學位論文

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Subject: search.filters.subject.Equivalent Consumption Minimization Strategy

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    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。
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    布穀鳥演算法應用於混合燃料電池電動機車之最佳能量管理
    (2019) 卜擇安; Pu, Tse-An
    相較於傳統燃油式車輛，發展電動車成為主要趨勢之一，然而電動車價格昂貴，有續航力比不上燃油車之缺點，且電池性能決定了電動車的最大行程與充電時間，故針對電池特性發展提升電動車續航力，本論文選用燃料電池混合電力機車進行實測，針對燃料電池與鋰電池雙電力提出最佳化能量分配策略並進行探討、優化與改善，利用基本規則庫、最小等效油耗法，以及布穀鳥搜索演算法，輸入目前的馬達需求功率、電池殘電量適時的對電池進行即時控制，以直流-直流轉換器與數位訊號控制器實現電動機車之硬體架構，探討能耗改善幅度以達到能量最佳化及行駛距離延長等目的。本論文選用測試過程中能觀察停車、高低車速以及加減速之行駛於市區的ECE-40行車型態。 為了比較最佳化能量管理策略與基本規則庫，首先透過數位訊號處理器下達控制命令於燃料電池車之電動機車整車控制器，透過整車控制器分配燃料電池之輸出功率於升壓轉換器並以機車實際測試，比較最佳化前後之數值其結果顯示行駛距離改善幅度約6.33%。 由於燃料電池混合電力機車使用單模組升壓轉換器，針對燃料電池耗盡時無法有效控制鋰電池電壓，造成控制效果不佳而提出並聯式直流-直流轉換器，將上述最佳化能量管理策略應用於此並聯式直流-直流轉換器系統，最後將整車系統進行實車測試比較，經實驗結果顯示並聯式系統之行駛距離能改善0.94%。