A Review of Energy Management of Renewable Multisources in Industrial Microgrids

This review aims to consolidate recent advancements in power control within microgrids and multi-microgrids. It specifically focuses on analyzing the comparative benefits of various architectures concerning energy sharing and demand cost management. The paper provides a comprehensive technical analysis of different architectures found in existing literature, which are designed for energy management and demand cost optimization. In summary, this review paper provides a thorough examination of power control in microgrids and multi-microgrids and compares different architectural approaches for energy management and demand cost optimization

Forecasting Recharging Demand to Integrate Electric Vehicle Fleets in Smart Grids

Electric vehicle fleets and smart grids are two growing technologies. These technologies provided new possibilities to reduce pollution and increase energy efficiency. In this sense, electric vehicles are used as mobile loads in the power grid. A distributed charging prioritization methodology is proposed in this paper. The solution is based on the concept of virtual power plants and the usage of evolutionary computation algorithms. Additionally, the comparison of several evolutionary algorithms, genetic algorithm, genetic algorithm with evolution control, particle swarm optimization, and hybrid solution are shown in order to evaluate the proposed architecture. The proposed solution is presented to prevent the overload of the power grid

Modélisation et optimisation de la gestion énergétique d’un nano-réseau multisource autonome

Les installations électriques en régions éloignées dépendent d’une source d’énergie indépendante du réseau principal pour s’alimenter. Une petite installation autonome alimentée par différentes sources, comme des panneaux solaires, une génératrice et des batteries, aussi appelée un nano-réseau, est une solution efficace pour répondre à ce besoin. Cependant, elle fonctionne avec une source d’énergie solaire intermittente, ce qui pose des défis de gestion énergétique. Un tel système multisource nécessite une gestion visant à maximiser l’utilisation de l’énergie solaire afin de réduire l’utilisation de la génératrice et les impacts environnementaux qui l’accompagnent. Ce projet de maîtrise vise à réduire l’utilisation de la génératrice des nano-réseaux. Il se base sur le cas d’étude d’une antenne de télécommunication alimentée par ce type de nano-réseau à Dorval-Lodge, Québec, Canada. Afin de développer des méthodes de réduction d’appel de la génératrice, un modèle numérique complet de la station a d’abord été développé et validé avec le cas d’étude. Ce modèle, basé sur sa représentation énergétique macroscopique, permet d’estimer la production des panneaux solaires, la production de la génératrice et l’état de charge des batteries avec respectivement 1,6 %, 2,1 % et 2,2 % d’erreur par rapport au comportement réel. À partir de ce modèle, une nouvelle proposition des paramètres de contrôle de la station ont été suggérés pour différentes saisons permettant d’atteindre des réductions de frais d’exploitation de la génératrice en hiver et au printemps de respectivement 10 % et 12 %. Le cadre de modélisation développé dans ces travaux peut être réutilisé pour des études de gestion de l’énergie, d’analyse économique et de projections pour les nano-réseaux existants et potentiels. Il permet aussi d’améliorer la proposition d’optimisation saisonnière avec des approches de contrôle en temps réel considérant d’autres capteurs ou des prévisions météorologiques reliées aux performances de production d’énergie solaire

Improved backtracking search optimization algorithm for PV/Wind/FC system

This paper uses a novel optimization method based on the improved backtracking search optimization algorithm (IBSA). The study is conducted for a hybrid stand-alone system composed of photovoltaic panel (PV), wind turbine generator and fuel cell electrolyzer (FC). To demonstrate the effectiveness of the IBSA, four benchmark functions are used. The result shows the better exploration and exploitation of the improved backtracking search optimization algorithm in terms of convergence and speed for system comprinsing PV panel wind, turbine generator and fuel cell. The proposed algorithm is used to optimize the annual total cost (ATC) of the energy produced and feed up the load demand. The economic evaluation of the Hybrid PV/Wind/FC system is done throughout hourly demand and daily wind speed and insulation. The simulation results justify the robustness of the IBSA

Control Mechanisms of Energy Storage Devices

The fast acting due to the salient features of energy storage systems leads to using of it in the control applications in power system. The energy storage systems such as superconducting magnetic energy storage (SMES), capacitive energy storage (CES), and the battery of plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) can storage the energy and contribute the active power and reactive power with the power system to extinguish the rapid change in load demands and the renewable energy sources (RES). This chapter gives an overview about the modeling of energy storage devices and methods of control in them to adjust steady outputs

A novel technique for load frequency control of multi-area power systems

In this paper, an adaptive type-2 fuzzy controller is proposed to control the load frequency of a two-area power system based on descending gradient training and error back-propagation. The dynamics of the system are completely uncertain. The multilayer perceptron (MLP) artificial neural network structure is used to extract Jacobian and estimate the system model, and then, the estimated model is applied to the controller, online. A proportional–derivative (PD) controller is added to the type-2 fuzzy controller, which increases the stability and robustness of the system against disturbances. The adaptation, being real-time and independency of the system parameters are new features of the proposed controller. Carrying out simulations on New England 39-bus power system, the performance of the proposed controller is compared with the conventional PI, PID and internal model control based on PID (IMC-PID) controllers. Simulation results indicate that our proposed controller method outperforms the conventional controllers in terms of transient response and stability

Energy management based on a fuzzy controller of a photovoltaic/fuel cell/Li-ion battery/supercapacitor for unpredictable, fluctuating, high-dynamic three-phase AC load

Introduction. Nowadays, environmental pollution becomes an urgent issue that undoubtedly influences the health of humans and other creatures living in the world. The growth of hydrogen energy increased 97.3 % and was forecast to remain the world’s largest source of green energy. It can be seen that hydrogen is one of the essential elements in the energy structure as well as has great potential to be widely used in the 21st century. Purpose. This paper aims to propose an energy management strategy based a fuzzy logic control, which includes a hybrid renewable energy sources system dedicated to the power supply of a three-phase AC variable load (unpredictable high dynamic). Photovoltaic (PV), fuel cell (FC), Li-ion battery, and supercapacitor (SC) are the four sources that make up the renewable hybrid power system; all these sources are coupled in the DC-link bus. Unlike usual the SC was connected to the DC-link bus directly in this research work in order to ensure the dominant advantage which is a speedy response during load fast change and loads transient. Novelty. The power sources (PV/FC/Battery/SC) are coordinated based on their dynamics in order to keep the DC voltage around its reference. Among the main goals achieved by the fuzzy control strategy in this work are to reduce hydrogen consumption and increase battery lifetime. Methods. This is done by controlling the FC current and by state of charge (SOC) of the battery and SC. To verify the fuzzy control strategy, the simulation was carried out with the same system and compared with the management flowchart strategy. The results obtained confirmed that the hydrogen consumption decreased to 26.5 g and the SOC for the battery was around 62.2-65 and this proves the desired goal.Вступ. В даний час забруднення навколишнього середовища стає актуальною проблемою, яка, безперечно, впливає на здоров’я людини та інших істот, які живуть у світі. Зростання водневої енергетики збільшилося на 97,3 %, і прогнозувалося, що вона залишиться найбільшим у світі джерелом зеленої енергії. Видно, що водень є одним із найважливіших елементів у структурі енергетики, а також має великий потенціал для широкого використання у 21 столітті. Мета. У цій статті пропонується стратегія управління енергоспоживанням, заснована на нечіткому логічному управлінні, яка включає гібридну систему відновлюваних джерел енергії, призначену для живлення трифазного змінного навантаження змінного струму (непередбачувана висока динаміка). Фотоелектричні (PV), паливні елементи (FC), літій-іонні батареї та суперконденсатори (SC) – це чотири джерела, з яких складається відновлювана гібридна енергосистема; всі ці джерела підключені до шини постійного струму. На відміну від звичайних застосувань,ув цій дослідницькій роботі SC був підключений до шини постійного струму безпосередньо, щоб забезпечити домінуючу перевагу, що полягає в швидкому реагуванні при швидкій зміні навантаження та перехідних режимах навантаження. Новизна. Джерела живлення (PV/FC/батареї/SC) координуються на основі їхньої динаміки, щоб підтримувати напругу постійного струму біля свого еталонного значення. Серед основних цілей, досягнутих стратегією нечіткого управління у цій роботі, - зниження споживання водню та збільшення терміну служби батареї. Методи. Це робиться шляхом керування струмом FC та станом заряду (SOC) батареї та SC. Для перевірки стратегії нечіткого управління було проведено моделювання з тією самою системою та порівняння зі стратегією блок-схеми керування. Отримані результати підтвердили, що споживання водню знизилося до 26,5 г, а SOC для батареї становило близько 62,2-65, що доводить досягнення бажаної мети

Piezoelectric model of rainfall energy harvester

In this paper a model to predict the harvest of the energy contained in rainfall by means of piezoelectric transducers is presented. Different studies agree on the level of suitable generated voltage on the electrodes of a piezoelectric transducer subjected to rainfall, but a complete characterization on the supplied power is still missing. This work, in order to limit optimistic forecasts, compares the behavior of the transducers subjected to real and artificial rainfall, a condition that has shown promising behavior in laboratory