مدیریت انرژی ریزشبکه ها با استفاده از جبران‌کننده ها، ذخیره‌سازها، پاسخ تقاضا و ادغام انرژی‌های تجدیدپذیر

این مقاله به بررسی چالش‌های مدیریت انرژی در ریزشبکه می‌پردازد، با توجه به عدم قطعیت‌های مرتبط با منابع تجدیدپذیر، تقاضای پویا و وجود دستگاه‌های متنوع مانند باتری‌ها، منابع تولید توزیع‌شده، و وسایل نقلیه الکتریکی. در این مقاله، یک مدل بهینه‌سازی پیچیده معرفی شده است که برای عملیات ریزشبکه طراحی شده است. این مدل به کاهش چالش‌های ادغام واحدهای تولید الکترونیکی قدرت، مدیریت تقاضا در ریزشبکه‌ها، و ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر در مقیاس کوچک تمرکز دارد. هدف این مدل کاهش هزینه‌های مختلف مرتبط با تلفات انرژی، خرید برق، کاهش بار، عملیات منابع تولید پراکنده، و هزینه باتری در 24 ساعت است. شبیه‌سازی‌های انجام‌شده بر روی یک سیستم آزمایشی نشان می‌دهد که مدل پیشنهادی موثر بوده و تا 20 درصد کاهش هزینه عملیاتی ریزشبکه را داراست. این رویکرد یک چارچوب موثر برای تقویت انعطاف‌پذیری و افزایش کارایی مدیریت انرژی ریزشبکه فراهم می‌کند، و یافته‌ها نشان می‌دهند که با حداقل حاشیه 8 درصد، بهتر از روش‌های مقایسه‌ای عمل می‌کند و کارایی آن در افزایش شاخص‌های حیاتی در سیستم ریزشبکه را نشان می‌دهد.

energy management in microgrids using compensators, energy storage systems, demand response, and integration of renewable energies

this article examines the challenges of energy management in microgrids, considering the uncertainties associated with renewable energy sources, dynamic demand, and the presence of various devices such as batteries, distributed generation sources, and electric vehicles. the article introduces a complex optimization model designed for microgrid operations. this model focuses on mitigating the challenges of integrating power electronic generation units, managing demand within microgrids, and incorporating small scale renewable energy sources. the goal of this model is to minimize various costs associated with energy losses, electricity purchases, load reduction, distributed generation operations, and battery costs over a 24 hour period. simulations conducted on a test system demonstrate that the proposed model is effective, achieving up to a 20% reduction in microgrid operational costs. this approach provides an effective framework for enhancing the flexibility and efficiency of microgrid energy management, and the findings indicate that it outperforms comparative methods by a margin of at least 8%, demonstrating its effectiveness in improving critical indices in the microgrid system.