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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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