مدیریت انرژی الکتریکی در فولادسازی با کوره‌های قوس الکتریک بر اساس میزان مصرف بار با بکارگیری تپ چنجرهای زیر بار

نوع مقاله : مقاله کامل علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی برق، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه علم و فناوری مازندران

2 استادیار، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر- دانشگاه علم و فناوری مازندران

3 دانشیار، دانشکده مهندسی مواد و صنایع، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل، مازندران، ایران

10.22034/frj.2020.218472.1114

چکیده

مدیریت سمت تقاضا موضوع مهمی است که در سال‌های اخیر به‌طور گسترده مورد بحث و بررسی در صنعت برق قرار گرفته است. فرآیندهای صنعتی مانند تولید فولاد به‌طورکلی برنامه‌ریزی پیچیده‌ای دارند. در بسیاری از کشورهای صنعتی این کارخانه‌ها به‌طور مستمر در برنامه‌های منابع پاسخ‌گوی تقاضا، شرکت می‌کنند. کوره‌های قوس الکتریکی در کارخانه‌های تولید فولاد به‌عنوان پتانسیل بالایی برای مدیریت سمت تقاضا شناخته می‎شوند. روشی که به‌طور معمول برای مدل‌سازی، بهینه‌سازی و به‌طورکلی برنامه‌ریزی چنین کارخانه‌هایی استفاده می‌شود شبکه کار-منابع (RTN) است. برای رفع مشکل دست‌یابی به جواب بهینه استفاده از یک الگوریتم فرا ابتکاری مبتنی بر بکارگیری تپ چنجرهای زیر بار (OLTC) پیشنهاد می‌شود. به منظور مقایسه مطلوب از دو الگوریتم ژنتیک (GEN) و ازدحام ذرات (PSO) برای این منظور استفاده شده است. مطالعات موردی برای نشان دادن تأثیر روش پیشنهادی روی برنامه‌ریزی روزانه یک کارخانه فولاد انجام شد. به طور کلی نتایج نشان داد که در نظر گرفتن تپ چنجرهای زیر بار در برنامه‌ریزی کارخانه فولاد سبب بهبود قابل توجهی در کاهش هزینه‌های تمام شده روزانه آن می‌شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1]     Ilic M. D., Xie L., Joo J.-Y., Efficient coordination of wind power ´and price-responsive demand- Part I: Theoretical foundations, IEEE Transactions on Power Systems, 2011, 26(4) 1875–1884.
[2]     Xu Y., Li N., Low S., Demand response with capacity constrained supply function bidding, IEEE Transactions on Power Systems, 2015, 99, 1–18.
[3]     Wei W., Liu F., Mei S., Energy pricing and dispatch for smart grid retailers under demand response and market price uncertainty, IEEE Transactions on Smart Grid, 2015, 6(3) 1364–1374.
[4]     Fang X., Hu Q., Li F., Wang B., Li Y., Coupon-based demand response considering wind power uncertainty: A strategic bidding model for load serving entities, IEEE Transactions on Power Systems, 2016, 3(2) 1025–1037.
[5]     Paulus M., Borggrefe F., The potential of demand-side management in energy-intensive industries for electricity markets, in Germany, Applied Energy, 2011, 88(2) 432–441.
[6]     Li N., Chen L., Dahleh M., Demand response using linear supply function bidding, IEEE Transactions on Smart Grid, 2015, 6(4) 1827–1838.
[7]     Kamyab F., Amini M., Sheykhha S., Hasanpour M., Jalali M., Demand response program in smart grid using supply function bidding mechanism, IEEE Transactions on Smart Grid, 2015, 7(3) 1277-1284.
[8]     Ji S., Lu T., Zhao Z., Yu H., Yuan L., Yang S., Secrest C., Physical model analysis during transient for series-connected HVIGBTs, IEEE Transactions on Power Electronics, 2014, 29(11) 5727–5737.
[9]     Zhang X., Hug G., Optimal regulation provision by aluminum smelters, in IEEE Power and Energy Society General Meeting, 2014.
[10]  Zhang X., Hug G., Kolter J.Z., Harjunkoski I., Model predictive control of industrial loads and energy storage for demand response, in IEEE PES General Meeting, 2016.
[11]  Ashok S., Peak-load management in steel plants, Applied Energy, 2006, 83(5) 413–424.
[12]  Nolde K., Morari M., Electrical load tracking scheduling of a steel plant, Computers & Chemical Engineering, 2010, 34(11) 1899–1903.
[13]  Zhang X., Hug G., Harjunkoski I., Cost-effective scheduling of steel plants with flexible EAFs, IEEE Trans. on Smart Grid, 2016.
[14]  Zhang X., Hug G., Kolter J. Z., Harjunkoski I., Computational approaches for efficient scheduling of steel plants as demand response resource, in IEEE Power Systems Computation Conference, 2016.
[15]  Harjunkoski I., Grossmann I. E., A decomposition approach for the scheduling of a steel plant production, Computers & Chemical Engineering, 2001, 25(1112) 1647–1660.
[16]  Pantelides C.C., Unified frameworks for the optimal process planning and scheduling, Proceedings of the 2nd Conference on the Foundations of Computer Aided Operations, New York: Cache Publications 1994, 253.
[17]  Castro P.M., Barbosa-Póvoa A.P., Matos H.A., Novais A.Q., Simple continuous-time formulation for short-term scheduling of batch and continuous processes, Industrial & Engineering Chemistry Research, 2004, 43, 105-118.
[18]  P. M. Castro, Ignacio E. Grossmann and Augusto Q. Novais, New continuous-time models for the scheduling of multistage batch plants with sequence dependent changeovers, Industrial & Engineering Chemistry Research, 2006, 45, 6120-6226.
[19]  فرشاد مریخ بیات، الگوریتم‌های بهینه‌سازی فرا ابتکاری (همراه با کاربردهایی در مهندسی برق)؛ انتشارات جهاد دانشگاهی؛ 1393.
[20] یقینی م.، کاظم‌زاده اخوان م.ر.، الگوریتم‌های بهینه‌سازی فرا ابتکاری، جهاد دانشگاهی واحد صنعتی امیرکبیر، چاپ سوم، 1395.