Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Βελτιστοποίηση υβριδικού συστήματος ανανεώσιμων πηγών ενέργειας με την ενσωμάτωση τεχνικών διαχείρισης ενέργειας τροφοδοτούμενες από μοντέλατεχνητής νοημοσύνης

Galyfianakis Nikolaos

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Στις μέρες μας εξαιτίας της ολοένα και αυξανόμενης ζήτησης σε ηλεκτρική ενέργεια καθώς και της αύξησής του κόστους λειτουργίας των δικτύων διανομής, η χρήση μεθόδων και τεχνολογιών για συστήματα διαχείρισης ενέργειας κρίνεται αναγκαία. Η ενσωμάτωση Ανανεώσιμων Πηγών Ενέργειας είναι υψίστης σημασίας για την επίτευξη της μείωσης του κόστους ενέργειας. Ωστόσο η χρήση των ΑΠΕ παρουσιάζει τις δικές της προκλήσεις καθώς η παραγωγή ενέργειας τους είναι διεσπαρμένη και εισάγει τεχνικές δυσκολίες και αυξάνει την πολυπλοκότητα του συστήματος. Η παρούσα διπλωματική διατριβή μελετάει την βελτιστοποίηση ενός υβριδικού συστήματος Ανανεώσιμων Πηγών Ενέργειας εφαρμόζοντας τεχνικές βασισμένες σε τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Αρχικά, συλλέγονται από την ιστοσελίδα της ΝΑSA και του PVGIS τα μετεωρολογικά δεδομένα της περιοχής καθώς και τα ωριαία δεδομένα κατανάλωσης ηλεκτρικής ενέργειας ώστε να προσδιοριστεί το ενεργειακό προφίλ της περιοχής μελέτης. Στην συνέχεια τα δεδομένα αξιοποιήθηκαν από το λογισμικό Homer Pro, ψάχνοντας την μέγιστη λύση για την μείωση του ενεργειακού κόστους. Οι κύριες ρυθμιστικές παράμετροι των σεναρίων προσομοίωσης απευθύνονταν στις πηγές παραγωγής ενέργειας (Φωτοβολταϊκά πλαίσια, ανεμογεννήτριες, υδροκινητικές γεννήτριες) καθώς και στην εφαρμογή ή όχι της τεχνολογίας Net Metering. Έπειτα έγινε βελτιστοποίηση με την χρήση γενετικών αλγορίθμων(Genetic Algorithms,GA) και σύγκριση των δυο μεθόδων με βάση οικονομικούς δείκτες. Τα αποτελέσματα των προσομοιώσεων παρουσιάζονται λεπτομερώς, με σκοπό να αξιολογηθεί η αποτελεσματικότητα της μεθόδου των γενετικών αλγορίθμων(GA). Τέλος αναφέρονται ενδεικτικά ιδέες προς μελλοντική έρευνα.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες