Energy Management Optimization and Optimal Control of Microgrid Enriched with Renewable and Sustainable Distributed Generators Using Nature-Inspired Method

Mezhoud Nabil; Bahri Ahmed; Ayachi Bilel; Boukhenoufa Farouk; Bouras Lakhdar

doi:10.5935/jetia.v11i54.1767

Autores

Mezhoud Nabil Electrical Engineering Department, ELS laboratory, Université 20 Août 1955-Skikda, Algeria https://orcid.org/0000-0002-9383-2097 (não autenticado)
Bahri Ahmed Automatics and Electromechanics Department, MESTE Laboratory, Faculté de Science et Technologie, Université de Ghardaia, Algeria https://orcid.org/0009-0000-0016-4994 (não autenticado)
Ayachi Bilel Electrical Engineering Department, ELS laboratory, Université 20 Août 1955-Skikda, Algeria https://orcid.org/0000-0002-7170-0085 (não autenticado)
Boukhenoufa Farouk Electrical Engineering Department, ELS laboratory, Université 20 Août 1955-Skikda, Algeria https://orcid.org/0000-0003-1018-8249 (não autenticado)
Bouras Lakhdar Electrical Engineering Department, ELS laboratory, Université 20 Août 1955-Skikda, Algeria https://orcid.org/0000-0002-3245-1645 (não autenticado)

DOI:

https://doi.org/10.5935/jetia.v11i54.1767

Resumo

Um dos métodos meta-heurísticos mais gerais inspirados na natureza, denominado Grey Wolf Optimization (GWO), inspirado nos lobos cinzentos, é aplicado para resolver problemas de otimização da gestão de energia (EMO) e de controlo ótimo (OC) de micro-redes (MG) impregnadas com geradores distribuídos renováveis e sustentáveis (REDG). O nosso principal objetivo é minimizar a função objetiva não linear de uma micro-rede elétrica tendo em conta um conjunto de restrições. O método GWO foi examinado e testado em sistemas MG compostos por diferentes tipos de DGs, tais como turbinas eólicas (WT), sistemas fotovoltaicos (PV), microturbinas (MT), células de combustível (FC), geradores elétricos a diesel (DEG) e cargas com sistemas de armazenamento de energia (ESS). Os resultados são promissores e mostram a eficácia e robustez da abordagem proposta para resolver os problemas de EMO e OC em diferentes cenários operacionais.