• شماره ركورد
    21973
  • شماره راهنما(اين فيلد مربوط به كارشناس ميباشد لطفا آن را خالي بگذاريد)
    21973
  • پديد آورنده

    سامان قنبري

  • عنوان
    نقش ايستگاه هاي شارژ خودروهاي الكتريكي و ذخيره سازها در افزايش نفوذ منابع توليد پراكنده و بازآرايي شبكه در شرايط عادي و بحراني
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    قدرت
  • سال تحصيل
    1396
  • تاريخ دفاع
    1398/10/10
  • استاد راهنما
    دكتر محسن كلانتر
  • دانشكده
    برق
  • چكيده
    با افزايش بكار گيري فناوري ها و ادوات مختلف در شبكه هاي امروزي، شبكه هاي برق به يك سيستم هوشمند تبديل شده اند. در اين راستا، بروز تكنولوژي هاي مختلف همچون سيستم هاي ذخيره انرژي، خوردوهاي برقي و منابع توليد پراكنده باعث بهبود مشخصه هاي سيستم هاي قدرت شده است. از طرفي، استفاده از اين ادوات در شبكه هاي توزيع باعث بهبود مشخصه هاي مختلفي همچون تلفات توان خواهد شد. يكي از روش هاي موثر براي بهبود مشخصه هاي مختلف سيستم در شبكه توزيع تغيير آرايش شبكه است. در مطالعات قبلي، معمولا از تاثير بازآرايي شبكه بر بهبود مشخصات فني و اقتصادي پرداخته شده است. در اين پژوهش، علاوه بر بررسي نقش تجديدآرايش شبكه بر بهبود مشخصه هاي فني و اقتصادي، اثر اين روش بر روي بهبود تاب آوري شبكه در مواقع بحراني بررسي شده است. در اين راستا، يك مدل جامع براي بازآرايي شبكه توزيع در حضور سيستم هاي ذخيره انرژي، خودروهاي برقي، و توربين هاي بادي و سيستم هاي فوتوولتاييك داده شده است. در اين راستا، مكان و ظرفيت خروجي بهينه جهت بهره برداري بهينه براي تمام ادوات اشاره شده تعيين شده است. جهت بررسي كارايي مدل، چهارحالت مختلف در نظر گرفته شده اند. در حالت اول مدل كلي مسئله حل شده است. در حالت دوم، مدل مسئله بدون در نظر گرفتن ادوات ذخيره انرژي حل شده است. نتايج اين حالت با حالت اول مقايسه شده است كه نشان دهنده تاثير ادوات ذخيره انرژي بر آرايش شبكه، نفود منابع توليد پراكنده و مشخصه هاي اقتصادي و فني است. در حالت سوم، تاثير بازآرايي بر خروجي هاي مدل مورد بررسي قرار گرفته است. نقش بازآرايي در بهبود تاب آوري شبكه در حالت چهارم مورد بررسي قرار گرفته است. نتايج بدست آمده نشان دهنده تاثير بازآرايي شبكه و ادوات دخيره انرژي بر خروجي هاي مدل است.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1399/02/27
  • عنوان به انگليسي
    Role of Electric Vehicles Parking lot and Storage Systems in Increasing the Penetration Level of Distributed Generation and Network Reconfiguration in Normal and critical Conditions
  • تاريخ بهره برداري
    5/16/2020 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    سامان قنبري

  • چكيده به لاتين
    Increasing the utilization of different technologies and components in the current systems has resulted in emerging the smart power systems. In this regard, introduction of new technologies such as energy storage systems, electric vehicles, and distributed generation improved the characteristics of the networks. On other hand, using this components in the distribution systems improves the system performances such as power losses. One of effective methods for improving the system characteristics is distribution network reconfiguration. In previous studies, usually, the effect of network reconfiguration on the improving the techno-economic characteristics of the network has been investigated. In this study, in addition to these effects, the role of reconfiguration in improving the system resilience is investigated. Accordingly, a comprehensive model for network reconfiguration in the Presence of energy storage systems, electric vehicles, wind turbines, and photovoltaic generation is proposed. Regarding this, the optimal location and capacity for optimal operation of the system is obtained for all mentioned components. The effectiveness of model is proved in four case studies. In the first case study, the general model is solved. The second case study investigated the role of energy storage systems and electric vehicles in changing the configuration of the network, increasing the penetration of distributed generation in the network, and improving the techno-economic characteristics. To do so, the result of first two case studies are compared. This case study investigates the effect of network reconfiguration on improving the performance of the model. Finally, fourth case study explores the role of network reconfiguration in improving the system resilience. The results show the effect of network reconfiguration and storage components on the outputs of the model.