Challenges in the smart grid management systems: a University energy efficiency hub case study

Abstract

Статтю присвячено питанням вдосконалення університетських систем управління енергоефективністю. Підкреслюється, що в сучасних умовах все більшого значення в електроенергетиці відіграють альтернативні та відновлювані джерела енергії, які покращують екологічну ситуацію та дозволяють окремим активним електроспоживачам мати власні джерела генерації енергії. Разом з тим, зазначається, що взаємозв'язки між джерелами генерації та електроспоживачами ускладнюються через нові вимоги до балансування режимів, що пояснюється деякою непередбачуваністю генерації енергії альтернативними джерелами, а також необхідністю підключення додаткових об'єктів у вигляді накопичувачів енергії. Для визначення можливості використання Smart Grid-технологій для управління енергоспоживанням університету було застосовано рівняння балансу потужностей, за допомогою якого визначено баланс активної потужності між генерованою потужністю, джерелами генерації і потужністю, що споживається електроспоживачами. Крім того, до цієї потужності також було додано сумарні втрати активної потужності в електричній мережі, пов'язані з технологічною витратою енергії на її передачу. Виконано критичний аналіз методів розроблення інтелектуальних мереж (Smart Grid) та обґрунтовано необхідність застосування методів штучного інтелекту в управлінні в системах Smart Grid університетського хаба енергоефективності. Запропоновано поняття генеруючого споживача в концепції інтелектуальних мереж із двостороннім потоком енергії та інформації як підсистем різної природи. Доведено, що представлена концептуальна модель генеруючого споживача для багаторівневої організації інтелектуальних мереж Smart Grid та їх інфраструктури в рамках університетського хаба енергоефективності дозволяє встановлювати взаємозв'язки між елементами та об'єктами різної природи. Особливістю розробленого методу розстановки пріоритетів та параметрів правил оптимального управління генеруючим споживачем університетського хаба енергоефективності є можливість автоматичної адаптації під зміни зовнішніх умов та врахування взаємодії генеруючих споживачів між собою.

Статья посвящена вопросам усовершенствования университетских систем управления энергоэффективностью. Подчёркивается, что в современных условиях все большее значение в электроэнергетике играют альтернативные и возобновляемые источники энергии, которые улучшают экологическую ситуацию и позволяют отдельным активным электропотребителям иметь собственные источники генерации энергии. Вместе с тем отмечается, что взаимосвязи между источниками генерации и электропотребителями усложняются из-за новых требований к балансированию режимов, что объясняется некоторой непредсказуемостью генерации энергии альтернативными источниками, а также необходимостью подключения дополнительных объектов в виде накопителей энергии. Для определения возможности использования Smart Grid-технологий для управления энергопотреблением университета было применено уравнение баланса мощностей, с помощью которого определён баланс активной мощности между генерируемой мощностью, источниками генерации и потребляемой электропотребителями мощностью. Кроме того, к этой мощности были добавлены суммарные потери активной мощности в электрической сети, связанные с технологическим расходом энергии на её передачу. Проведён критический анализ методов разработки интеллектуальных сетей (Smart Grid) и обоснована необходимость применения методов искусственного интеллекта в управлении в системах Smart Grid университетского хаба энергоэффективности. Предложено понятие генерирующего потребителя в концепции интеллектуальных сетей с двусторонним потоком энергии и информации как подсистемы различной природы. Доказано, что представленная концептуальная модель генерирующего потребителя для многоуровневой организации интеллектуальных сетей Smart Grid и их инфраструктуры в рамках университетского хаба энергоэффективности позволяет устанавливать взаимосвязи между элементами и объектами различной природы. Особенностью разработанного метода расстановки приоритетов и параметров правил оптимального управления генерирующим потребителем университетского хаба энергоэффективности есть возможность автоматической адаптации под изменения внешних условий и взаимодействия генерирующих потребителей между собой.

The article attempts to tackle the issues of enhancing the performance of university energy efficiency management systems. An emphasis is put that in modern realia, alternative and renewable energy sources are becoming increasingly important in the electric power sector, thus contributing to environmental protection and enabling active electricity consumers to have their own sources of energy generation. However, it is observed that the relationships between energy generation sources and electricity consumers are complicated by new demands for setting balancing modes due to certain volatility of energy generation by alternative sources as well as the need to connect additional energy storage facilities. To identify opportunities of using Smart Grid technologies to manage the University energy consumption, a power balance equation was used to determine an active power balance between generated power, generation sources and power consumed by electricity consumers. In addition, the indicators of the total active power loss in the electrical network associated with the technological consumption of energy for its transmission was included into this equation. The study presents the results of an in-depth critical analysis on Smart Grid methodology and provides argument for the relevance of using artificial intelligence techniques in Smart Grid management systems of the University energy efficiency hub, along with suggesting a notion of electricity generating consumer in the concept of intelligent networks with two-way flow of energy and information as subsystems of a different nature. It is argued that the developed conceptual model of the electricity generating consumer for multilevel smart grid management systems and their infrastructure within the University energy efficiency hub allows establishing relationships between its structural elements and objects of different character. The findings reveal that the specifics of the developed method in setting priorities and regulatory standards for optimal management by a generating consumer within the University energy efficiency hub is the possibility of its automatic adaptation to changes in the external environment subject to interactions between electricity generating consumers.