QUYOSH PANELLARI VA ENERGIYA SAQLASH QURILMALARINING OPTIMAL QUVVATLARI VA ISH REJIMLARINI ANIQLASHNING MATEMATIK MODELLARI VA ALGORITMLARINI ISHLAB CHIQISH

Orazbaev  Jaqsiliq Abdimuratovich Abdullaev Sultanbek Baxtiyarovich

Authors

Orazbaev Jaqsiliq Abdimuratovich Abdullaev Sultanbek Baxtiyarovich Nukus davlat texnika universiteti

Abstract

Mazkur maqolada qayta tiklanuvchi energiya manbalari asosidagi avtonom va umumiy elektr tarmog'iga ulangan gibrid mikrotizimlarda fotoelektr panellari massivlari hamda akkumulyatorli energiya saqlash tizimlari (BESS)ning optimal o'lchamlarini (quvvatlarini) aniqlash va ularning 24 soatlik optimal ish rejimlarini rejalashtirishning nochiziqli matematik modeli ishlab chiqilgan. Quyosh nurlanishi intensivligi (insolyatsiyasi) va iste'molchilar elektr yuklamasining stoxastik tebranishlari sharoitida keltirilgan energiya tannarxi (LCOE) hamda elektr ta'minoti taqchilligi ehtimoli (LPSP) integratsiyalashgan ko'p mezonli optimallashtirish masalasi qo'yilgan. Tadqiqotda diskret kombinatorik va uzluksiz operativ o'zgaruvchilarni samarali yechish uchun global qidiruvga yo'naltirilgan genetik algoritm hamda lokal traektoriyani aniqlovchi to'da intellekti (GA-PSO) sintezidan iborat yangi ikki pog'onali gibrid sonli algoritm va Python/Pyomo muhitida dasturlar majmui yaratilgan. Qoraqalpog'iston Respublikasining ekstremal iqlimiy ko'rsatkichlari asosida o'tkazilgan sonli tajribalarda ishlab chiqilgan metodika an'anaviy muhandislik va klassik usullarga nisbatan LCOE ko'rsatkichini 18.6 foizga kamaytirgani, akkumulyatorlar degradatsiyasini 24.3 foizga qisqartirgani va hisoblash konvergensiyasini 2.4 barobar tezlashtirgani qat'iy isbotlangan.

References

1. Mirziyoyev Sh.M. O'zbekiston Respublikasining 2030-yilgacha bo'lgan davrda 'Yashil' iqtisodiyotga o'tish strategiyasini tasdiqlash to'g'risida. PQ-4477-son qarori. Toshkent, 2019.

2. Yang, H., Wei, Z., & Chengzhi, L. (2009). Optimal design and techno-economic analysis of hybrid solar-wind-battery power supply systems. Applied Energy, 86(2), 163-172.

3. Skoplaki, E., & Palyvos, J. A. (2009). On the temperature dependence of photovoltaic module electrical performance: A review of efficiency/power correlations. Solar Energy, 83(5), 614-624.

4. Tremblay, O., & Dessaint, L. A. (2009). Experimental validation of a battery dynamic model for EV applications. World Electric Vehicle Journal, 3(2), 289-298.

5. Kaabeche, A., Belhamel, M., & Ibtiouen, R. (2011). Techno-economic valuation and optimization of integrated photovoltaic/wind energy conversion systems with storage. Solar Energy, 85(10), 2407-2420.

6. Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. In Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks (Vol. 4, pp. 1942-1948). IEEE.