Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "odbiorcy" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Electric vehicles’ influence on Smart Grids
Wpływ pojazdów elektrycznych na sieci Smart Grid
Autorzy:
Jabłońska, M.R.
Zieliński, J.S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/397632.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
elektryczne pojazdy (EV)
hybrydowe elektryczne pojazdy (EHV)
sieci inteligentne
odbiorcy
smart grid
electric vehicle (EV)
Hybrid Electric Vehicle (HEV)
consumers
Opis:
Aim of the paper is to demonstrate evolution of Electric Vehicles (EV) and their infl uence on the Smart Grid (SG). Starting from USA defi nition of the SG considering the fi fth- and sixth- properties of the SG: It accommodates all generation and storage options and it enables new products, services and markets. We can determine EV role in the SG operation. Contemporary we can distinguish following types of the EV: HEVS – hybrid electric vehicles with motor and use batteries with no using electricity from external source, Pure EVs – running on electric motor powered by batteries that are recharged by plugging in the vehicle, Plug-in PHEVs – can be charged with electricity like engine power EVs and run under engine like HEVs. The most interesting for electric power there are Pure EVs and PHEVs that are consumers and also kind of electricity storage devices (very important in SG). These types may be charged “in home”, using special station with diff erent time of charging; there is also considered charging during the time waiting for change of lights on road nodes (junctions). It is important to mention that EV development infl uence not only on SG, social- and climate- environment but also on development of new branch of industries producing equipment necessary for EV operation.
Celem niniejszego artykułu jest zaprezentowanie rozwoju pojazdów elektrycznych oraz ich wpływu na sieci inteligentne (Smart Grid). Według definicji sieci Smart Grid, zaproponowanej przez USA, piątą i szóstą właściwość tych sieci stanowiły odpowiednio: posiadanie możliwości generacji i magazynowania oraz udostępnianie nowych produktów, usług i rynków. Autorzy dążą do okre- ślenia roli pojazdów elektrycznych w operacjach sieci Smart Grid. Wyróżnić można następujące typy pojazdów elektrycznych: HEVs – pojazdy hybrydowe mające silnik i wykorzystujące baterie bez pobierania elektryczności ze źródeł zewnętrznych, EVs – pracujące na silniku elektrycznym zasilanym bateriami ładowanymi przez podłączanie pojazdu oraz Plug-in PHEVs – pojazdy, które można ładować tak jak EVs, ale pracujące jak HEVs. Najbardziej znaczące dla elektroenergetyki są pojazdy typu EVs oraz PHEVs, ponieważ występują one jednocześnie w roli odbiorcy, jak i pewnego rodzaju urządzenia magazynującego. Pojazdy te mogą być ładowane w budynkach za pomocą specjalnych stacji ładujących bądź w trakcie postoju, np. na skrzyżowaniu. Należy podkreślić, że rozwój pojazdów elektrycznych nie wywrze wpływu jedynie na sieci inteligentne, lecz także na środowisko naturalne, społeczeństwo oraz rozwój nowych gałęzi przemysłu wspierających pojazdy elektryczne.
Źródło:
Acta Energetica; 2012, 2; 13-20
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Method of Multi-criteria Analysis to Support the Decision on Load or Micro-generation Connection to a Low- or Medium-voltage Power Grid
Metoda analizy wielokryterialnej wyboru wariantu przyłączenia do sieci elektroenergetycznej dystrybucyjnej niskiego i średniego napięcia
Autorzy:
Bućko, P.
Buriak, J.
Dobrzyński, K.
Jaskólski, M.
Skoczko, P.
Zieliński, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/397230.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
development planning
power system
distribution system operator
load connection
microgeneration source connection
planowanie rozwoju
system elektroenergetyczny
operator systemu dystrybucyjnego
przyłączanie odbiorcy
przyłączanie źródła mikrogeneracji
Opis:
This paper presents a method that supports the decision in terms on selecting the best option of a load connection to a low- or medium-voltage power distribution grid, and of a micro-generation source connection to a low-voltage grid. The method is based on the search for the option with the lowest aggregate assessment measure, which is the weighted average of partial assessment measures determined for each of eight considered criteria. For each of the first three, economic criteria, partial assessment measure was calculated using the normalisation method. For each of the other five, technical criteria, we  developed a relative measure of the distance of the indicator from the threshold (e.g. the ratio of voltage drop in power supply line nodes in relation to its permissible value). This algorithm rejects variants whereby the thresholds set for partial criteria were exceeded in the time period of load/micro-generation source connection. The method was implemented in an MS Excel workbook and used to analyse complex problems of load or microgeneration source connections.
W artykule przedstawiono metodę wspomagającą decyzje w zakresie wyboru najlepszego wariantu przyłączenia odbioru do sieci elektroenergetycznej dystrybucyjnej niskiego napięcia lub średniego napięcia oraz mikrogeneracji do sieci niskiego napięcia. Metoda bazuje na poszukiwaniu wariantu o najniższej wartości miernika oceny syntetycznej, który jest średnią ważoną mier- ników ocen cząstkowych, wyznaczanych z zastosowaniem ośmiu przyjętych kryteriów. Dla każdego z pierwszych trzech kryteriów o charakterze ekonomicznym obliczono miernik oceny cząstkowej z zastosowaniem metody normalizacji. Dla każdego z kolejnych pięciu kryteriów (technicznych) opracowano względną miarę odległości wskaźnika (np. maksymalny spadek napięcia w węzłach ciągu zasilającego) od jego wartości dopuszczalnej. Opracowany algorytm odrzuca warianty, w których w okresie czasowym przy- łączenia rozpatrywanego odbioru/mikrogeneracji zostały przekroczone wartości dopuszczalne wskaźników dla poszczególnych kryteriów cząstkowych. Metodę zaimplementowano w skoroszycie kalkulacyjnym Microsoft Excel i zastosowano do analizy złożo- nych problemów przyłączenia odbioru lub mikrogeneracji.
Źródło:
Acta Energetica; 2016, 1; 4-9
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies