Neuro-fuzzy systemen, met hun vermogen om onzekerheid en vage informatie te verwerken, spelen een steeds grotere rol in de optimalisatie van complexe energienetwerken. Deze systemen combineren de kracht van neuro-netwerken en fuzzy logica, wat hen bijzonder geschikt maakt voor het oplossen van problemen in dynamische en onzekere omgevingen. De toepassing van dergelijke systemen strekt zich uit van het optimaliseren van de energieproductie en -distributie tot het verbeteren van de integratie van hernieuwbare energiebronnen zoals wind- en zonne-energie in het net. Het gebruik van deze technologieën biedt een krachtige tool om de efficiëntie van energienetwerken te verhogen, vooral in situaties die door onzekerheden, zoals weersomstandigheden, worden gekarakteriseerd.

In veel gevallen zijn de traditionele optimalisatietechnieken niet in staat om effectief om te gaan met de onzekerheid en de complexiteit van moderne energienetwerken. Dit maakt de toepassing van geavanceerde neuro-fuzzy technieken, zoals die gebaseerd op evoluerende algoritmen, van cruciaal belang. Zo wordt in recente onderzoeken de effectiviteit van neuro-fuzzy systemen gecombineerd met algoritmen zoals de Grey Wolf Optimizer (GWO) en Krill Herd Algorithm (KHA) onderzocht om problemen in optimal power flow (OPF) op te lossen, vooral wanneer hernieuwbare energiebronnen in het spel zijn. Deze systemen kunnen helpen bij het optimaliseren van de stroomverdeling, het verminderen van de operationele kosten, en het verbeteren van de veerkracht van netwerken onder verschillende storingsomstandigheden.

De toepassing van fuzzy logica maakt het mogelijk om beslissingen te nemen in omgevingen waarin informatie onzeker of onnauwkeurig is, wat typisch is voor de stroomverdeling in netwerken met hernieuwbare energie. Wind- en zonne-energie bijvoorbeeld, zijn sterk afhankelijk van weersomstandigheden, wat betekent dat het moeilijk is om voorspellingen te doen over de exacte energieproductie. Hier biedt de fuzzy logica de mogelijkheid om flexibele, adaptieve modellen te creëren die de fluctuaties in energieproductie kunnen opvangen zonder dat het hele systeem vastloopt of inefficiënt wordt.

De rol van FACTS (Flexible AC Transmission Systems) is hierin ook van groot belang. FACTS-apparaten zoals de TCSC (Thyristor Controlled Series Capacitor) en TCPS (Phase Shifting Transformer) maken dynamische aanpassingen aan de impedantie van transmissielijnen mogelijk, waardoor de energieoverdracht efficiënter wordt en het systeem beter in staat is om fluctuaties van hernieuwbare energiebronnen op te vangen. In combinatie met optimalisatietechnieken die gebruik maken van evolutie-algoritmen, kunnen deze apparaten de prestaties van het netwerk verbeteren en de integratie van hernieuwbare energiebronnen vergemakkelijken.

Een voorbeeld van de kracht van deze technologieën is het optimalisatieprobleem van OPF (Optimal Power Flow). In dit geval worden verschillende technieken, zoals de hybride backtracking-elephant herding optimization (BAEHO) en de grey wolf optimization methoden, ingezet om de kosten van energieproductie te minimaliseren en tegelijkertijd te voldoen aan de vraag en de operationele beperkingen van de netwerken. Het gebruik van de Grey Wolf Optimizer in combinatie met hernieuwbare energie kan bijzonder nuttig zijn, aangezien het in staat is om de optimale energieverdeling te berekenen, zelfs onder onzekerheid van de energieproductie.

De toepassing van deze geavanceerde optimalisatietechnieken komt niet zonder uitdagingen. De complexiteit van het modelleren van netwerken die zowel hernieuwbare als traditionele energiebronnen bevatten, maakt het moeilijk om één enkele optimale oplossing te vinden die voor alle omstandigheden werkt. Daarom is het noodzakelijk om robuuste, flexibele benaderingen te ontwikkelen die niet alleen rekening houden met de variabiliteit van hernieuwbare energie, maar ook met de verschillende storingsscenario’s die zich kunnen voordoen.

Bijvoorbeeld, de integratie van windenergie kan problemen opleveren vanwege de onzekerheid van de windsnelheden. Hier komt de probabilistische benadering van het model van de windkrachtproductie, vaak gebaseerd op de Weibull-verdeling, in beeld. Door een probabilistisch model te gebruiken, kan men de variabiliteit van de energieproductie beter voorspellen en het netwerk dienovereenkomstig optimaliseren. Dit maakt het mogelijk om de impact van fluctuaties in windenergie te minimaliseren en tegelijkertijd de stabiliteit van het netwerk te waarborgen.

Het gebruik van neuro-fuzzy systemen in combinatie met moderne optimalisatietechnieken biedt dus enorme voordelen voor de toekomst van energienetwerken. Dit maakt het mogelijk om efficiënter gebruik te maken van zowel hernieuwbare als traditionele energiebronnen, terwijl tegelijkertijd de operationele kosten worden verlaagd en de betrouwbaarheid van het netwerk wordt verbeterd. Dit vormt een belangrijke stap richting een duurzamer en flexibeler energiesysteem.

De uitdaging van het combineren van verschillende optimalisatietechnieken, zoals fuzzy logica en evolutionaire algoritmen, met geavanceerde FACTS-apparaten en hernieuwbare energiebronnen ligt in het ontwikkelen van modellen die niet alleen de complexe interacties tussen deze systemen begrijpen, maar ook flexibel genoeg zijn om snel te reageren op veranderende omstandigheden in de energieproductie en -vraag. De volgende stap in dit veld is het ontwikkelen van geïntegreerde benaderingen die deze technieken effectief combineren om zo de robuustheid en efficiëntie van moderne energienetwerken te maximaliseren.

Hoe Optimalisatie van Warmte- en Energieproductie Kosten kan Reduceren: Een Vergelijking van Algoritmes

In de afgelopen jaren is de uitdaging van het optimaliseren van warmte- en energieproductie naar voren gekomen als een cruciaal punt voor zowel de efficiëntie als de economische duurzaamheid van energiecentrales. Deze uitdaging wordt vaak aangeduid als het "heat and power economic dispatch" probleem (CHPED), waarbij het doel is om zowel de kosten van energieopwekking als de operationele efficiëntie te minimaliseren. De toepassing van geavanceerde optimalisatietechnieken heeft zich bewezen als een van de belangrijkste methoden om deze doelen te bereiken, vooral wanneer we kijken naar de recente ontwikkelingen op het gebied van op kunstmatige intelligentie gebaseerde algoritmes.

Een van de meer veelbelovende benaderingen in dit gebied is de Whale Optimization Algorithm (WOA), die zijn oorsprong vindt in het natuurlijke gedrag van walvissen tijdens hun jacht. Het algoritme maakt gebruik van evolutionaire principes, waardoor het in staat is om dynamisch de best mogelijke oplossing voor complexe optimalisatieproblemen te vinden. Deze techniek is met succes toegepast in simulaties waarbij zowel zones met beperkingen als zonder beperkingen werden gebruikt.

In de testresultaten wordt de WOA vergeleken met andere gevestigde optimalisatiealgoritmes, zoals CPSO (Cognitive Particle Swarm Optimization), TVAC-PSO (Time Varying Acceleration Coefficients-PSO), TLBO (Teaching-Learning-Based Optimization) en GSO (Glowworm Swarm Optimization). De resultaten tonen aan dat de WOA in staat is om de kosten per uur effectief te minimaliseren in zowel systemen met als zonder verboden zones. De WOA levert bijvoorbeeld een minimum kostenresultaat van $57,997.07 per uur in een systeem met een verboden zone, terwijl voor een systeem zonder verboden zone de kosten $57,898.60 per uur bedragen.

Wat opvalt, is dat de WOA niet alleen de kosten kan verlagen, maar ook de rekentijd aanzienlijk kan verminderen. In de simulaties van testsystemen zonder verboden zones werd de rekentijd voor de WOA gerapporteerd op 5.1412 seconden, wat veel efficiënter is dan andere algoritmes, zoals GSO, dat 5.2865 seconden nodig had. Dit maakt de WOA niet alleen een kosteneffectieve oplossing, maar ook een technisch haalbare optie voor real-time optimalisatie van energiecentrales.

In de context van systemen met verboden zones blijkt dat de WOA ook hier superieur presteert. In vergelijking met andere technieken zoals GSO, levert WOA niet alleen lagere kosten, maar ook een snellere rekenkundige verwerking, wat essentieel is in situaties waarbij tijd een cruciale rol speelt, bijvoorbeeld in noodsituaties of bij continue aanpassingen aan veranderende operationele omstandigheden.

Bij de evaluatie van de verschillende algoritmes werd gekeken naar statistische gegevens zoals het minimum, gemiddelde en maximum van de kosten per uur, evenals de rekentijd. De resultaten laten zien dat de WOA aanzienlijk beter presteert in het minimaliseren van de kosten, terwijl het tegelijkertijd de benodigde rekentijd in de meeste gevallen vermindert, wat een waardevolle eigenschap is voor de optimalisatie van energieproductieprocessen.

Naast de kosten- en rekentijdoptimalisatie is het belangrijk te realiseren dat de keuze voor het juiste algoritme ook afhankelijk is van de specifieke kenmerken van het energiesysteem, zoals de aanwezigheid van verboden zones en de complexiteit van de vraag naar warmte en elektriciteit. Elk systeem vereist een zorgvuldige afweging van de voordelen en nadelen van de verschillende technieken.

In de toekomst zal de WOA waarschijnlijk verder worden verfijnd en geoptimaliseerd, wat het mogelijk maakt om zelfs nog complexere energieproductiesystemen efficiënter aan te sturen. De implementatie van deze algoritmes kan bijdragen aan het behalen van belangrijke energiedoelen, zoals het verlagen van de operationele kosten en het verminderen van de ecologische voetafdruk van energieproductie.

Naast het pure kostenoptimalisatieaspect is het belangrijk te begrijpen dat de toepassing van dergelijke geavanceerde algoritmes kan bijdragen aan bredere duurzame energieinitiatieven. Door de integratie van hernieuwbare energiebronnen in het energiesysteem kan de flexibiliteit van systemen zoals de WOA worden benut om de schommelingen in vraag en aanbod beter te beheersen, wat essentieel is voor het maximaliseren van de inzet van schone energie. Tegelijkertijd wordt het duidelijk dat een optimaal afgestemd energiesysteem niet alleen de kosten reduceert, maar ook de betrouwbaarheid en de duurzaamheid van de algehele energielevering verbetert.

Hoe kan de controle van een enkel-fase inverter voor netkoppeling de energiekwaliteit verbeteren?

Het vermogen om het maximum power point (MPP) van een fotovoltaïsch (PV) systeem efficiënt te beheren is essentieel voor de kwaliteit van de energie die naar het elektriciteitsnet wordt overgedragen. De effectiviteit van deze regeling beïnvloedt direct de stabiliteit en efficiëntie van het netwerk [1]. Tegelijkertijd zijn de primaire doelstellingen van de omvormer, die in netkoppeling werkt, gericht op het bereiken van een ontkoppelde P/Q-regeling die zowel energie-efficiënt als effectief is (met een lage THD in de tracking), het verbeteren van de energiekwaliteit en het voldoen aan de eisen van de Algerijnse Netcode (AGC) [2]. Dit onderzoek stelt een methode voor om de werkelijke en watteloze vermogenscomponenten te regelen met behulp van een PI-regelaar voor een enkel-fase netgekoppelde omvormer, gebaseerd op literatuurbevindingen.

De rotatie referentiekader (RRF) wordt nu toegepast voor enkel-fase omvormers op basis van de theorie van de directe kwadratuur (DQ) assen [3], die oorspronkelijk werd ontwikkeld voor driefasige omvormers. Het voordeel van dit principe is dat een PI-regelaar gebruikt kan worden om de wisselstroomvariabelen te regelen, net zoals DC-hoeveelheden die met primaire frequentie veranderd worden met behulp van het RRF. In het RRF-regelsysteem regelen de PI-controllers het onmiddellijke vermogen van de omvormer en het uitvoervermogen van het conventionele stroomregelingssysteem [4]. Het αβ-frame in de DQ-theorie is analoog aan de PI-controllers. Dankzij de DQ-transformatie is deze theorie bijzonder succesvol bij de aanwezigheid van harmonische vervorming [5]. De omvormer produceert een uitgang zonder vertragingen en met verlaagde harmonischen door het gebruik van een LCL-filter [6].

Samenvattend wordt een omvormer die verbonden is met het net in enkel-fase mode, met DQ-stroomregeling aangedreven door PI-regeling voor de regeling van werkelijke en watteloze vermogenscomponenten, voorgesteld. Daarnaast wordt een LCL-filter toegepast om de harmonischen te verminderen [7,8]. Het is belangrijk op te merken dat de traditionele PV-gebaseerde omvormersystemen vaak afhankelijk zijn van transformatoren voor isolatie, wat zowel inefficiënt als kostbaar kan zijn. Transformerloze structuren vormen daarom een geschiktere oplossing. Het huidige onderzoek richt zich op deze transformerloze structuur.

Systeemmodellering en ontwerp

De gepresenteerde prototype van een DC-link spanning gekoppeld aan een netgekoppelde omvormer in enkel-fase is geïllustreerd in Figuur 10.1. Vanwege de eenvoud en de mogelijkheid om bidirectionele vermogensstroom te verwerken, zijn enkel-fase full-bridge omvormers essentieel voor de theorie en praktijk van de power electronics. Het omzetten van DC-energie van gedistribueerde energiebronnen (DER's) naar AC-energie maakt het injecteren van energie in het net mogelijk. De studie toont aan dat de regeling van werkelijke en watteloze vermogenscomponenten wordt gerealiseerd door de schakelsignalen van de enkel-fase full-bridge omvormer te organiseren [9].

De bidirectionele werkingsmodi van de omvormer omvatten zowel stroom van het net naar de omvormer als omgekeerd. Vanwege de pulse width modulation (PWM) benadering die betrokken is bij de uitvoerstroomregeling van de omvormer, bevat deze hogere-orde harmonischen. Om deze reden wordt vaak een L-filter gebruikt in de net-omvormerverbinding. Dit filter dempt de reeds aanwezige harmonischen, maar de L-filter is duur voor hoogvermogen toepassingen en heeft een trage dynamische systeemrespons. Daarnaast veroorzaakt het L-filter een aanzienlijk spanningsverlies.

LCL Filter

De uitvoerstromen van de omvormer worden gecorrigeerd door gebruik te maken van een derde-orde LCL-filter in plaats van het traditionele L-filter [10]. Het LCL-filter is effectiever dan het L-filter in het verminderen van schakelharnonischen, hoewel het een resonantieprobleem heeft. Het specificeren van de parameters van het LCL-filter is echter ingewikkelder dan dat van het L-filter. Het kiezen van de juiste instellingen is cruciaal vanwege beperkingen zoals de filtergrootte, stroomharmonischen en het energieverbruik van de filtercondensator. In dit werk is de omvormer via een LCL-filter met het net verbonden om de stroom- en spanningsharmonischen te verminderen, zoals geïllustreerd in Figuur 10.2.

Fase-gekoppelde lus (PLL)

Voor actieve stroomoverdracht van de omvormer naar het elektriciteitsnet moeten de fasen van de spanning en de stroom gelijk zijn. Het snel synchroniseren van de netspanning met de stroom van de omvormer is essentieel voor de regeling van de werkelijke en watteloze vermogenscomponenten van het net [12]. De amplitude van het signaal en de fasehoek van de netspanning worden bepaald door de PLL-techniek. Deze technologie creëert een signaal dat in fase is met de gemeten spanning en 90° uit fase om reactief vermogen aan het net te leveren. Voor de controlemethode is een transformatie van het αβ-frame naar het dq-frame noodzakelijk, maar omdat er niet genoeg fasevariabelen in enkel-fase systemen zijn, kan deze transformatie niet direct plaatsvinden. Er zijn twee orthogonale variabelen nodig voor een dergelijke transformatie. Om de voorgestelde stroomsregeling toepasbaar te maken in enkel-fase systemen, moeten we een fictief signaal perpendiculair aan het reële signaal creëren.

Belangrijke overwegingen

Bij het ontwerpen van een inverter voor netkoppeling moet men niet alleen rekening houden met de harmonische vervorming en de efficiëntie van het filter, maar ook met de kosten en complexiteit van de filterconfiguratie. Het kiezen van de juiste filtercomponenten, zoals de inductie, capaciteit en weerstand, vereist zorgvuldige afwegingen van de vermogenscapaciteit en de dynamische respons van het systeem. Het optimaliseren van het PI-regelsysteem en het gebruiken van transformerloze omvormers zijn daarnaast essentieel voor het verbeteren van zowel de kosten als de efficiëntie van dergelijke systemen. Het toepassen van de juiste technologieën en benaderingen, zoals DQ-regeling en PLL, kan helpen bij het verbeteren van de prestaties van de omvormer en de kwaliteit van de energieoverdracht naar het net.

Hoe kunnen CQODSA en QODSA algoritmes de kosten van brandstofoptimalisatie verminderen?

Tabel 11.4 presenteert gegevens over brandstofverbruik, energieverliezen zoals beoordeeld met verschillende technieken, spanning en werkelijke stroomopwekking van verschillende productie-eenheden. Hieruit blijkt dat de brandstofkosten die met de CQODSA- en QODSA-benaderingen worden berekend, aanzienlijk lager zijn dan de kosten die door andere methoden worden verkregen. Deze bevinding benadrukt de effectiviteit van de voorgestelde algoritmes in vergelijking met traditionele methoden.

In dit hoofdstuk zijn verschillende methodologieën voor het oplossen van het TSC-OPF-probleem (Transmission System Control - Optimal Power Flow) geïntroduceerd, ontwikkeld en effectief toegepast. Zowel het New England 10-generator 39-bus systeem als het WSCC 3-generator 9-bus systeem zijn realistische systemen, waarbij de beide testapparaten geëvalueerd werden volgens de gepresenteerde methodologie. De resultaten van simulaties uitgevoerd door verschillende algoritmes wijzen uit dat de voorgestelde CQODSA- en QODSA-algoritmes in alle scenario's de optimale oplossingen vinden, terwijl ze zich binnen de operationele beperkingen bewegen.

De simulatie-uitkomsten, gepresenteerd in Tabel 11.3, tonen aan dat de QODSA en CQODSA betere resultaten behalen in termen van actieve stroomopwekking en kosten. Deze algoritmes zijn niet alleen effectiever in het verminderen van brandstofkosten, maar bieden ook sterke convergentie-eigenschappen, wat belangrijk is voor de stabiliteit van de oplossingen op lange termijn. In de simulaties presteerde de CQODSA het beste in vergelijking met andere benaderingen zoals TLBO, CM, DM, en DSA, wat de robuustheid en betrouwbaarheid van deze methoden onderstreept.

Wat verder opvalt, is de nauwkeurigheid van de spanningsinstellingen, zoals weergegeven in Tabel 11.4. De voorgestelde algoritmes leveren betere spanningsprofielen op voor de generatoren, wat essentieel is voor de stabiliteit en efficiëntie van het gehele systeem. Dit draagt bij aan de vermindering van verliezen en verhoogt de betrouwbaarheid van het net, een belangrijk aspect in de context van de energietransitie.

De superioriteit van de QODSA en CQODSA kan verder worden onderbouwd door te stellen dat deze algoritmes in alle gevallen beter presteren dan de andere behandelde methoden, zowel op het gebied van efficiëntie als continuïteit van de oplossing. Dit maakt deze algoritmes zeer interessant voor de algehele optimalisatie van TSC-OPF-uitdagingen, vooral in situaties waar snelheid en nauwkeurigheid essentieel zijn.

Desondanks is het belangrijk op te merken dat, hoewel de CQODSA en QODSA indrukwekkende resultaten leveren, er altijd ruimte is voor verdere verbetering. Het optimaliseren van de algoritmes kan niet alleen de prestaties verbeteren, maar ook de tijd die nodig is om de meest waarschijnlijke optimale oplossing te vinden, verkorten. In de praktijk kan dit de haalbaarheid van de implementatie van deze methoden in grootschalige systemen verbeteren.

Naast de technieken zelf, moet ook worden begrepen dat de context waarin deze algoritmes worden toegepast van cruciaal belang is. De efficiëntie van een algoritme hangt sterk af van de systeemparameters en de specifieke behoeften van het netwerk. Het gebruik van CQODSA en QODSA vereist ook een zorgvuldige afweging van de kosten en baten, vooral als het gaat om grootschalige en complexe systemen die verschillende soorten verliezen en beperkingen kunnen bevatten.

Een andere belangrijke overweging is dat de integratie van duurzame energiebronnen in het net extra uitdagingen met zich meebrengt, zoals variabiliteit in de stroomproductie. De voorgestelde methoden kunnen echter nog verder worden geoptimaliseerd om zich aan te passen aan de dynamische aard van hernieuwbare energiebronnen, waardoor ze nog relevanter worden voor de toekomstige ontwikkeling van slimme energienetwerken.

Waarom is zonne-energie de sleutel tot een duurzame toekomst en hoe beïnvloedt dit de verkoop?
Hoe worden nanomaterialen en optische structuren gecreëerd met behulp van twee-fotonen lithografie?
Wat maakt een Army Scout werkelijk tot een meester in het Western landschap?