Energy Forecasting and Control Methods for Energy Storage Systems in Distribution Networks: Predictive Modelling and Control Techniques

این کتاب مدل‌سازی کنترل تصادفی و پیش‌بینی‌کننده سیستم‌های الکتریکی را توصیف می‌کند که می‌تواند چالش پیش‌بینی انرژی مورد نیاز در شرایط فرار را برآورده کند.

شبکه الکتریکی جهانی است. انتظار می رود با چالش های انرژی و زیست محیطی قابل توجهی مانند انتشار گازهای گلخانه ای و افزایش مصرف انرژی به دلیل برق رسانی گرمایش و حمل و نقل روبرو شود. امروزه، شبکه توزیع شامل منابع انرژی با رفتار تقاضای فرار و تولید متناوب تجدیدپذیر است. این امر درک رفتار تقاضای ولتاژ پایین و الزامات سیستم های مدیریت انرژی بهینه برای افزایش صرفه جویی در انرژی، کاهش بارهای پیک و کاهش انتشار گاز را به طور فزاینده ای مهم کرده است.

پیش بینی بار الکتریکی. یک ابزار کلیدی برای درک و پیش‌بینی رفتار بسیار تصادفی تقاضای برق، و برای توسعه سیستم‌های مدیریت انرژی بهینه است. پیش‌بینی‌های بار، به‌ویژه انواع احتمالی، می‌توانند از تصمیم‌های برنامه‌ریزی و مدیریت آگاهانه‌تر پشتیبانی کنند، که برای شبکه‌های توزیع کم کربن آینده ضروری خواهد بود. برای دستگاه های ذخیره سازی، پیش بینی ها می توانند وضعیت کنترل مناسب باتری را بهینه کنند. کتاب‌های محدودی در مورد پیش‌بینی بار برای شبکه‌های توزیع ولتاژ پایین وجود دارد و حتی کمتر نشان می‌دهد که چگونه می‌توان چنین پیش‌بینی‌هایی را در کنترل ذخیره‌سازی ادغام کرد.

این کتاب مطالبی را در پیش‌بینی بار ارائه می‌کند. ، الگوریتم های کنترل و صرفه جویی در انرژی و راهنمایی های عملی را برای تمرین کنندگان با استفاده از دو مثال واقعی ارائه می دهد: شبکه های مسکونی و جرثقیل ها در ترمینال بندر.

This book describes the stochastic and predictive control modelling of electrical systems that can meet the challenge of forecasting energy requirements under volatile conditions.

The global electrical grid is expected to face significant energy and environmental challenges such as greenhouse emissions and rising energy consumption due to the electrification of heating and transport. Today, the distribution network includes energy sources with volatile demand behaviour, and intermittent renewable generation. This has made it increasingly important to understand low voltage demand behaviour and requirements for optimal energy management systems to increase energy savings, reduce peak loads, and reduce gas emissions.

Electrical load forecasting is a key tool for understanding and anticipating the highly stochastic behaviour of electricity demand, and for developing optimal energy management systems. Load forecasts, especially of the probabilistic variety, can support more informed planning and management decisions, which will be essential for future low carbon distribution networks. For storage devices, forecasts can optimise the appropriate state of control for the battery. There are limited books on load forecasts for low voltage distribution networks and even fewer demonstrations of how such forecasts can be integrated into the control of storage.

This book presents material in load forecasting, control algorithms, and energy saving and provides practical guidance for practitioners using two real life examples: residential networks and cranes at a port terminal.