學位論文
Permanent URI for this collectionhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/73890
Browse
2 results
Search Results
Item 改良式黏菌演算法應用於微電網之能源管理系統(2024) 陳品蓉; Chen, Pin-Jung本研究旨在為智慧家庭發展一整合太陽能發電、市電及儲能系統之微電網能量管理系統(Energy Management System, EMS)，透過設計最佳化多能源系統能量管理技術，合理分配不同能源之間的功率流向，同時確保儲能系統進行必要的儲能與釋能，以降低總體用電成本。研究中建構一個包含太陽能、市電和儲能系統的微電網模型，並提出多種控制策略，包括基本規則庫、全域搜索法、黏菌演算法以及本研究所提出的改良式黏菌演算法，該策略將螺旋搜索策略整合至黏菌演算法中，以降低演算法在搜索過程中陷入局部最佳解的機率，同時提高搜索速度。透過本研究提出的控制策略，能夠針對在不同需求功率和儲能電池狀態下，計算出最佳功率分配比例，實現能量管理最佳化。本研究以個人電腦及Matlab/Simulink發展控制策略，透過個人電腦計算最佳能量分配比例後，輸出控制訊號以對各組直流-直流轉換器進行電壓與電流控制，使各模組輸出功率可被主動式分配，實現最佳化能量管理目標。實驗結果表明，改良式黏菌演算法控制策略能夠有效地最佳化分配能源，以達到降低用電成本的目的。以夏日情境為例，使用全域搜索法控制策略能比基本規則庫控制策略之用電成本改善幅度11.826%；使用黏菌演算法控制策略改善幅度10.210%；而使用改良式黏菌演算法控制策略改善幅度10.945%。由上述說明可知，本研究提出的改良式黏菌演算法能實現理想的微電網能量管理目標。Item 應用於微電網之電能管理策略(2020) 張志宏; Chang, Chih-Hung本研究之目標為針對智慧家庭，發展整合太陽能發電、市電及儲能系統之微電網系統，透過設計多能源系統最佳化能量管理技術(Energy Management System, EMS)，適當調度各電源之間之功率流向，並對儲能系統進行必要之儲能與釋能，以降低整體用電成本。在此研究中，首先發展基於規則控制策略(Rule-Based Control Strategy, RBCS )於微電網系統中，以達到節省電能消耗、降低碳排放量與減少用戶電費支出等目的。然而，由於實際微電網系統在運作時，家用負載、太陽能發電功率、儲電量與即時電價等各項數值均會隨時間變化而縝密變動，且RBCS之切換條件無法兼顧所有可能性。因此，為提高整體用電成本最小化之目標，本研究進一步以最小等效能耗策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy, ECMS) 設計多能源之電能管理策略，因應不同再生能源發電量、即時電價與負載需求進行功率分配最佳化，將能源更有效率地使用，進而達到電價最小化之目標。礙於最小等效能耗策略搜尋時間過於冗長，最終提出適應性人工蜂群演算法(Adaptive Artificial Bee Colony Algorithm, AABC)設計多能源之電能管理策略來降低搜索時間，實驗結果表明以月計電費夏日時段為例，使用AABC之控制策略比RBCS之控制策略能省下9.8%的電費；使用ECMS之控制策略比RBCS之控制策略一個月能省下11.2%的電費。