prikaz prve stranice dokumenta Modelsko prediktivno upravljanje baterijskim spremnikom energije za primjenu u željezničkim transportnim sustavima
No public access
master's thesis
Modelsko prediktivno upravljanje baterijskim spremnikom energije za primjenu u željezničkim transportnim sustavima
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. urn:nbn:hr:168:350917
Hruškar, Mislav
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Hruškar, M. (2016). Modelsko prediktivno upravljanje baterijskim spremnikom energije za primjenu u željezničkim transportnim sustavima (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:350917

Hruškar, Mislav. "Modelsko prediktivno upravljanje baterijskim spremnikom energije za primjenu u željezničkim transportnim sustavima." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:350917

Hruškar, Mislav. "Modelsko prediktivno upravljanje baterijskim spremnikom energije za primjenu u željezničkim transportnim sustavima." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:350917

Hruškar, M. (2016). 'Modelsko prediktivno upravljanje baterijskim spremnikom energije za primjenu u željezničkim transportnim sustavima', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 05 May 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:350917

Hruškar M. Modelsko prediktivno upravljanje baterijskim spremnikom energije za primjenu u željezničkim transportnim sustavima [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2016 [cited 2024 May 05] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:350917

M. Hruškar, "Modelsko prediktivno upravljanje baterijskim spremnikom energije za primjenu u željezničkim transportnim sustavima", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2016. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:350917

Metadata
TitleModelsko prediktivno upravljanje baterijskim spremnikom energije za primjenu u željezničkim transportnim sustavima
Title (english)Model predictive control of battery energy storage for application in railway transport systems
AuthorMislav Hruškar
MentorMato Baotić (mentor)
Committee memberMato Baotić (član povjerenstva)
Committee memberNedjeljko Perić (član povjerenstva)
Committee memberMario Vašak (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2016-07-06, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Electrical Engineering
Abstract
S ciljem povećanja energetske i ekonomske efikasnosti željezničkih transportnih sustava sve je češća upotreba različitih vrsta spremnika energije. Spremnici energije upotrebljavaju se da bi se što bolje iskoristila energija proizvedena regenerativnim kočenjem vlakova, smanjilo vršno opterećenje, minimizirali troškovi sustava, te u konačnici primijenili napredni koncepti upravljanja koji bi omogućili postizanje boljih radnih karakteristika sustava upravaljanja i integraciju željezničkog sustava u napredne elektroenergetske sustave. Za potrebe postavljanja problema upravljanja potrebno je identificirati dobar matematički model procesa kojim se upravlja. Razvijen je algoritam za identifikaciju PWA modela uskupljavanjem. Korištenjem razvijenog algoritma identificiran je po dijelovima linearan model baterije u prostoru stanja. Nakon identifikacije, korištenjem PWA modela baterije primjenjen je koncept modelskog prediktivnog upravljanja stacionarnim baterijskim spremnikom energije u željezničkom sustavu s ciljem povećanja energetske efikasnosti i minimizacije troškova rada sustava. Naposlijetku, algoritam upravljanja, odnosno kriterijska funkcija optimizacijskog problema, proširena je kvadratnim članom kojim se uz ostvarenje čim bolje ekonomske bilance razmjene energije nastoji produljiti životni vijek baterije. Simulacijski rezultati projektiranog sustava upravljanja dali su zadovoljavajuće odzive procesnih veličina u oba slučaja.
Abstract (english)
In order to increase energy and economic efficiency of railway transport systems, use of different types of energy storage is becoming more frequent. Energy storage are used to make better use of energy produced by regenerative breaking of trains, reduce peak power demand, minimize system costs and ultimately apply advanced control concepts that would enable achieving a better working performance and integration of railway system in advanced power systems. For the purposes of control problem formulation, it is necessary to identify a good mathematical model of the process which is managed. An algorithm for the identification of PWA model is developed that involves clustering-based procedure. By using the developed algorithm, piecewise affine (PWA) state space model is identified. After identification, by using PWA battery model, a concept of model predictive control is applied with battery energy storage in the railway system in order to increase energy efficiency and minimize costs of the system. Finally, the control algorithm, that is the objective function is extended by a quadratic term which while achieving better economic energy exchange balance also extends battery lifetime. Simulation results of the designed control system gave satisfactory response of process variables for both cases.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:350917
Study programmeTitle: Electrical Engineering and Information Technology
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2018-02-06 09:12:57