Planiranje i vođenje elektroenergetskih sustava s visokim udjelom OIE

Voditelj grupe

prof. dr. sc. Damir Jakus

Suradnici

prof. dr. sc. Ranko Goić
prof. dr. sc. Petar Sarajčev
izv. prof. dr. sc. Josip Vasilj
mag. ing. Joško Novaković

Opis područja istraživanja i specifičnih aktivnosti

  1. Optimizacija pogona prijenosnih i distribucijskih mreža s visokim udjelom OIE i EV
  2. Optimalno upravljanje mikromrežama
  3. Primjena metoda strojnog i dubokog učenja u dijagnostici i prognoziranju relevantnih parametara EES-a

Opis laboratorija i opreme

  • OPAL-RT sustav za real-time simulaciju elektroenergetskih sustava i energetske elektronike, s pripadajućim softverskim paketima (RT-Lab, ePHASORsim, eHS)
  • Širok spektar komercijalnih i otvorenih programskih paketa za analizu, simulaciju, optimizaciju i upravljanje elektroenergetskim sustavima: MATLAB/Simulink, PLECS, PowerFactory, NEPLAN, RT-Lab, ePHASORsim, eHS, GridLAB-D, OpenDSS, PowerCAD, WinDIS, EMTP-RV, EMTP-ATP i drugi
  • Maketu mikromreže koja omogućuje priključak i testiranje upravljačkih algoritama za fotonaponske module i baterijske spremnike
  • Za razvoj i testiranje fleksibilnosti povezane s električnim vozilima (V2G) dostupni su: punionica za električna vozila snage 2 x 11 kW (EVBox Elvi), mobilni punjač snage 22 kW (go-e charger) te backend server za nadzor i upravljanje punjačima
  • Mjerna oprema: osciloskopi, senzori električnih i neelektričnih veličina, uređaji za mjerenje momenta i brzine vrtnje
  • Optimizacijski alati: programski paketi GAMS, GUROBI, CPLEX.

Kontakti s akademskim i drugim institucijama

  • Chalmers tekniska högskola, Göteborg, Švedska
  • Scuola IMT Alti Studi Lucca, Italija
  • University of Agder, Norveška
  • Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Hrvatska
  • Univerzitet Crne Gore, Podgorica, Crna Gora
  • Gospodarski subjekti:
    • Končar
    • Hrvatski operator prijenosnog sustava (HOPS)
    • HEP Proizvodnja
    • HEP Operator distribucijskog sustava…
opis istraživanja

Primjena naprednih metoda optimizacije i strojnog učenja u planiranju i vođenju EES s visokim udjelom OIE (Napred - OIE)

Opis istraživanja za jednogodišnje razdoblje

U narednom jednogodišnjem razdoblju, naglasak istraživanja bit će na razvoju metoda za optimalno planiranje razvoja, vođenje i upravljanje EES s visokim udjelom OIE korištenjem metoda baziranih na matematičkom programiranju. Osim navedenog, analizirat će se i tržišni aspekti integracije OIE i EV kao i mogućnosti istih u sudjelovanju pružanja pomoćnih usluga sustava.

S obzirom da je glavna pretpostavka za implementaciju takvih mjera potpore sustavu precizna prognoza proizvodnje, u narednom razdoblju naglasak će biti i na razvoju prognostičkih metoda i alata za prognozu proizvodnje OIE (primarno VE i FNE). U tu svrhu, temeljem dostupnih povijesnih podataka te meteoroloških prognostički alata, analizirat će se mogućnost unapređenja prognoze primjenom metoda baziranih na strojnom učenju i dubokim neuronskim mrežama.