Authors

  • G Baymuratova

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.science-research.139758

Keywords:

No-chiziqli dasturlash energiya balansini optimallashtirish qayta tiklanuvchi energiya quyosh panellari modeli akkumulyator degradatsiyasi invertor samaradorligi quvvat oqimi tenglamalari energiya tizimlari NLP algoritmlari optimal boshqaruv.

Abstract

Ushbu maqolada energiya tizimlarida qayta tiklanuvchi manbalar ulushi ortib borayotgan sharoitda energiya balansini samarali boshqarish masalasi no-chiziqli dasturlash (NLP) asosida o‘rganildi. Quyosh panellari samaradorligi, invertorlarning foydali ish koeffitsienti, batareya akkumulyatorlarining degradatsiya jarayoni va elektr tarmoqlaridagi quvvat oqimlari fizik tabiatiga ko‘ra chiziqli bo‘lmagan munosabatlar orqali ifodalanadi. Shu sababli an’anaviy chiziqli modellar energiya tizimining real dinamikasini to‘liq aks ettira olmaydi. Maqolada NLP ning matematik asoslari, energiya tizimlari uchun maqsad funksiyasi va cheklovlar tuzilmasi, batareya degradatsiyasi, quyosh generatorlarining haroratga bog‘liq ishlab chiqarishi hamda quvvat oqimi tenglamalarini modellashtirish masalalari batafsil yoritildi. Tadqiqot natijalari NLP yondashuvi batareya resursini tejash, energiya yo‘qotishlarini minimallashtirish va tarmoq barqarorligini oshirish imkonini berishini ko‘rsatdi. NLP asosidagi optimallashtirish algoritmlari energiya tizimlarining iqtisodiy samaradorligini sezilarli oshirib, kelajakdagi aqlli energetika tizimlarida muhim o‘rin tutishi isbotlandi.

References

Boyd, S., Vandenberghe, L. Convex Optimization. Cambridge University Press, 2004, p.112-203.

Palensky, P., Dietrich, D. “Demand Side Management in Smart Grids.” IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2011, p.75-81.

Zhang, X., et al. “Battery Degradation Modeling for Optimal Energy Management.” Applied Energy, 2018, p.241-250.

Burer, S. “Nonlinear Programming in Power Systems Optimization. ”European Journal of Operational Research, 2020, p.421-430.

Farivar, M., Low, S. "Branch Flow Model: Convexification and Optimization with Renewable Energy." IEEE Transactions on Power Systems, 2013 ,p.195.