論文の概要: An Online Hierarchical Energy Management System for Energy Communities, Complying with the Current Technical Legislation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01688v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 15:29:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 16:54:10.248477
• Title: An Online Hierarchical Energy Management System for Energy Communities, Complying with the Current Technical Legislation Framework
• Title（参考訳）: エネルギーコミュニティのためのオンライン階層型エネルギー管理システム
• Authors: Antonino Capillo, Enrico De Santis, Fabio Massimo Frattale Mascioli, Antonello Rizzi
• Abstract要約: 2018年、欧州連合(EU)は、再生可能エネルギー共同体(REC)を、参加者が自己生産した再生可能エネルギーを共有する地域電力網として定義した。 RECは技術的にはSGであるため、上記の戦略を適用でき、具体的には実用的なエネルギー管理システム(EMS)が必要である。 本研究は,RECコスト最小化のためにオンライン階層型EMS(HEMS)を合成し,ローカルな自己消費方式よりも優れていることを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4269011841945085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efforts in the fight against Climate Change are increasingly oriented towards new energy efficiency strategies in Smart Grids (SGs). In 2018, with proper legislation, the European Union (EU) defined the Renewable Energy Community (REC) as a local electrical grid whose participants share their self-produced renewable energy, aiming at reducing bill costs by taking advantage of proper incentives. That action aspires to accelerate the spread of local renewable energy exploitation, whose costs could not be within everyone's reach. Since a REC is technically an SG, the strategies above can be applied, and specifically, practical Energy Management Systems (EMSs) are required. Therefore, in this work, an online Hierarchical EMS (HEMS) is synthesized for REC cost minimization to evaluate its superiority over a local self-consumption approach. EU technical indications (as inherited from Italy) are diligently followed, aiming for results that are as realistic as possible. Power flows between REC nodes, or Microgrids (MGs) are optimized by taking Energy Storage Systems (ESSs) and PV plant costs, energy purchase costs, and REC incentives. A hybrid Fuzzy Inference System - Genetic Algorithm (FIS-GA) model is implemented with the GA encoding the FIS parameters. Power generation and consumption, which are the overall system input, are predicted by a LSTM trained on historical data. The proposed hierarchical model achieves good precision in short computation times and outperforms the self-consumption approach, leading to about 20% savings compared to the latter. In addition, the Explainable AI (XAI), which characterizes the model through the FIS, makes results more reliable thanks to an excellent human interpretation level. To finish, the HEMS is parametrized so that it is straightforward to switch to another Country's technical legislation framework.
• Abstract（参考訳）: 気候変動対策の取り組みは、スマートグリッド(SG)における新たなエネルギー効率戦略にますます向けられている。 2018年、欧州連合(EU)は、再生可能エネルギー共同体(Renewable Energy Community, REC)を、自ら生産した再生可能エネルギーを共用する地域電力網として定義し、適切なインセンティブを生かして法案費用の削減を目指す。 この行動は、地元の再生可能エネルギー利用の広がりを加速させ、そのコストは誰の手に届かなかった。 RECは技術的にはSGであるため、上記の戦略を適用でき、具体的には実用的なエネルギー管理システム(EMS)が必要である。 そこで本研究では,RECコスト最小化のためにオンライン階層型EMS(HEMS)を合成し,ローカルな自己消費手法よりも優れた性能を評価する。 EUの技術的指示(イタリアから受け継がれている)は、できるだけ現実的な結果を目指している。 RECノード間の電力フロー、またはマイクログリッド(MG)は、エネルギー貯蔵システム(ESS)とPVプラントコスト、エネルギー購入コスト、RECインセンティブによって最適化される。 ハイブリッドファジィ推論システム - 遺伝的アルゴリズム(fis-ga)モデルは、fisパラメータをコードするgaで実装されている。 システム全体の入力である発電と消費は、履歴データに基づいて訓練されたLSTMによって予測される。 提案する階層モデルでは,短時間の計算時間で精度が向上し,自己消費アプローチを上回り,20%の節約が可能となった。 さらに、FISを通じてモデルを特徴付ける説明可能なAI(XAI)は、優れた人間の解釈レベルにより、結果をより信頼性を高める。 最終的にHEMSはパラメトリフィケーションされ、別の国の技術的立法枠組みに切り替えるのが簡単である。

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