デジタル プラットフォームに基づくインテリジェント制御システムのモデル化

デジタル プラットフォームに基づくインテリジェント制御システムのモデル化

概要

INTELAB は、 RTSoft グループ内のエネルギー ラボで、同社の目標は、分散型エネルギー資源 (distributed energy resources /DERs) 向けのインテリジェントなソフトウェア サービスとソリューションの開発です。

INTELAB は以下に重点を置いています:

問題

既存のソリューションは高価で構成が複雑だったため、同社は分散型エネルギー リソースの応用制御システムを開発するためのデジタル プラットフォームを必要としていました。このプラットフォームにより、エネルギー ラボはさまざまなソフトウェア製品を統合し、市場投入までの時間と制御システムのコストを削減できました。

プラットフォームの説明

プラットフォームの説明

INTELABは、このプラットフォーム使用における技術的および経済効果を顧客に示すためにシミュレーションを選びました。

解決策

従来のプログラミングは、INTELAB の目的に適合しませんでした。MVP の準備とグラフィカル ユーザー インターフェイスの開発には、多くの時間が必要でした。また、制御オブジェクトがエージェントの集団として提示される可能性がある特定のアプリケーションをモデル化することも困難でした (電気自動車や集約された電力設備など)。

そのため、INTELAB は AnyLogic ソフトウェアを使用することにしました。AnyLogic は、 エージェント ベースシミュレーション、可視化、デジタル プラットフォームへの簡単な接続等の機能により、プロトタイプ デモンストレーションの迅速な準備を提供しました。

シミュレーションのプロセス

シミュレーションのプロセス

シミュレーションの目的は、マイクログリッドを管理するためのプラットフォームの有効性を実証することでした。目標は、短期最適化モジュールをテストし、最適化アルゴリズムを使用する利点を実証することでした。その機能は、システムの境界条件を満たしながら発電コストを最小限に抑えることでした。

モデルの説明
モデルの説明 (クリックして拡大)

モデルには次のエージェントが含まれていました:

  1. 再生可能発電(風力発電所)
  2. アキュムレータ(蓄電システム)
  3. 発電所(ディーゼル発電セット)
  4. 制御されていない負荷
  5. プラットフォーム(DER制御システム)
  6. 消費

出力は次のとおりです:

結果

INTELAB は 2 つの方法を比較しました:

  1. ローカル制御アルゴリズム。これはより単純なもので、主にマイクログリッドに使用されました。INTELAB の専門家は、稼働中の発電機の負荷を常に定格電力の 37% から 75% に維持する必要があります。
  2. プラットフォームが提供する最適化モジュール。

AnyLogic を使用した結果、2 番目の方法を使用すると、ディーゼル発電機の稼働時間が 41% 短縮され、ディーゼル発電所の発電コストが最大 20% 削減されることがわかりました。

INTELAB にとって、独自のソフトウェアを作成するよりも、AnyLogic を使用する方がはるかに簡単でした。AnyLogic は、プラットフォーム アプリケーションの MVP の準備に費やす時間を削減しました。また、シミュレーション モデリングにより、最適化モジュールの有効性が実証されました。

それに加え、このプラットフォームは拡張できるので、たとえば、大学おける制御システムを作成するための教育プラットフォームとして もAnyLogic モデルを使用できます。

この成功により、INTELAB は 電気自動車 (EV) の充電管理プロジェクトを開始する予定です。AnyLogic は、EV の動作をモデル化するための完璧なソリューションです。これにより、都市の電気輸送の発展をモデル化し、電力網への影響を評価することができます。EV 充電管理などのシナリオをシミュレートするためにAnyLogic を使用すると、MVP 開発のコストを大幅に削減できます。

EV 運用シミュレーション モデルの詳細については、SimPlan のケース スタディ 「市営電気自動車フリートのモデリング」を参照してください。

AnyLogic Conference 2021で INTELAB が発表したケース スタディに関するビデオをご覧ください。


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