A hybrid system combining renewable technologies with diesel generators is a promising solution for rural electrification. Myanmar has many renewable energy resources, and many regions that cannot be supplied with electricity from the main grid. Therefore, in this study, we select a village in Myanmar, which is located far away from the substation, and evaluate the economic feasibility of a hybrid system for the village considering the specific local conditions and resource availability. We consider a hybrid system composed of a photovoltaic source, diesel generator, battery energy storage system, and converter. The load profiles of the household data from the village, and the solar radiation profiles are determined. The advantages of the hybrid system, in terms of cost, reliability, and environmental effects are analyzed through simulations using commercial software. The simulation results show that, for the selected village in Myanmar, a hybrid system with battery energy storage can reduce the cost and greenhouse gas emissions while maintaining reliability. We also obtain an optimized design in terms of the component size for the selected hybrid system with battery energy storage.
The unavoidable forecast error of wind power is one of the biggest obstacles for wind farms to participate in day-ahead electricity market. To mitigate the deviation from forecast, installation of energy storage system (ESS) is considered. An accurate model of wind power forecast error is fundamental for ESS sizing. However, previous study shows that the error distribution has variable kurtosis and fat tails, and insufficient measurement data of wind farms would add to the difficulty of modeling. This paper presents a comprehensive way that makes the use of mixed skewness model (MSM) and copula theory to give a better approximation for the distribution of forecast error, and it remains valid even if the dataset is not so well documented. The model is then used to optimize the ESS power and capacity aiming to pay the minimal extra cost. Results show the effectiveness of the new model for finding the optimal size of ESS and increasing the economic benefit.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권6호
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pp.350-358
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2017
Recently, owing to increased interest in low-carbon energy supplies, renewable energy sources such as photovoltaics and wind turbines in distribution networks have received considerable attention for generating clean and unlimited energy. The presence of energy storage systems (ESSs) in the promising field of active distribution networks (ADNs) would have direct impact on power system problems such as encountered in probabilistic distributed generation (DG) model studies. Hence, the optimal procedure is offered herein, in which the simultaneous placement of an ESS, photovoltaic-based DG, and wind turbine-based DG in an ADN is taken into account. The main goal of this paper is to maximize the net present value of the loss reduction benefit by considering the price of electricity for each load state. The proposed framework consists of a scenario tree method for covering the existing uncertainties in the distribution network's load demand as well as DG. The collected results verify the considerable effect of concurrent installation of probabilistic DG models and an ESS in defining the optimum site of DG and the ESS and they demonstrate that the optimum operation of an ESS in the ADN is consequently related to the highest value of the loss reduction benefit in long-term planning as well. The results obtained are encouraging.
Optimal cooling operation algorithm was developed based on a simulation case of a single family house model equipped with renewable energy facility. EnergyPlus simulation results were used as virtual test data. The model contained three energy storage elements: thermal heat capacity of the living room, chilled water storage tank, and battery. Their charging and discharging schedules were optimized so that daily electricity bill became minimal. As an optimization tool, linear programming was considered because it was possible to obtain results in real time. For its adoption, EnergyPlus-based house model had to be linearly approximated. Results of this study revealed that dynamic cooling load of the living room could be approximated by a linear RC model. Scheduling based on the linear programming was then compared to that by a nonlinear optimization algorithm which was made using GenOpt developed by a national lab in USA. They showed quite similar performances. Therefore, linear programming can be a practical solution to optimal operation scheduling if linear dynamic models are tuned to simulate their real equivalents with reasonable accuracy.
This paper proposed a program of an energy storage system(ESS) for peak shaving of high-speed railway substations The peak shaving saves cost of equipment and demand cost of the substation. To reduce the peak load, it is very important to know when the peak load appears. The past data based load profile forecasting method is easy and applicable to customers which have relatively fixed load profiles. And an optimal scheduling method of the ESS is helpful in reducing the electricity tariff and shaving the peak load efficiently. Based on these techniques, MS. NET based peak shaving program is developed. In case study, a specific daily load profile of the local substation was applied and simulated to verify performance of the proposed program.
Energy shifting is an innovative method used to obtain the highest profit from the operation of energy storage systems (ESS) by controlling the charge and discharge schedules according to the electricity prices in a given period. Therefore, in this study, we propose an optimal charge and discharge scheduling method that performs energy shift operations derived from an ESS efficiency model. The efficiency model reflects the construction of power conversion systems (PCSs) and lithium battery systems (LBSs) according to the rated discharge time of a MWh-scale ESS. The PCS model was based on measurement data from a real system, whereas for the LBS, we used a circuit model that is appropriate for the MWh scale. In addition, this paper presents the application of a genetic algorithm to obtain the optimal charge and discharge schedules. This development represents a novel evolutionary computation method and aims to find an optimal solution that does not modify the total energy volume for the scheduling process. This optimal charge and discharge scheduling method was verified by various case studies, while the model was used to realize a higher profit than that realized using other scheduling methods.
The paper proposed a sizing method of an energy storage system(ESS) for peak shaving of high-speed railway substations based on load profile patterns of substations. A lithium based battery ESS was selected since it can produce high-power at high speed that peak shaving requires, and also takes up a relatively smaller space for installation. Adequate size of the ESS, minimum capacity which can technically meet a peak shaving target, was determined by collectively considering load patterns of a target substation, characteristics of the ESS to be installed, and optimal scheduling of the ESS. In case study, a local substation was considered to demonstrate the proposed sizing method. Also economic analysis with the determined size of ESS was performed to calculate electricity cost savings of the peak shaving ESS, and to offer pay-back period and return on investment.
The tendency to renewables is one of the consequences of changing attitudes towards energy issues. As a result, solar energy, which is the leader among renewable energies based on availability and potential, plays a crucial role in full filing global needs. Significant problems with the solar thermal power plants (STPP) are the operation time, which is limited by daylight and is approximately half of the power plants with fossil fuels, and the capital cost. Exergy analysis survey of STPP hybrid with PCM storage carried out using Engineering Equation Solver (EES) program with genetic algorithm (GA) for three different scenarios, based on eight decision variables, which led us to decrease final product cost (electricity) in optimized scenario up to 30% compare to base case scenario from 28.99 $/kWh to 20.27 $/kWh for the case study. Also, in the optimal third scenario of this plant, the inner carbon dioxide gas cycle produces 1200 kW power with a thermal efficiency of 59% and also 1000 m3/h water with an exergy efficiency of 23.4% and 79.70 kg/h with an overall exergy efficiency of 34% is produced in the tetrageneration plant.
In this study, quantitative models were applied to case parks to estimate the carbon reduction by trees, which was compared and analyzed at the tree and park levels. At the tree level, quantitative models of carbon storage and uptake differed by up to 7.9 times, even for the same species and size. At the park level, the carbon reduction from quantitative models varied by up to 3.7 times for the same park. In other words, carbon reduction by quantitative models exhibited considerable variation at the tree and park levels. These differences are likely due to the use of different growth environment coefficients and annual diameter at breast height growth rates and the overestimation of carbon reduction due to the substitution of the same genus and group model for each tree species. Extending the annual carbon uptake per unit area of the case park to the total park area of Chuncheon a carbon uptake ranging from a minimum of 370.4 t/yr and a maximum of 929.3 t/yr, and the difference can reach up to 558.9 t/yr. This is equivalent to the carbon emissions from the annual household electricity consumption of approximately 2,430 people. These results suggest that the indiscriminate application of quantitative models to estimate carbon reduction in urban trees can lead to significant errors and deviations in estimating carbon storage and uptake in urban greenspaces. The findings of this study can serve as a basis for estimating carbon reduction in urban greening research, projects, and policies.
Power plants that produce electricity through thermal power plants mainly store coal in outdoor storage yards. In particular, coal is directly exposed to rainwater during rainfall, including torrential rain. There is no separate drainage facility in the outdoor coal yard, and coal is simply stored on the ground. Accordingly, during rainfall, coal dust flows down by rainwater, and a large amount of rainwater that is not drained overflows the outdoor coal yard, overflowing the surrounding facilities and causing environmental pollution. Therefore, in this study, a drainage system was developed for the rapid drainage of an outdoor coal mine, and the quality of the water was evaluated when rainwater mixed with drainage characteristics and coal dust was discharged through the drainage system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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