هماهنگی خودرو الکتریکی، پنل خورشیدی و پاسخگویی بار در شبکه توزیع با پایتون

۲۷ تیر ۱۴۰۵

معرفی پروژه

در شبکه‌های توزیع امروزی سه منبع انعطاف‌پذیر کنار هم قرار گرفته‌اند: خودروهای الکتریکی، پنل‌های خورشیدی و بارهای قابل‌کنترل. بدون هماهنگی، شبکه دچار افت ولتاژ، پیک مصرف و هدررفت انرژی خورشیدی می‌شود.

در این پروژه با پایتون و پایومو (Pyomo)، یک مدل بهینه‌سازی کامل می‌سازیم که زمان و توان شارژ خودروها، تولید خورشیدی و پاسخگویی بار را هم‌زمان هماهنگ می‌کند تا هزینه بهره‌برداری کمینه و قیود واقعی شبکه توزیع رعایت شود: محدوده مجاز ولتاژ گره‌ها، ظرفیت خطوط و توازن توان.

نوآوری پروژه

برخلاف روش‌های رایج که هر منبع را جداگانه مدیریت می‌کنند، اینجا هر سه منبع در یک مدل بهینه‌سازی واحد و هم‌زمان هماهنگ می‌شوند. نتیجه، بهره‌گیری کامل از انعطاف هر سه منبع برای رفع هم‌زمان مشکل ولتاژ و پیک مصرف — چیزی که مدیریت جداگانه هرگز به آن نمی‌رسد.

چه چیزی مدل می‌شود؟

• شارژ هوشمند خودرو الکتریکی: تعیین زمان و توان شارژ با رعایت زمان حضور و نیاز انرژی هر خودرو.
• پنل خورشیدی: استفاده حداکثری از تولید خورشیدی و کاهش هدررفت آن.
• پاسخگویی بار (Demand Response): کاهش و انتقال بخشی از بار به ساعات مناسب.
• قیود شبکه توزیع: محدوده ولتاژ گره‌ها، ظرفیت خطوط و توازن توان در هر بازه زمانی.

دریافتی‌های پروژه

• کد کامل و مستند پایتون (Pyomo)
• داده‌های تست آماده برای اجرا
• نمودارهای تحلیلی نتایج (پروفایل ولتاژ، الگوی شارژ و منحنی بار)
• مناسب برای پروژه‌های دانشگاهی، پایان‌نامه و کارهای صنعتی

نمونه ساختار مدل در Pyomo

هسته‌ی مدل روی سه جزء استوار است: متغیر تصمیم (توان شارژ خودرو و پاسخگویی بار)، تابع هدف (کمینه هزینه) و قیود شبکه.

from pyomo.environ import (ConcreteModel, Var, Objective, Constraint,
                           NonNegativeReals, minimize)

m = ConcreteModel()
# متغیر تصمیم: توان شارژ خودرو الکتریکی در هر بازه زمانی
m.P_ev = Var(range(24), domain=NonNegativeReals, bounds=(0, 7))  # کیلووات

# تابع هدف: کمینه‌کردن هزینه انرژی خریداری‌شده از شبکه
price = [ ... ]  # قیمت برق در هر ساعت
m.cost = Objective(expr=sum(price[t] * m.P_ev[t] for t in range(24)),
                   sense=minimize)

# قید نیاز انرژی خودرو: مجموع شارژ باید نیاز باتری را تأمین کند
m.energy = Constraint(expr=sum(m.P_ev[t] for t in range(24)) >= 30)  # کیلووات‌ساعت

این ساختار پایه با افزودن تولید خورشیدی، پاسخگویی بار و قیود ولتاژ و ظرفیت خطوط، به مدل کامل هماهنگی سه‌منبعه گسترش می‌یابد.

سوالات متداول

پیش‌نیاز اجرای پروژه چیست؟

آشنایی مقدماتی با پایتون و مفاهیم پایه شبکه توزیع. کد با Pyomo نوشته شده و با solverهای رایگان قابل اجراست.

خروجی نهایی چیست؟

کد کامل و مستند، داده تست آماده و نمودارهای تحلیلی نتایج که مستقیماً برای پایان‌نامه یا پروژه صنعتی قابل استفاده است.

این پروژه به چه مباحثی مرتبط است؟

این پروژه بخشی از مجموعه حل مسائل سیستم قدرت با Pyomo است و با بهینه‌سازی ریزشبکه و ذخیره‌ساز انرژی در پایتون پیوند مستقیم دارد؛ مناسب برای کسانی که می‌خواهند مسائل واقعی شبکه توزیع را عملی مدل‌سازی و حل کنند.

💬 ثبت‌نام و دریافت

برای دریافت پروژه و راهنمایی، در تلگرام به آیدی @pypyid پیام دهید.