دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: انرژی ویرایش: نویسندگان: Meng Song. Ciwei Gao سری: ISBN (شابک) : 9811671699, 9789811671692 ناشر: Springer سال نشر: 2021 تعداد صفحات: 278 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 7 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Integration of Distributed Resources in Smart Grids for Demand Response and Transactive Energy: A Case Study of TCLs به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب ادغام منابع توزیع شده در شبکه های هوشمند برای پاسخگویی به تقاضا و انرژی تراکنشی: مطالعه موردی TCL ها نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
تکثیر انرژیهای تجدیدپذیر پایداری سیستمهای قدرت را افزایش میدهد، اما تنوع ذاتی نیز چالشهای بزرگی را برای برنامهریزی و بهرهبرداری از شبکههای برق بزرگ ایجاد میکند. کمبودهای برق مربوطه را می توان با ژنراتورهای سریع و دستگاه های ذخیره انرژی جبران کرد. با این حال، تنظیم های مکرر رمپ بالا/پایین قدرت می تواند عملکرد و هزینه تعمیر و نگهداری ژنراتورها را افزایش دهد. علاوه بر این، دستگاه های ذخیره سازی به عنوان جایگزین های پرهزینه در نظر گرفته می شوند. پاسخ تقاضا (DR) و انرژی انتقالی به دلیل قابلیت جذاب و همه کاره آن برای متعادل کردن عرضه و تقاضا، بهبود بهره وری انرژی و افزایش انعطاف پذیری سیستم می توانند این مشکل را برطرف کنند. منابع توزیعشده شرکتکنندگان معمولی برنامههای انرژی DR و تراکنشی هستند که کمک زیادی به حفظ تعادل عرضه و تقاضا میکنند.
بارهای کنترلشده با ترموستاتیک (TCL) (یعنی تهویه مطبوع، آبگرمکنها و یخچالها). ) نمونه ای از منابع توزیع شده را نشان می دهد که نسبت آن به کل مصرف برق در کشورهای توسعه یافته بین 30 تا 40 درصد است. TCLها با ارائه پتانسیلهای فوقالعاده در مصرف برق قابل تنظیم، علاقههای عمدهای را در فرصتهای انرژی DR و تران اکتیو به خود جلب کردهاند. این کتاب مزایای TCL ها را در پاسخ به عدم قطعیت ها در سیستم های قدرت برجسته کرده است.
این کتاب بینشی از TCL ها به عنوان منابع توزیع شده معمولی در شبکه های هوشمند برای پاسخ به تقاضا و انرژی تراکنش برای رسیدگی به عدم تعادل بین عرضه و تقاضا ارائه می دهد. مشکلات در سیستم های قدرت نکات کلیدی در تجزیه و تحلیل پارامترهای عدم قطعیت، مدلهای کنترل انبوه، مدلسازی باتری، کنترل مقیاس چند زمانه، کنترل ترانسکتیو و بازیابی قوی TCLها همه گنجانده شدهاند. اینها نکات تحقیقاتی شبکه های هوشمند هستند و سزاوار توجه زیادی هستند. ما معتقدیم که این کتاب به محقق مرتبط درک بهتری در مورد ادغام منابع توزیع شده در شبکه هوشمند برای پاسخ به تقاضا و انرژی تراکنشی ارائه می دهد. و رسیدگی به مشکلات در پروژه های عملی مفید خواهد بود.
The proliferation of renewable energy enhances the sustainability of power systems, but the inherent variability also poses great challenges to the planning and operation of large power grids. The corresponding electric power deficiencies can be compensated by fast ramping generators and energy storage devices. However, frequent ramp up/down power adjustments can increase the operation and the maintenance cost of generators. Moreover, storage devices are regarded as costly alternatives. Demand response (DR) and transactive energy can address this problem owing to its attractive and versatile capability for balancing the supply-demand, improving energy efficiency, and enhancing system resilience. Distributed resources are the typical participants of DR and transactive energy programs, which greatly contribute to keep the supply and demand in a balance.
Thermostatically controlled loads (TCLs) (i.e., air conditioners, water heaters, and refrigerators) represent an example of distributed resources, the ratio of which to the total power consumption in developed countries is up to 30%–40%. Providing tremendous potentials in adjustable power consumption, TCLs have attracted major interests in DR and transactive energy opportunities. It has highlighted the advantages of TCLs in responding to uncertainties in power systems.
This book provides an insight of TCLs as typical distributed resources in smart grids for demand response and transactive energy to address the imbalance between supply and demand problems in power systems. The key points on analysis of uncertainty parameters, aggregated control models, battery modelling, multi-time scale control, transactive control and robust restoration of TCLs are all included. These are the research points of smart grids and deserve much attention. We believe this book will offer the related researcher a better understanding on the integration of distributed resources into smart grid for demand response and transactive energy. And it will be helpful to address the problems in practical projects.
Preface Acknowledgements Contents Nomenclature Chapter 2 Chapter 3 Chapter 4 Chapter 5 Chapter 6 Chapter 7 Chapter 8 Chapter 9 Chapter 10 1 Overview of TCLs in Smart Grids 1.1 Introduction 1.2 Fundamental Models of TCLs 1.2.1 Energy Conversion 1.2.2 Energy Exchange 1.3 Response Modes of TCLs 1.4 Control Strategies of TCLs 1.4.1 Centralized Control 1.4.2 Decentralized/Distributed Control 1.5 Modelling and Control Issues of TCLs 1.5.1 Cold Load Pickup 1.5.2 Impact Factors of TCL Control Strategies 1.6 System Models of TCLs 1.7 Dispatch Strategies of TCLs 1.8 Discussions of TCLs in DR Programs 1.8.1 Non-invasive Parameter Estimation 1.8.2 Reward Allocation Mechanism 1.8.3 Optimal Coordination of Virtual and Real Energy Storage 1.9 Promising Research Field—Transactive Control and Scheduling of TCLs 1.10 Conclusions References 2 Impact Analysis of Uncertain Parameters on TCL Power Capacity 2.1 Introduction 2.2 TCL Model and Uncertain Parameters 2.2.1 TCL Model 2.2.2 Uncertain Parameters 2.3 TCL Power Capacity Calculation Strategy 2.4 Impact of Uncertain TCL Parameters 2.4.1 HDMR 2.4.2 HDMR Sensitivity Analyses 2.4.3 Framework for Fast TCL Power Capacity Calculation 2.5 Case Studies 2.5.1 HDMR Modeling Results 2.5.2 Effect of Population Heterogeneity and Dispatch Period 2.5.3 Comparisons with Other Methods 2.6 Conclusions References 3 Time-Dependent Cold Load Pickup of TCLs and Its Application in Distribution System Load Restoration 3.1 Introduction 3.2 Time-Dependent CLPU Modeling 3.3 Problem Formulation 3.3.1 DSR with Time-Dependent CLPU 3.3.2 IGDT-Based Robust DSR Model 3.4 Numerical Results 3.4.1 The Impact of Time-Dependent CLPU on IEEE 13-Node Test Feeder 3.4.2 The Impact of Load Demand Uncertainty on IEEE 13-Node Test Feeder 3.4.3 Simulation Results of IEEE 123-Node Test Feeder 3.5 Conclusions References 4 Aggregated Control of TCLs Based on Modified State Space Model 4.1 Introduction 4.2 Control Frameworks for TCLs 4.3 Aggregated TCL Model Without Control Signals 4.3.1 Thermodynamic Model of TCL System 4.3.2 Aggregation and Control Problem Formulation 4.3.3 Derivation of A 4.4 Aggregated TCL Model with Control Signals 4.4.1 Problem Formulation 4.4.2 Aggregated TCL Model with Control Signals 4.5 Case Studies 4.5.1 Performance of Aggregated TCL Model Without Control Signal 4.5.2 Performance of Aggregated TCL Model with Control Signals 4.6 Conclusions References 5 Uniform-Time State Bin Model of Aggregated TCLs for Regulation Services 5.1 Introduction 5.2 Problem Formulation 5.2.1 The Thermodynamic Model of TCL System 5.2.2 Utim 5.3 Aggregate Control Model of TCLs 5.4 Control of TCLs for Fast Regulation Service 5.5 Case Studies 5.5.1 Performances of UTIM 5.5.2 Performance of TCLs Following the Fast Regulation Signals 5.5.3 Time Delay Impact of the Compressor 5.5.4 Comparisons of Different Control Methods 5.6 Conclusions References 6 Thermal Battery Modeling of TCLs for Demand Response 6.1 Introduction 6.2 Fundamental Model of the Inverter TCL System 6.2.1 Thermodynamic Model of the Inverter TCL System 6.2.2 Electrical Model of the Inverter TCL System 6.3 Thermal Battery Modeling of Individual Inverter TCL System 6.3.1 Lithium-Ion Battery Model 6.3.2 TB Modeling of the Inverter TCL System 6.3.3 Comparisons of the Two Battery Models 6.4 Hierarchical Control Design 6.4.1 Battery Encapsulation and Conversion 6.4.2 Aggregation and Control 6.4.3 Optimal Dispatch 6.5 Case Studies 6.5.1 Optimization Results of TBs Compared with Lithium-Ion Batteries in Real-Time Market 6.5.2 Dispatch Period Impact 6.6 Conclusion References 7 Comparison Analysis on Energy Storage Behaviors of TCLs Under Different Control Methods 7.1 Introduction 7.2 Basic Model of Inverter TCL System 7.3 Power Type Battery Modeling of Inverter TCLs 7.3.1 Circuit Model of PTBM 7.3.2 Mathematical Model of PTBM 7.3.3 Aggregation of Heterogeneous PTBMs 7.4 Capacity Type Battery Modeling of Inverter TCL 7.4.1 Circuit Model of CTBM 7.4.2 Mathematical Model of CTBM 7.5 Comparisons Between PTBM and CTBM 7.5.1 Response Speed 7.5.2 Power and Energy Capacity 7.5.3 Cost of Control 7.6 Dispatch Strategy for Output Optimizing of Wind Generation 7.7 Case Studies 7.7.1 Optimization Results 7.7.2 Impact of the End-users’ Comfort Setting 7.8 Conclusions References 8 Multi-time Scale Models and Parameter Identification Method of TCLs 8.1 Introduction 8.2 Multi Time-Scale Dispatch Framework for Smoothing Out Wind Power Generation Variability 8.3 Modeling of Virtual Generator of FTCLs on Hourly Time-Scale 8.3.1 Control Method 8.3.2 Virtual Generator Modeling of FTCLs 8.4 Modeling of Virtual Battery of ITCLs on the Minute Time-Scale 8.4.1 Control Method 8.4.2 Virtual Battery Modeling of ITCLs 8.5 Modeling of Virtual Battery of FTCLs on the Second-Time Scale 8.5.1 Control Method 8.5.2 Modeling of Virtual Battery of FTCLs 8.6 Aggregated Parameter Estimation 8.6.1 Heterogeneity and Uncertainty of TCL Parameters 8.6.2 Parameter Estimation Via HDMR 8.7 Case Studies 8.7.1 HDMR Modeling Results 8.7.2 Impacts of the Number of Samples and TCL Parameter Distribution 8.7.3 Multi Time-Scale Dispatch Results 8.8 Conclusion Appendix References 9 Hierarchical Scheduling of TCL Flexibility for Transactive Energy 9.1 Introduction 9.2 TCL Scheduling Framework 9.3 Aggregation and De-aggregation of TCLs 9.3.1 Aggregation of TCLs at the Lower Stage 9.3.2 De-aggregation of TCLs at the Lower Stage 9.4 Transactive Energy Market Operation with Aggregated TCL Flexibility 9.5 Case Studies 9.5.1 Aggregators’ Transactive Trading Results at the Upper Stage 9.5.2 Control Performances of TCLs at the Lower Stage 9.5.3 Comparison of Conventional and Virtual Batteries 9.6 Conclusions References 10 Multi-time Scale Transactive Scheduling of TCLs for Smoothing Microgrid Tie Flow Fluctuations 10.1 Introduction 10.2 The Framework of Multi-time Scale Coordinated Control and Scheduling 10.3 Multi-time Scale Scheduling Models of TCLs 10.3.1 Inverter TCL Model 10.3.2 Hour-Time Scale Control Model 10.3.3 Minute-Time Scale Control Model 10.3.4 Coordination of Hour and Minute-Time Scale Control of Inverter TCLs 10.4 Transactive Control of TCLs 10.4.1 Hour-Time Scale Response Curve 10.4.2 Minute-Time Scale Response Curve 10.5 Problem Formulation of Microgrid Scheduling 10.5.1 Hour-Time Scale Stochastic Control Strategy 10.5.2 Minute-Time Scale Control Strategy 10.5.3 Linearization 10.6 Case Studies 10.6.1 Parameter Setup 10.6.2 Hour-Time Scale Control Results 10.6.3 Minute-Time Scale Control Results 10.6.4 Comparison of Single and Multi-time Scale Control of TCLs 10.7 Conclusions References