DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-86232-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39824956
تاريخ النشر: 2025-01-17
المؤلف: Arvind Singh وآخرون
الموضوع الرئيسي: إدارة الطاقة في الشبكات الذكية
نظرة عامة
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل شامل لإدارة الطاقة للميكروغريدات يدمج برامج استجابة الطلب المعتمدة على الأسعار (DRPs) ويستخدم مُحسِّن سرب الجرذان الجشع (GRSO) للتحسين. الهدف الرئيسي هو تقليل تكاليف التوليد والآثار البيئية من خلال جدولة موارد الطاقة الموزعة (DERs) بشكل فعال، بما في ذلك مصادر الطاقة المتجددة (RES) مثل الطاقة الشمسية والرياح، إلى جانب مولدات الوقود الأحفوري. تطور الدراسة أربعة نماذج لاستجابة الطلب—الأسية، والهيبروليكية، واللوغاريتمية، وتسعير ذروة الحمل الحرجة (CPP)—لتقييم استجابات المستهلكين لتقلبات أسعار الكهرباء. تشير النتائج إلى أن إطار عمل GRSO يقلل بشكل كبير من تكاليف التوليد، محققًا حد أدنى قدره 746¥ مع CPP، وهو انخفاض بنسبة 15.4% من الحالة الأساسية البالغة 882¥. بالإضافة إلى ذلك، أدى دمج DRPs إلى تحسينات في عوامل الحمل تصل إلى 87.7% وأبرز الدور الحاسم لمشاركة الشبكة في تقليل التكاليف.
تؤكد الخاتمة على فعالية إطار العمل القائم على GRSO في تحسين عمليات الميكروغريد، مما يظهر فوائد اقتصادية وبيئية كبيرة. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية تحسين DRPs لتضمين العوامل السلوكية، ودمج مصادر الطاقة المتجددة الإضافية، وتوسيع إطار التحسين لمعالجة الوظائف متعددة الأهداف مثل جودة الطاقة ومرونة النظام. كما يُقترح إمكانية استخدام خوارزميات هجينة تجمع بين GRSO وتقنيات التعلم الآلي، إلى جانب استكشاف استراتيجيات التحسين في الوقت الحقيقي لتعزيز استجابة الميكروغريد للظروف الديناميكية. بشكل عام، تؤكد هذه الدراسة على أهمية استراتيجيات استجابة الطلب الديناميكية ومشاركة الشبكة في تحقيق إدارة ميكروغريد مستدامة وفعالة من حيث التكلفة.
النتائج
تستكشف الدراسة نظام ميكروغريد منخفض الجهد يتكون من مكونات توليد الطاقة المختلفة، بما في ذلك ثلاث وحدات تعمل بالوقود الأحفوري، وحدة طاقة شمسية ضوئية (PV)، توربين رياح (WT)، خلية وقود ميثانول مباشرة (FC)، وتوربين غاز يعمل بالغاز الطبيعي (GT). تستخدم البحث إجراءات جدولة موارد الشبكة المقترحة (GRSO) جنبًا إلى جنب مع تقنيات استجابة الطلب المرنة (DR) لتقليل التكاليف والانبعاثات. يتم تلخيص النتائج الرئيسية في الجدول 1، الذي يوضح مقاييس التكلفة والانبعاثات لموارد التوليد الموزعة المختلفة (DG)، بما يتماشى مع اعتبارات السعة السابقة.
تبلغ المتطلبات الإجمالية للطاقة للميكروغريد 2.2660 ميغاوات، موزعة على دورة مدتها 24 ساعة، مع تسعير الكهرباء الديناميكي الموضح في الشكل 3. توضح الدراسة أيضًا التكاليف العلاجية لانبعاثات NOx وSO₂ وCO₂، والتي تم تحديدها بمقدار 62.9640/kg، 14.8420/kg، و0.21/kg، على التوالي. باستخدام MATLAB R2017a على لابتوب مزود بمعالج Intel Core i5، يعمل الميكروغريد تحت أربعة سيناريوهات متميزة لتقييم تأثيرات التسعير، ومصادر الطاقة المتجددة (RES)، ومشاركة الشبكة على أداء النظام. يضمن كل سيناريو وجود موارد DG نشطة خلال ساعات النهار، مما يسهل تقييمًا شاملاً لتأثيرها على الكفاءة العامة وتحسين التكاليف.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الورقة على انتقال أنظمة الطاقة نحو مصادر الطاقة المتجددة بما يتماشى مع الهدف السابع من أهداف التنمية المستدامة (SDG7)، مع الاعتراف بالتحديات التي تطرحها الطبيعة المتقطعة لهذه الموارد. تُبرز الميكروغريدات، التي تستخدم التوليد المحلي من مصادر الطاقة الموزعة مثل الطاقة الشمسية والرياح وتخزين البطاريات، كعناصر حاسمة في هذا الانتقال. يوضح القسم أهمية تقليل التكاليف التشغيلية في تصميم الميكروغريد، مع التركيز على مزيج موارد الطاقة الأمثل، وأنظمة إدارة الطاقة المتقدمة (EMS)، واستراتيجيات إدارة الطلب من الجانب الفعال (DSM). يتم تقديم DSM كنهج حيوي لتحقيق التوازن بين الطلب والعرض على الطاقة، وتعزيز الكفاءة الاقتصادية من خلال تحويل الحمل ودمج تقنيات الشبكة الذكية.
يكشف استعراض الأدبيات عن وجود مجموعة كبيرة من الأعمال حول إدارة الميكروغريد، مع استخدام تقنيات واستراتيجيات تحسين متنوعة لتعزيز الكفاءة التشغيلية وتقليل التكاليف. ومع ذلك، يحدد المؤلفون الفجوات في الأبحاث الحالية، لا سيما فيما يتعلق بدمج برامج استجابة الطلب الديناميكية (DRP) مع نماذج الحمل غير الخطية وتقييم أداء تقنيات التحسين الميتاهيرستية عبر سيناريوهات متنوعة. تقترح الورقة إطار عمل لاستجابة الطلب المعتمد على الأسعار (PBDR) يهدف إلى إعادة هيكلة الطلب على الحمل، وتقييم تكاليف التوليد تحت نماذج مختلفة، واستخدام نهج تحسين هجين باستخدام مُحسِّن سرب الجرذان الجشع (GRSO) مع خوارزمية JAYA. يسعى هذا المساهمة إلى معالجة الفجوات المحددة من خلال تقديم تحليل شامل لأداء الميكروغريد تحت ظروف تشغيل متغيرة وتعزيز فهم التفاعل بين الأهداف الاقتصادية والبيئية في إدارة الميكروغريد.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-86232-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39824956
Publication Date: 2025-01-17
Author(s): Arvind Singh et al.
Primary Topic: Smart Grid Energy Management
Overview
This research paper presents a comprehensive energy management framework for microgrids that integrates price-based demand response programs (DRPs) and employs the Greedy Rat Swarm Optimizer (GRSO) for optimization. The primary aim is to minimize generation costs and environmental impacts by effectively scheduling distributed energy resources (DERs), including renewable energy sources (RES) such as solar and wind, alongside fossil-fuel generators. The study develops four demand response models—exponential, hyperbolic, logarithmic, and critical peak pricing (CPP)—to evaluate consumer responses to fluctuating electricity prices. Results indicate that the GRSO framework significantly reduces generation costs, achieving a minimum of 746¥ with CPP, a 15.4% reduction from the base case of 882¥. Additionally, the integration of DRPs led to improvements in load factors of up to 87.7% and highlighted the critical role of grid participation in cost reduction.
The conclusion emphasizes the effectiveness of the GRSO-based framework in optimizing microgrid operations, demonstrating substantial economic and environmental benefits. Future research directions include refining DRPs to incorporate behavioral factors, integrating additional renewable energy sources, and expanding the optimization framework to address multi-objective functions such as power quality and system resiliency. The potential for hybrid algorithms combining GRSO with machine learning techniques is also suggested, alongside the exploration of real-time optimization strategies to enhance microgrid responsiveness to dynamic conditions. Overall, this study underscores the significance of dynamic demand response strategies and grid participation in achieving sustainable and cost-effective microgrid management.
Results
The study investigates a low voltage microgrid system comprising various energy-generating components, including three fossil-fuel units, a solar photovoltaic (PV) unit, a wind turbine (WT), a direct-methanol fuel cell (FC), and a natural gas-fed gas turbine (GT). The research employs the proposed Grid Resource Scheduling Optimization (GRSO) procedures alongside flexible load demand response (DR) techniques to minimize costs and emissions. Key findings are summarized in Table 1, which details cost and emission metrics for different distributed generation (DG) resources, consistent with prior capacity considerations.
The microgrid’s total power requirement is 2.2660 MW, distributed over a 24-hour cycle, with dynamic electricity pricing illustrated in Fig. 3. The study also outlines the remedial costs for NOx, SO₂, and CO₂ emissions, quantified at 62.9640/kg, 14.8420/kg, and 0.21/kg, respectively. Utilizing MATLAB R2017a on a laptop with an Intel Core i5 processor, the microgrid operates under four distinct scenarios to assess the impacts of pricing, renewable energy sources (RES), and grid participation on system performance. Each scenario ensures active DG resources during daylight hours, facilitating a comprehensive evaluation of their influence on overall efficiency and cost optimization.
Discussion
The discussion section of the paper emphasizes the transition of power systems towards renewable energy sources in alignment with Sustainable Development Goal 7 (SDG7), while acknowledging the challenges posed by the intermittent nature of these resources. Microgrids, which utilize localized generation from distributed energy sources such as solar, wind, and battery storage, are highlighted as critical components in this transition. The section outlines the importance of reducing operational costs in microgrid design, focusing on optimal energy resource mix, advanced energy management systems (EMS), and effective demand-side management (DSM) strategies. DSM is presented as a vital approach for balancing energy demand and supply, promoting economic efficiency through load shifting and the integration of smart grid technologies.
The literature survey reveals a significant body of work on microgrid management, with various optimization techniques and strategies employed to enhance operational efficiency and reduce costs. However, the authors identify gaps in existing research, particularly regarding the integration of dynamic demand response programs (DRP) with non-linear load models and the performance evaluation of metaheuristic optimization techniques across diverse scenarios. The paper proposes a price-based demand response (PBDR) framework aimed at restructuring load demand, evaluating generation costs under different models, and employing a hybrid optimization approach using the Greedy Rat Swarm Optimizer (GRSO) combined with the JAYA algorithm. This contribution seeks to address the identified gaps by providing a comprehensive analysis of microgrid performance under varying operational conditions and enhancing the understanding of the interplay between economic and environmental objectives in microgrid management.