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  • 4C. Modellierungen basierend auf Echtzeit-Preises

  • Die Dritte Model ist eine Echtzeit-Steuerungsstrategie von Batteriesystemen.
  • Was ist wichtig in diesen Modell ist, dass im Rahmen der dynamisch variierenden Energiepreise strukturiert wird[8].
  • Weil für eine allgemeine Investition die oberen Modelle praktisch sind, aber für Beobachtung die dynamische Änderung, z.B. dynamische Preise, dürfen an einem Tag oder weniger geändert werden.
  • Sie sind Echtzeit-Preises (RTP, Real-Time Pricing), Dynamische Kosten, insbesondere RTP, ist komplexer als statische Kosten, sondern nimmt einen größeren Anteil an der Veränderung der Großhandelspreis.
  • Diese sind Vorteile für Versorgungsunternehmen und Kunden.
  • Die Kunden benötigen die beschränkte Minimierung der Kosten.Außerdem müssen die technischen Bedingungen und maximale Lebensdauer der Batterien berücksichtigt werden.
  • Um die Lebensdauer der Batterie zu maximieren, gibt es eine Begrenzung von der Anzahl der Lade- und Entladezyklen.
  • In diesem Beitrag beschränken wir diese Anzahl für einen Zyklus / Tag, z.B. in Abbildung (2).
  • Die 24 Stunden sind in n_t Zeitintervallen mit der Länge t aufgeteilt.
  • Während jedes Zeitintervalls wird die Last und die Versorgung der Batterie als konstant angenommen.
  • Die Echtzeit-Verfahren werden an jedem i-ten Zeitintervall aller Optimierungszeit (24 Stunden) wiederholt.
  • Es liefert das optimale Profil für die Befugnisse der Auf- und Ausladung von der Batterie für nächsten 24 Stunden, die die Zielfunktion nach den Einschränkungen in allen Optimierungsphasen minimiert.
  • Offensichtlich werden nur die Ausgabeergebnisse (Batterieleistungen), die für den darauffolgenden (i-ten + 1) Zeitintervall erhalten werden, als Referenzsignale für alle Wandler benutzt.
  • Die Haupteingangsdaten des Verfahrens sind der Ladungszustand der Batterien zu Beginn der i-ten + 1 Zeitintervalls (Ausgabe des Verfahrens im vorherigen Schritt), die prognostizierte Profil der Lastleistung von der Anlage und der Energiepreis für die nächsten 24 Stunden.
  • Die Laststromvorhersagen können durch ein neuronales Netz erhalten werden.
  • Für RTP wird angenommen, dass das Preissignal entweder vor einer Stunde oder einem Tag an die Kunden versandt wird.
  • So ist im ersten Fall die Prognose der Preisentwicklung für 23 Stunden erforderlich (wieder einmal ein Neurale Network eingesetzt werden kann).
  • Im zweiten wird Prognose für das Preis-Profil benötigt.
  • Unter den obigen Annahmen, wird das Modell zu i-ten Zeitintervall gelöst (10): Wobei P_(Netz,k) und 〖Pr〗_(En,k) sind die prognostizierten Werte der ganzen Leistung, die die Anlage vom Netz braucht, und RTP bei der k-ten Zeitintervall.
  • Dadurch ist es ein Modell für dynamisch und diskrete Prozess.

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    • Weil für eine allgemeine Investition die oberen Modelle praktisch sind, aber für Beobachtung die dynamische Änderung, z.B. dynamische Preise, dürfen an einem Tag oder weniger geändert werden.
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    • Sie sind Echtzeit-Preises (RTP, Real-Time Pricing), Dynamische Kosten, insbesondere RTP, ist komplexer als statische Kosten, sondern nimmt einen größeren Anteil an der Veränderung der Großhandelspreis.
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    • Es liefert das optimale Profil für die Befugnisse der Auf- und Ausladung von der Batterie für nächsten 24 Stunden, die die Zielfunktion nach den Einschränkungen in allen Optimierungsphasen minimiert.
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    • Die Haupteingangsdaten des Verfahrens sind der Ladungszustand der Batterien zu Beginn der i-ten + 1 Zeitintervalls (Ausgabe des Verfahrens im vorherigen Schritt), die prognostizierte Profil der Lastleistung von der Anlage und der Energiepreis für die nächsten 24 Stunden.
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