การวิเคราะห์ช่วงเวลาคายประจุของระบบกักเก็บพลังงานแบตเตอรี่เพื่อลดความต้องการกำลังไฟฟ้าสูงสุด

ผู้แต่ง

  • บุญเลิศ สื่อเฉย อาจารย์, สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเอเชียอาคเนย์ 19/1 ถนนเพชรเกษม เขตหนองแขม กรุงเทพมหานคร 10160
  • สมศักดิ์ สิริโปราณานนท์ อาจารย์, สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเอเชียอาคเนย์ 19/1 ถนนเพชรเกษม เขตหนองแขม กรุงเทพมหานคร 10160
  • ปิยวัฒน์ บุญประเสริฐ วิศวกรไฟฟ้า, บริษัทเทด้า จำกัด 99/2 อาคารซอฟต์แวร์ปาร์ค ชั้น 34 หมู่ที่ 4 ถนนแจ้งวัฒนะ ตำบลคลองเกลือ อำเภอปากเกร็ด จังหวัดนนทบุรี 11120

คำสำคัญ:

ความต้องการพลังไฟฟ้า, อัตราค่าไฟฟ้าตามช่วงเวลาของการใช้, ระบบกักเก็บพลังงานแบตเตอรี่

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้ นำเสนอการลดความต้องการกำลังไฟฟ้าสูงสุดในช่วงเวลา On Peak ด้วยการนำพลังงานในช่วงเวลา Off Peak จากระบบกักเก็บพลังงานแบตเตอรี่มาทดแทน อ้างอิงตามช่วงเวลาของอัตราค่าไฟฟ้าตามช่วงเวลาของการใช้ (Time of Use Rate: TOU) ของการไฟฟ้านครหลวง (MEA) หรือ การไฟฟ้าส่วนภูมิภาค (PEA) งานวิจัยนี้ได้นำเสนอแบบจำลองโครงข่ายระบบไฟฟ้าของอาคารที่ใช้ไฟฟ้าประเภทกิจการขนาดกลาง ที่มีระบบกักเก็บพลังงานแบตเตอรี่เชื่อมต่ออยู่ มาใช้ในการออกแบบอัลกอริทึมสำหรับการหาช่วงเวลาการคายประจุ โดยใช้ผลลัพธ์จากวิธีการประมาณเส้นแนวโน้ม เพื่อพยากรณ์ข้อมูลการใช้ไฟฟ้าและช่วงเวลาการคายประจุที่เหมาะที่สุด ในงานวิจัยได้ทำการพยากรณ์และวิเคราะห์ผลที่ได้จำนวน 15 วัน จากข้อมูล 20 วัน ผลจากการวิจัยพบว่า ค่าเฉลี่ยจากการประมาณเส้นแนวโน้มยกกำลังสามารถลดกำลังไฟฟ้าสูงสุดและพลังงานไฟฟ้าช่วง On Peak ได้มากที่สุด คือ 34.94% และ 40.62% และการประมาณเส้นแนวโน้มเชิงเส้นลดกำลังไฟฟ้าสูงสุดและพลังงานไฟฟ้าช่วง On Peak ได้น้อยที่สุด คือ 30.50% และ 39.48%

เอกสารอ้างอิง

Valøen LO, Shoesmith MI. The effect of PHEV and HEV duty cycles on battery and battery pack performance. PHEV 2007 conference: where the grid meets the road; 2007 Nov 1-2; Manitoba, Canada.

Homer Energy LLC. Battery roundtrip efficiency [Internet]. 2020 [cited 2020 Jan 12]. Available from: https://www.homerenergy.com/products/pro/docs/latest/battery_roundtrip_ efficiency.html

Metropolitant Electricity Authority. Rate of charge - Type 3 medium industry [Internet]. 2020 [cited 2020 Dec 3]; Available from: https://www.mea.or.th/ profile/109/113. (In Thai)

Xie B, Liu Y, Ji Y, Wang J. Two-stage battery energy storage system (BESS) in AC microgrids with balanced state-of-charge and guaranteed small-signal stability. China: School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology; 2018.

Growatt New Energy Technology Co., Ltd. Residential energy storage solution [Internet]. 2020 [cited 2020 Jan 10]. Available from: http://www.ginverter.com/ Residential-storage-solution.html

Rezvanizaniani SM, Liu Z, Chen Y, Lee J. Review and recent advances in battery health monitoring and prognostics technologies for electric vehicle (EV) safety and mobility. Journal or Power Sources 2014;256:110-24.

Schimpe M, Naumann M, Truong N, Hesse HC, Santhanagopalan S, Saxon A, et al. Energy efficiency evaluation of a stationary lithium-ion battery container storage system via electro-thermal modeling and detailed component analysis. Applied Energy 2018;210:211-29.

Qlik. Calculating trend lines, values and formulas on charts and tables in Qlik Sense [Internet]. 2020 [cited 2020 Aug 1]. Available from: https://community.qlik.com/t5/Qlik-Sense-Documents-Videos/Calculating-trend-lines-values-and-formulas-on-charts-and-tables/ta-p/1479463

Battery University™. BU-402: What Is C-rate? [Internet]. 2020 [cited 2020 Jan 20]. Available from: https://batteryuniversity.com/learn/article/what_is_the_c_rate

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2021-04-30

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย (Research Article)