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Modular Model Composition for Rapid Implementations of Embedded Economic Model Predictive Control in Microgrids

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Kull, Tobias ; Zeilmann, Bernd ; Fischerauer, Gerhard:
Modular Model Composition for Rapid Implementations of Embedded Economic Model Predictive Control in Microgrids.
In: Applied Sciences. Bd. 11 (2021) Heft 22 . - 10602.
ISSN 2076-3417
DOI: https://doi.org/10.3390/app112210602

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Projektfinanzierung: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie

Abstract

Economic model predictive control in microgrids combined with dynamic pricing of grid electricity is a promising technique to make the power system more flexible. However, to date, each individual microgrod requires major efforts for the mathematical modelling, the implementation on embedded devices, and the qualification of the control. In this work, a field suitable generalized linear microgrid model is presented. This scalable model is instantiated on field-typical hardware and in a modular way, so that a class of various microgrids can be easily controlled. This significantly reduces the modelling effort during commissioning, decreases the necessary qualification of commissioning staff, and allows for easy integration of additional microgrid devices during operation. An exemplary model, derived from an existing production facility microgrid, is instantiated and characteristics of the results are analysed.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: Economic model predictive control; microgrid modelling; power system flexibilisation
Institutionen der Universität: Fakultäten
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Fakultäten > Fakultät für Ingenieurwissenschaften > Lehrstuhl Mess- und Regeltechnik > Lehrstuhl Mess- und Regeltechnik - Univ.-Prof. Dr.-Ing. Gerhard Fischerauer
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Profilfelder > Emerging Fields > Energieforschung und Energietechnologie
Forschungseinrichtungen
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Forschungseinrichtungen > Forschungsstellen > Zentrum für Energietechnik - ZET
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Eingestellt am: 12 Nov 2021 07:54
Letzte Änderung: 23 Aug 2023 07:52
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/67725