Beschreibung
Dieses Buch präsentiert einen integrierten Ansatz, der Spitzenlastvorhersage und fortschrittliche Steuerung eines netzgekoppelten Solar-PV-Systems zur Unterstützung von Verteilungssubstationen kombiniert. Die Spitzenlastprognose für die 15-kV-Substation in Bahir Dar wird mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzes (ANN) durchgeführt, das mit neu registrierten Haushaltskunden, deren Anschlussleistungen und entsprechenden Spitzenlastdaten der Substation trainiert wurde. Das Modell prognostiziert, dass die Substation innerhalb von 22 Monaten überlastet sein wird. Da die Spitzenlast tagsüber auftritt und die Stadt über starke Solarressourcen verfügt, wird ein Solar-PV-System als Lösung für das Peak Load Shaving und als Quelle für Hilfsdienstleistungen vorgeschlagen.Ein 100-kW-PV-System wurde entworfen, um die Dieselgeneratoren im EEU-Rechenzentrum zu ersetzen. Ein ANFIS-basierter Aufwärtswandler regelt die Zwischenkreisspannung unter wechselnden Umweltbedingungen. Ein fünfstufiger modularer Mehrpunktstromrichter (Modular Multilevel Converter) verbindet das PV-System mit dem Netz unter Verwendung von spannungsorientierter Regelung, Kreisstromunterdrückung und Kondensatorspannungsausgleich. Das entworfene System erreicht eine niedrige harmonische Verzerrung, wobei der THD des eingespeisten Stroms auf 1,12 % reduziert wird, was deutlich unter dem internationalen Standard von 5 % liegt.
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