The microgrid system is the combination of photovoltaic(PV) array, load, and battery energy storage system. The control strategies were defined as multi-modes of operation, including rest operation without use of battery, power charging, and power discharging, which enables grid connected mode or islanded mode. Photovoltaic power is a problem of the uniformity of power quality because the power generated from solar light is very sensitive to variation of insolation and duration of sunshine. As a solution to the above problem, energy storage system(ESS) is considered generally. There fore, in this study, we did basic research activities about optimization method of the amount of energy used, using a smart microgrid test-bed constructed in building. First, we analyzed the daily, monthly and period energy pattern amount of power energy used, and analyzed PV power generation level which is built on the roof. Utilizing building energy pattern analysis data, we was studied an efficient method of employing the ESS about building power consumption pattern and PV generation.
In this paper, a development of agent-based IEDs(Intelligent electronic devices) for integration control of building microgrid in smart green building are proposed. To manage and control this complex energy system of smart green buildings, multi-agent system based networks is needed. Thus, several IEDs for utilizing multi-agent system are developed and modified for the their verification of performance as agent modules functions in the integrated experimental equipment. The good performance of these IED agents are verified from experimental results obtained from seamless bi-directional communication by SOAP/XML protocol between PC agent and IED agent.
This paper actually investigates the load on major large-scale buildings in the downtown area, examines the economic feasibility of installing PV and ESS in a microgrid target building, and evaluates whether an electric vehicle capable of V2G through two buildings is effective as an economical analysis program (HOMER) was analyzed using. It is economical to install a mixture of ESS rather than using the whole PV, and it is shown that if there is an electric vehicle using the V2G function of EV, there is an economic effect to replace the PV. So that Incentives and policies are needed to replace a large area of PV and utilize the existing parking lot to lead EV as a resource of the microgrid. Currently, P2X technology that stores power as ESS or converts it to other energy to control when surplus renewable energy occurs in large-capacity solar power plants and wind farms, etc. This is being applied, and efforts are being made to maintain the stability of the system through the management of surplus power, such as replacing thermal energy through a heat pump. Due to the increase in electric vehicles, which were recognized only as a means of transportation, technologies for using electric vehicles are developing. Accordingly, existing gas stations do not only supply traditional chemical fuels, but electricity, and super stations that also produce electricity have appeared. Super Station is a new concept power plant that can produce and store electricity using solar power, ESS, V2G, and P2G. To take advantage of this, research on an urban microgrid that forms an independent system by tying a large building and several buildings together and supplies power through a super station around the microgrid is in full swing.
This paper presents the operation algorithm of microgrid on the Real Time Pricing(RTP) for building the smart grid. RTP is higher power price variability than flat rate and time of use. However it has an effect on peak clipping and peak load shifting due to the increased price on peak time power demand. When the RTP are applied to the microgrid system, the proposed algorithm is able to be effective and economic operation. The implemented system is operated for the economic operation in microgrid connected with the power system. On the other hand, when the microgrid is operated on isolation mode, it focus on the improvement of stability and the power supply reliability of the sensitive loads. The test system are implemented and calculated on various operation modes based on non-dispachable generator output and RTP data for validating the proposed operation algorithm. The calculated results are compared to the implemented results using real-time simulator. It can be confirmed that the proposed operation system are identical results to the calculated one. When the proposed operation algorithm is applied to the system, it can be show the effectiveness of the peak clipping and peak load shifting and the improvement of economic feasibility.
This paper presents research on low-voltage microgrids to maintain a continuous power supply to critical loads on grid-connected islands in Korea. The low-voltage microgrids of this paper focused on that changes public office buildings into uninterrupted microgrids by autonomous operation. For this, a microgrid controller (MGC) and a power conditioning system (PCS) that allow a seamless transfer between grid-connected and grid-isolated operation are proposed. The proposed PCS operates with a silicon controlled rectifier (SCR) switch and employs a simple structure. It supplies power continuously without operators through a coordinated operation between MGC and PCS. In addition, proposed MG has a schedule operation for minimizing electricity charges and provides ancillary services that enable the utilization of resources according to the operation purpose of utility distribution networks. To demonstrate the uninterrupted low-voltage microgrid proposed in this study, a microgrid was implemented and tested in a public office building in Anjwa Island, Jeollanam-do in Korea. A seamless, autonomous operation history, despite system disturbances, was obtained through a long-term demonstration of operation. The results showed that the proposed microgrid technology can be used to achieve energy resilience in grid-connected island areas.
In this paper, we propose to study the possibility of using a photovoltaic system combined with a high speed micro-turbine. This hybrid system can work as stand-alone system or grid connected system as it will be a part of a micro-grid. Initially, we propose Matlab/Simulink dynamic models of photovoltaic, micro turbine systems and supercapacitor. Then, we carry out a simulation comparison of the two systems, this is, with supercapacitor and without supercapacitor bank. We show that supercapacitor bank as short-term storage device was necessary to reduce the fast fluctuation of power in the case of sensitive loads. It is verified the simulation results of Matlab/Simulink based hybrid power system represent the effectiveness of the suggested hybrid power system.
In this paper, a DC-coupled photovoltaic (PV), fuel cell (FC) and ultracapacitor hybrid power system is studied for building microgrid. In this proposed system, the PV system provides electric energy to the electrolyzer to produce hydrogen for future use and transfer to the load side, if possible. Whenever the PV system cannot completely meet load demands, the FC system provides power to meet the remaining load. The main weak point of the FC system is slow dynamics, because the power slope is limited to prevent fuel starvation problems, improve performance and increase lifetime. A power management and control algorithm is proposed for the hybrid power system by taking into account the characteristics of each power source. The main works of this paper are hybridization of alternate energy sources with FC systems using long and short storage strategies to build an autonomous system with pragmatic design, and a dynamic model proposed for a PV/FC/UC bank hybrid power generation system. A simulation model for the hybrid power system has been developed using Matlab/Simulink, SimPowerSystems and Matlab/Stateflow. The system performance under the different scenarios has been verified by carrying out simulation studies using a practical load demand profile, hybrid power management and control, and real weather data.
With the high penetration of various sustainable energy sources, the control and protection of Microgrids has become a challenging problem considering the inherent current limitation feature of inverter-based Distributed Generators (DGs) and the bidirectional power flow in Microgrids. In this paper, a hybrid control and protection scheme is proposed, which combines the traditional inverse-time overcurrent protection with the biased differential protection for different feeders with different kinds of loads. It naturally accommodates various control strategies such as P-Q control and V-f control. The parameter settings of the protection scheme are analyzed and calculated through a fast Fourier transform algorithm, and the stability of the control strategy is discussed by building a small signal model in MATLAB. Different operation modes such as the grid-connected mode, the islanding mode, and the transitions between these two modes are ensured. A Microgrid model is established in PSCAD and the analysis results show that a Microgrid system can be effectively protected against different faults such as the single phase to ground and the three phase faults in both the grid-connected and islanded operation modes.
Recently, microgrid (MG) has been proposed as one of the most critical solutions for various energy problems. For the optimal and economic operation of MGs, it is very important to forecast the load profile. However, it is not easy to predict the load accurately since the load in a MG is small and highly variable. In this paper, we propose an artificial neural network (ANN) based method to predict the energy use in campus buildings in short-term time series from one hour up to one week. The proposed method analyzes and extracts the features from the historical data of load and temperature to generate the prediction of future energy consumption in the building based on sparsified K-means. To evaluate the performance of the proposed approach, historical load data in hourly resolution collected from the campus buildings were used. The experimental results show that the proposed approach outperforms the conventional forecasting methods.
In this paper, a multi-agent control system for DC-coupled photovoltaic (PV), fuel cell (FC), ultracapacitor(UC) and battery hybrid power system is studied for commercial buildings & apartment buildings microgrid. In this proposed system, the PV system provides electric energy to the electrolyzer to produce hydrogen for future use and transfer to the load side, if possible. Whenever the PV system cannot completely meet load demands, the FC system provides power to meet the remaining load. A multi-agent system based-power management and control algorithm is proposed for the hybrid power system by taking into account the characteristics of each power source. The main works of this paper are hybridization of alternate energy sources with FC systems using long and short storage strategies to build the multi-agent control system with pragmatic design, and a dynamic model proposed for a PV/FC/UC/battery bank hybrid power generation system. A dynamic simulation model for the hybrid power system has been developed using Matlab/Simulink, SimPowerSystems and Stateflow. Simulation results are also presented to demonstrate the effectiveness of the proposed multi-agent control and management system for building microgrid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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