1,721,018 research outputs found
Day-ahead Solar Power Plant Production Forecasting
No full textU današnje vrijeme, elektroenergetski sustavi (EES) postaju sve složeniji zbog uključivanja obnovljivih izvora energije i težih ispunjavanja zahtjeva stabilnosti, pouzdanosti i održive proizvodnje električne energije. S obzirom na navedene izazove sve se češće koriste suvremene metode strojnog učenja i stohastičkih modela u svrhu predikcije proizvodnje pojedine jedinice unutar sustava. Cilj ovog rada je detaljno istražiti osovne algoritme strojnog učenja i stohastičke modele, opisati njihove glavne funkcionalnosti i način rada i na izgrađenom modelima vidjeti prednosti i nedostatke pojedinog modela u primjeni problema predikcije. Napravljeni modeli su testirani na cijelom skupu podataka (10 godina) sunčane elektrane Trina 10,5 kW na lokaciji Australia Springs i na manjem skupu podataka od tjedan dana. Na temelju analize dobivenih rezultata, utvrđene su prednosti i nedostatci svakog od modela, robusnost na veće promjene u podacima, osjetljivost na ulazne podatke i sposobnost praćenja trenda. Nakon same evaluacije modela zaključeno je da je model neuronske mreže puno bolji za rješavanje problema predikcije izlazne snage SE dan unaprijed jer bolje prati nagle promjene vrijednosti, ima dugoročno pamćenje, ali dobro su uočena kretanja vrijednosti i na manjem skupu od tjedan dana. Za razliku od NM, ARIMA model je pokazao puno lošije rezultate na velikom skupu podataka, a također rezultati ARIMA modela su dosta lošiji kada se smanji skup podataka na tjedan dana što dokazuje da teže prati nagle promjene u vrijednosti i uočava pravilnosti u kretanju istih. Na temelju usporedbe predviđenih i stvarnih vrijednosti izlazne snage, dobivene pogreške, kao i kvalitete modela i njegove prikladnosti za odabrani skup podataka, model NM je dokazano bolji odabir u predikciji izlazne snage sunčane elektrane.In today's world, power systems are becoming increasingly complex due to the integration of renewable energy sources and the growing challenges in meeting the demands for stability, reliability, and sustainable electricity production. Given these challenges, modern machine learning methods and stochastic models are increasingly used to predict the output of individual units within the system. The aim of this paper is to thoroughly explore the basic machine learning algorithms and stochastic models, describe their main functionalities and operating principles, and evaluate the advantages and disadvantages of each model when applied to the problem of prediction. The developed models were tested on the entire dataset (10 years) of the Trina 10.5 kW solar power plant located in Australia Springs and on a smaller dataset spanning one week. Based on the analysis of the obtained results, the strengths and weaknesses of each model were determined, including their robustness to significant data changes, sensitivity to input data, and their ability to follow trends. After evaluating the models, it was concluded that the neural network model is far superior for solving the day-ahead solar power output prediction problem, as it better captures sudden value changes, has long-term memory, and effectively tracks value trends even in the smaller one-week dataset. In contrast to the neural network, the ARIMA model showed significantly poorer results on the larger dataset, and its performance was even worse when the dataset was reduced to one week, proving that it struggles to track sudden changes in values and to recognize patterns in value trends. Based on the comparison of predicted and actual output power values, the errors obtained, as well as the quality of the model and its suitability for the selected dataset, it has been proven that the neural network model is the better choice for predicting the output power of the solar power plant
Power Systems Security Analysis
No full textStalnim razvojem elektroenergetskog sustava njegovo vođenje postaje izuzetno složeno, uz povećane zahtjeve potrošača za količinom i kvalitetom električne energije. Osim održavanja ravnoteže između proizvodnje i potrošnje potrebno je zadovoljiti i sigurnosne uvjete. Zadatak ovog rada je kroz teorijski dio opisati metode i proračune koji se koriste u analizi sigurnosti. Prikazano je modeliranje pojedinih elemenata elektroenergetske mreže uz pomoć karakterističnih parametara i ekvivalentnih shema te su objašnjeni postupci procjene stanja i procjene sigurnosti. Najčešća metoda koja se koristi kod proračuna sigurnosti je analiza sigurnosti N – 1, u radu su objašnjene i tri metode proračuna tokova snaga pomoću kojih možemo napraviti analizu sigurnosti N – 1. U praktičnom dijelu rada na modelima IEEE test mreže od 24 i 48 čvorišta napravljena je analiza sigurnosti N – 1 u programskom alatu Neplan te su prikazani kritični elementi mreže.Continuous development of the power systems results in extremely complex management and control issues, featuring increasing consumer demand for the quantity and quality of electricity. In addition to maintaining the balance between production and consumption it is also necessary to satisfy the security requirements. In the scope of this thesis methods and calculations used in the safety analysis are theoretically described. Modeling of individual elements of the electrical network through use of characteristic parameters and equivalent schemes is presented as well as procedures for state and safety estimations. The most common method used to calculate the safety is contingency analysis. Thesis also explains the three load flow calculation methods through which contingency analysis can be performed. In the practical part of the thesis contingency analysis has been conducted on models of IEEE test network with 24 and 48 nodes, together with presented critical elements of the network. Electrical network was modeled and analyzed using Neplan software
Modelling Flexible Energy Communities
No full textEuropska unija podupire formiranje energetskih zajednica kao jedan od načina za povećanje udjela obnovljivih izvora energije i smanjenje ukupnih energetskih troškova, dok time istovremeno potiče krajnje korisnike kao aktivne sudionike na tržištu električne energije. Energetske zajednice često uključuju različite potrošače, poput kućanstava i poduzetništva, koji posjeduju fotonaponske elektrane i baterijske spremnike te upravljive električne uređaje.
U radu su napravljeni i opisani pregledi modela za upravljanje energetskim zajednicama te modela energetskih sustava korištenih u zajednicama. U praktičnom dijelu rada napravljen je model upravljanja energetskom zajednicom čiji članovi koriste fotonaponske panele, baterijske spremnike te upravljive uređaje poput dizalica topline i električnih vozila. Model je implementiran u programskom jeziku Python koristeći programske knjižnice pandas, gurobipy i pvlib. Model je evaluiran s obzirom na karakteristične scenarije potrošnje i proizvodnje električne energije, modele naplaćivanja električne energije i godišnja doba te je interpretirano kako dani čimbenici utječu na fleksibilnost i troškove električne energije zajednice.The European Union supports the formation of energy communities to increase the share of renewable energy sources and reduce overall energy costs, while simultaneously encouraging end-users to participate actively in the electricity market. Energy communities often include various consumers, such as households and businesses, that own photovoltaic power plants and battery storage, as well as controllable electrical devices.
This paper provides a review of models for managing energy communities and energy system models used within these communities. In the practical part of the paper, a management model for an energy community was developed. The model was implemented in the Python programming language using the pandas, gurobipy, and pvlib libraries. The model was evaluated based on characteristic scenarios of electricity consumption and production, electricity pricing models, and seasons of the year. It was interpreted how these factors affect the flexibility and costs of the community's electricity
Connection and Impacts of a Small Asynchronous Hydro Generator to the Electric Power Grid
No full textU ovom radu opisana je teorija električnih strojeva i njihove nadomjesne sheme. Koristeći programski paket NEPLAN napravljene su simulacije u kojima je analiziran statički i dinamički utjecaj male asinkrone hidroelektrane na elektroenergetsku mrežu. Razmatran je utjecaj elektrane na iznose napona čvorišta, struje kratkih spojeva, gubitke u mrežu, MTU signal te kvalitetu električne energije te su dobivene vrijednosti uspoređene s normom HRN EN 50160. Također, napravljena je frekvencijska analiza utjecaja kompenzacije elektrane. Dana je i usporedba mjerenja kvalitete električne energije prije i nakon priključenja elektrane. Moguće je zaključiti da ova elektrana ispunjava sve potrebne zahtjeve za priključenje na elektroenergetsku mrežu.In this paper electrial machines theory and their equivalent circuits are described. The simulations are carried out using NEPLAN programming package and static and dynamic impacts of a small asynchronous hydro generator on electrical grid are analysed. Impacts on nodes voltage level, short circuit currents, losses in power transmission, ripple control signal and power quality parameters are calculated and the results are evaluated and compared with standard HRN EN 50160. This paper also brings the frequency analysis of capacitor bank impact. Measurements of power quality parameters before and after grid connection are presented and compared. The conclusion of this paper is that given power generator has all the requirements needed for electric grid connection
Fault Modelling in Electric Power Systems
No full textKratki spoj je kvar u mreži koji nastaje uslijed međusobnog spajanja dijelova mreže koji su na različitim potencijalima. Uzroci su brojni: mehanička oštećenja, povećanje napona, pogrješke pri upravljanju sustavom, atmosferske prilike, sniženja razine izolacijske čvrstoće ili slom izolacije. Posljedice su pojave velike struje krakog spoja, velikih pada napona i brojna oštećenja. U trofaznim sustavima postoje četiri vrste kratkih spojeva: trofazni, dvofazni, jednofazni i dvofazni kratki spoj sa zemljom. Struja kratkog spoja sadrži izmjeničnu i istosmjernu komponentu. Postoje tri struje na temelju kojih se izabire oprema za elektroenergetski sustav: udarna struja kratkog spoja, rasklopna struja kratkog spoja i struja mjerodavna za ugrijavanje za vrijeme trajanja kratkog spoja (termička struja). Metode proračuna struja kratkih spojeva je metoda nadomjesnog naponskog izvora te proračun s relativnim jediničnim vrijednostima. Metoda nadomjesnog naponskog izvora je svođenje svih impedancija na isti (bazni) napon. Kod proračuna s relativnim jediničnim vrijednostima struje, naponi, impedancije i snage se izražavaju u odnosu na neke osnovne veličine.Short circuit is a malfunction in the grid which appears when parts of the grid with different potentials are connected to each other. There are many causes of short circuit: mechanical damage, voltage incresse, atmospheric conditions, insolation damage, etc. There are four types of short circuits in three-phase systems: three-phase, two-phase, single-phase and two-phase grounded short circuit. Short circuit current includes AC and DC component. There are three types of electrical current based on which is selected equipment for electrical-energetic system: maximum short circuit, short-circuit breaking current and current responsible for warming up the system during the short-circut (thermal current). Methods for short-circuit current calculations is method of replacement voltage source and the sum with relative unit values. Method of replacing voltage source impedance is reducing all the same (base) voltage. When calculating the relative unit values of current, voltage, impedance and power are expressed in relation to some basic size
Financial Transmission and Storage Rights
No full textFinancijska prava prijenosa se upotrebljavaju kako bi se sudionici na tržištu ogradili od zagušenja u prijenosnoj mreži. Kada postoji zagušenje u mreži, nodalne cijene se razlikuju u sustavu. Financijskim pravima može se trgovati putem aukcija ili bilateralnim ugovorima. Ukoliko sudionici na tržištu pametno trguju, mogu ostvariti i veću zaradu. Spremnici energije zaraĎuju spremajući energiju kada je potrošnja u sustavu mala, a cijena niska te prazneći se kada je potrošnja u sustavu velika, a cijena visoka. Mogu ostvarivati zaradu i kao pasivni elementi za koje su definirana financijska prava pohrane električne energije. Kada doĎe do zagušenja u mreži, operator sustava prikupi višak koji se kasnije dodjeljuje sudionicima na tržištu koji posjeduju financijska prava prijenosa i pohrane električne energijeFinancial transmission rights are used to hedge the costs associated with transmission congestion. When congestion occurs, locational marginal prices differ. Financial Transmission Rights (FTRs) are the hedging instruments from paying the extra cost for congestion. Market participants can trade with FTRs through auction or via bilateral contracts. Acting strategically they can profit more from auction. Storage can profit through intertemporal arbitrage (load shifting and peak shaving) or as passive elements. Financial storage rights are defined for latter case. When congestion occurs, ISO collects surplus that is later awarded to the market participants who own transmission and storage rights to hedge against price volatility
Energy Community Modelling with Emphasis on Internal Energy Trade
No full textPovećani udio distribuiranih izvora energije i napredak informacijske i komunikacijske tehnologije utječu na uobičajeni elektroenergetski sustav (EES). U EES-u sve je prisutniji dvosmjerni tok snaga i povećan je broj aktivnih potrošača. Europska unija podržava obnovljive izvore energije i energetske zajednice, potičući peer-to-peer (P2P) trgovanje energijom unutar energetskih zajednica. Cilj rada je u teorijskom dijelu napraviti pregled matematičkih modela za peer-to-peer trgovanje unutar energetskih zajednica, a u praktičnom napraviti model upravljanja energetskom zajednicom, čiji članovi koriste peer-to-peer trgovanje energijom.The increase of usage of distributed energy sources and development of information and communication technology impact the conventional energy power system. There is increase in number of prosumers and presence of bidirectional power flow. The European Union supports renewable energy sources and energy communities, therefore supporting peer-to-peer energy trading within the energy communities. The aim of this thesis is to provide an overview of mathematical models for peer-to-peer energy trading within energy communities in the theoretical part, and to create a management model for energy community in the practical part, where community members use peer-to-peer energy trading
The frequency-dependent state-space model of a power cable
No full textFrekvencijski ovisan model energetskih kabela u prostoru stanja
Zbog sve veće implementacije uređaja energetske elektronike koji služe za ispravljanje izmjeničnih električnih veličina u istosmjerne veličine i sve veća uporaba energetskih kabela u urbanim područjima javlja se potreba da se pojasne promjene koje se događaju u energetskim kabelima, odnosno promjene koje utječu na parametre kabela. Kako bi se prikazao utjecaj pojava na parametre energetskih kabela potrebni su modeli koji omogućuju točne i kvalitativne rezultate.
Cilj rada je bio prikazati ovisnost parametara o pojavama koje se javljaju u energetskim kabelima pri visokim frekvencijama. Opisati frekvencijski ovisan model u prostoru stanja, te ga izraditi u jednom od matematičkih programskih paketa. U ovom radu se koristio programski paket Matlab-Simulink kojim su dobiveni rezultati pojašnjenih modela, te njihova usporedba u načinu prikazivanja točnosti frekvencijske ovisnosti parametara energetskih kabela.The frequency-dependent state-space model of a power cable
Due to the increasing implementation of power electronics devices used to rectify alternating electrical quantities in DC quantities and the increasing use of power cables in urban areas, there is a need to clarify the changes that occur in power cables, or changes that affect cable parameters. In order to show the impact of phenomena on the parameters of power cables, models are needed that enable accurate and qualitative results.
The aim of this paper was to show the dependence of parameters on phenomena that occur in power cables at high frequencies. Describe the frequency-dependent model in space, and make it in one of the mathematical software packages. In this paper, Matlab/Simulink software pacakage was used for the demonstration of the described models and their comparison in frequency domain regarding the frequency-dependance of electrical parameters of power cables
External Power System Equivalents for Power Flow
No full textU diplomskom radu razrađene su tri najpoznatije metodologije određivanja nadomjesnih vanjskih modela za vanjske mreže, WARD, REI i ULF. Budući da je primjena vanjskih nadomjesnih modela najčešća u modeliranju ekvivalenta vanjske mreže za potrebe proračuna tokova snaga i analizu sigurnosti, ovaj diplomski rad se bavi upravo određivanjem takvih vanjskih ekvivalenata.
Proračunom WARD ekvivalenta, temelja praktičnog dijela rada, na dijelu elektroenergetskog sustava Republike Hrvatske (16 čvorišta), dobiveni su očekivani rezultati. PSS-om je dokazano da se mreža može ekvivalentirati na ovakav način jer su kao konačna potvrda ispravnosti proračuna jednaki naponi na sabirnicama po iznosu i kutu u odnosu na neekvivalentiranu mrežu.The thesis analyzed three leading methods for determining replacement external models for external networks WARD, REI and ULF. Since the application of external replacement models is most common in modeling the equivalent of an external network for load flow calculation and safety analysis, this thesis precisely deals with determining such external equivalents.
By calculating the WARD equivalent which is the basis of the practical part of this thesis, expected results were obtained on one segment of the Croatian power system (16 intersections). PSS proves that the network can equivalented in that way because the bus voltage is equal in the amount and angle with respect to the nonequivalent network, which is the final confirmation of the validity of the calculation
Transmission system power losses due to energy transit
No full textDeregulacija elektroenergetskih sustava je rezultirala postupnom zamjenom monopola sa slobodnim tržištem. To je imalo za posljedicu pojavu novih razmjena električne energije. Jedna od karakteristika današnjih europskih elektroenergetskih sustava je prijenos električne energije na velike udaljenosti koji često uključuje više država. Pritom se tokovi snaga uobičajeno zatvaraju i kroz prijenosne sustave zemalja koje nisu izravno uključene u dogovorene transakcije električne energije. Takvi tokovi snaga mogu uzrokovati dodatne gubitke na štetu operatora tih prijenosnih sustava. Zbog toga je Europska mreža operatora prijenosnih sustava za električnu energiju (ENTSO-E) definirala metodologiju računanja gubitaka (WWT, With and Without Transit) uzrokovanih tranzitom snage, kao i financijsku naknadu uključenim operatorima prijenosnih sustava. Cilj ovog rada je bilo opisati WWT metodu i prikazati je na modelu mreže s tri povezana prijenosna sustava.Since the deregulation of electric power systems the monopoly of electric market is gradually replaced by open access market. This resulted in the emergence of new electricity exchange. One of the characteristics of the present European electricity system is the transmission of electricity over long distances that often involve more countries. Hence, the power flows are normally closed inside the transmission systems of countries that are not directly involved in the agreed transactions of electricity. These transit flows can cause additional losses to the Transmission System Operators (OPS). Therefore, the European Network of Transmission System Operators for Electricity (ENTSO-E) defined methodology for calculating losses (WWT, With and Without Transit) caused by transits, as well as financial compensation for involved OPS. The aim of this study was to describe WWT method and present it on the network model with three connected systems
- …
