Den senaste tidens popularitet för alternativ energiteknik främjas främst av den ökande medvetenheten om miljöfrågor och de ekonomiska effekterna av de utarmade fossila bränslereserverna. Bland flera alternativa tekniker har vind- och solbaserad energi fått särskild betydelse med statligt stöd för att tillhandahålla en kostnadseffektiv struktur för att uppnå bättre spridning av sådana miljövänliga energikällor på energimarknaden. Även dessa källor är fördelaktiga jämfört med den konventionella energiproduktionen från många olika aspekter, och en stor nackdel är det totala beroendet av de meteorologiska förhållandena (vindhastighet, solstrålning, temperatur osv.). av vind- och solsystemen, eftersom de inte är helt tillförlitliga för att tillgodose en viss variation av belastningsefterfrågan vid varje tillfälle. Således krävs alltid någon form av backup som kommer att flytta användningen av energi från ögonblicken av förnybar-baserad icke-dispaterbar produktion till last efterfrågan-baserad avsändbar produktion. I denna studie, för att säkerställa försörjningen av lasten i alla fall, en elektrolyzer-bränslecell-baserade "hydrogen regenerative" system tillämpas som huvudbackup, tillsammans med en liten batterigrupp för att plocka upp transienter. Därför tillhandahålls en hybridstruktur som omfattar vind-, sol- och vätgasteknik. Den artificiella neurala nätverksregulatorn väljs för hybridsystemets energihantering och dess prestanda undersöks och utvärderas under olika fallstudier som återspeglar variationerna i väderförhållandena under olika säsonger. Syftet med denna studie är att ge konstruktiva förslag till kommande forskare som är intresserade av energihanteringsfrågor inom hybridsystem.
Ett hybridenergihanteringssystem baserat på en artificiell neural nätverksregulator presenteras i REF för automatisk övergång från förnybara energikällor till konventionell energiproduktion beroende på energibehovet.
Role of energy management in hybrid renewable energy systems: case study-based analysis considering varying seasonal conditions
{'venue': None, 'journal': 'Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}