и вычислительные методы Microgrids are a promising approach for the integration of renewable energy sources in existing networks and the energy supply of rural areas. A cost effective option for a microgrid is given by a hybrid energy system, which combines e.g. diesel generators, photovoltaic panels and batteries as considered in this paper. However, the interaction of the components and uncertainties in the load demand and photovoltaic power make the controller design challenging. This paper discusses a Stochastic Model Predictive Control approach which yields promising results regarding effectiveness and reliability as shown in a simulation study. Использование электроэнергетических микрогрид-систем является перспективным подходом к интеграции возобновляемых источников в существующие сети и энергообеспечение сельской местности. Экономическая эффективность электроэнергетических микрогрид-систем зависит от гибридной энергосистемы, объединяющей дизельные генераторы, фотоэлектрические панели и батареи. Однако взаимодействие составляющих и неопределенность графика нагрузки и фотоэлектрической энергии обусловливают необходимость создания блока управления. Рассмотрено применение стохастической модели для интеллектуального управления, что позволит обеспечить эффективность и надежность энергосистемы. 2017 Article Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems / A. Gienger, J. Sachs, O. Sawodny // Электронное моделирование. — 2017. — Т. 39, № 1. — С. 39-49. — Бібліогр.: 18 назв. — англ. 0204-3572 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/115855 en Электронное моделирование Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
English |
| topic |
Математическое моделирование и вычислительные методы Математическое моделирование и вычислительные методы |
| spellingShingle |
Математическое моделирование и вычислительные методы Математическое моделирование и вычислительные методы Gienger, A Sachs, J. Sawodny, O. Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems Электронное моделирование |
| description |
Microgrids are a promising approach for the integration of renewable energy sources in existing networks and the energy supply of rural areas. A cost effective option for a microgrid is given by a hybrid energy system, which combines e.g. diesel generators, photovoltaic panels and batteries as considered in this paper. However, the interaction of the components and uncertainties in the load demand and photovoltaic power make the controller design challenging. This paper discusses a Stochastic Model Predictive Control approach which yields promising results regarding effectiveness and reliability as shown in a simulation study. |
| format |
Article |
| author |
Gienger, A Sachs, J. Sawodny, O. |
| author_facet |
Gienger, A Sachs, J. Sawodny, O. |
| author_sort |
Gienger, A |
| title |
Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems |
| title_short |
Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems |
| title_full |
Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems |
| title_fullStr |
Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems |
| title_full_unstemmed |
Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems |
| title_sort |
stochastic model predictive control for hybrid energy systems |
| publisher |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| publishDate |
2017 |
| topic_facet |
Математическое моделирование и вычислительные методы |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/115855 |
| citation_txt |
Stochastic Model Predictive Control for Hybrid Energy Systems / A. Gienger, J. Sachs, O. Sawodny // Электронное моделирование. — 2017. — Т. 39, № 1. — С. 39-49. — Бібліогр.: 18 назв. — англ. |
| series |
Электронное моделирование |
| work_keys_str_mv |
AT giengera stochasticmodelpredictivecontrolforhybridenergysystems AT sachsj stochasticmodelpredictivecontrolforhybridenergysystems AT sawodnyo stochasticmodelpredictivecontrolforhybridenergysystems |
| first_indexed |
2023-10-18T20:26:22Z |
| last_indexed |
2023-10-18T20:26:22Z |
| _version_ |
1796150198677798912 |