• Energy Research
• Open Access close
• AU close
• DK close
• IEEE Access close

L'utilisation durable du rayonnement solaire librement disponible comme source d'énergie renouvelable nécessite des modèles prédictifs précis pour évaluer quantitativement les potentiels énergétiques futurs. Dans cette recherche, une évaluation de la précision du modèle de machine d'apprentissage extrême (ELM) en tant que cadre rapide et efficace pour estimer le rayonnement solaire incident global (G) est entreprise. Des ensembles de données météorologiques quotidiennes adaptés à l'estimation de G appartiennent aux parties nord du bassin de Cheliff, dans le nord-ouest de l'Algérie, et sont utilisés pour construire le modèle d'estimation. Des fonctions de corrélation croisée sont appliquées entre les entrées et la variable cible (c'est-à-dire G) où plusieurs informations climatologiques sont utilisées comme prédicteurs pour l'estimation du niveau de surface G. Les entrées de modèle les plus significatives sont déterminées conformément aux corrélations croisées les plus élevées compte tenu de la covariance des prédicteurs avec l'ensemble de données G. Par la suite, sept modèles ELM avec des architectures neuronales uniques en termes de neurones d'entrée-sortie cachés sont développés avec des combinaisons d'entrée appropriées. Les performances d'estimation du modèle ELM prescrit au cours de la phase de test sont évaluées par rapport à des régressions linéaires multiples (MLR), à des modèles de moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) et à plusieurs études documentaires bien établies. Cela se fait conformément à plusieurs mesures de score statistiques. En termes quantitatifs, l'erreur quadratique moyenne (RMSE) et l'erreur absolue moyenne (MAE) sont considérablement plus faibles pour le modèle ELM optimal avec RMSE et MAE = 3,28 et 2,32 Wm -2 par rapport à 4,24 et 3,24 Wm -2 (MLR) et 8,33 et 5,37 Wm -2 (ARIMA). La utilización sostenible de la radiación solar disponible gratuitamente como fuente de energía renovable requiere modelos predictivos precisos para evaluar cuantitativamente los potenciales energéticos futuros. En esta investigación, se realiza una evaluación de la precisión del modelo de máquina de aprendizaje extremo (ELM) como un marco rápido y eficiente para estimar la radiación solar incidente global (G). Los conjuntos de datos meteorológicos diarios adecuados para la estimación de G pertenecen a las partes septentrionales de la cuenca de Cheliff en el noroeste de Argelia, se utilizan para construir el modelo de estimación. Las funciones de correlación cruzada se aplican entre las entradas y la variable objetivo (es decir, G), donde se utilizan varias informaciones climatológicas como predictores para la estimación del nivel de superficie G. Las entradas del modelo más significativas se determinan de acuerdo con las correlaciones cruzadas más altas considerando la covarianza de los predictores con el conjunto de datos G. Posteriormente, se desarrollan siete modelos ELM con arquitecturas neuronales únicas en términos de sus neuronas de entrada-salida oculta con combinaciones de entrada apropiadas. El rendimiento de estimación del modelo ELM prescrito durante la fase de prueba se evalúa frente a regresiones lineales múltiples (MLR), modelos de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA) y varios estudios de literatura bien establecidos. Esto se hace de acuerdo con varias métricas de puntuación estadística. En términos cuantitativos, el error cuadrático medio (RMSE) y el error absoluto medio (MAE) son dramáticamente más bajos para el modelo ELM óptimo con RMSE y MAE = 3.28 y 2.32 Wm -2 en comparación con 4.24 y 3.24 Wm -2 (MLR) y 8.33 y 5.37 Wm -2 (ARIMA). Sustainable utilization of the freely available solar radiation as renewable energy source requires accurate predictive models to quantitatively evaluate future energy potentials. In this research, an evaluation of the preciseness of extreme learning machine (ELM) model as a fast and efficient framework for estimating global incident solar radiation (G) is undertaken. Daily meteorological datasets suitable for G estimation belongs to the northern parts of the Cheliff Basin in Northwest Algeria, is used to construct the estimation model. Cross-correlation functions are applied between the inputs and the target variable (i.e., G) where several climatological information's are used as the predictors for surface level G estimation. The most significant model inputs are determined in accordance with highest cross-correlations considering the covariance of the predictors with the G dataset. Subsequently, seven ELM models with unique neuronal architectures in terms of their input-hidden-output neurons are developed with appropriate input combinations. The prescribed ELM model's estimation performance over the testing phase is evaluated against multiple linear regressions (MLR), autoregressive integrated moving average (ARIMA) models and several well-established literature studies. This is done in accordance with several statistical score metrics. In quantitative terms, the root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) are dramatically lower for the optimal ELM model with RMSE and MAE = 3.28 and 2.32 Wm -2 compared to 4.24 and 3.24 Wm -2 (MLR) and 8.33 and 5.37 Wm -2 (ARIMA). يتطلب الاستخدام المستدام للإشعاع الشمسي المتاح مجانًا كمصدر للطاقة المتجددة نماذج تنبؤية دقيقة للتقييم الكمي لإمكانات الطاقة المستقبلية. في هذا البحث، يتم إجراء تقييم لدقة نموذج آلة التعلم المتطرفة (ELM) كإطار سريع وفعال لتقدير الإشعاع الشمسي الساقط العالمي (G). مجموعات بيانات الأرصاد الجوية اليومية المناسبة لتقدير G تنتمي إلى الأجزاء الشمالية من حوض Cheliff في شمال غرب الجزائر، ويستخدم لبناء نموذج التقدير. يتم تطبيق وظائف الارتباط المتبادل بين المدخلات والمتغير المستهدف (أي G) حيث يتم استخدام العديد من المعلومات المناخية كمؤشرات لتقدير المستوى السطحي G. يتم تحديد مدخلات النموذج الأكثر أهمية وفقًا لأعلى الارتباطات المتبادلة مع الأخذ في الاعتبار التباين المشترك للمتنبئين مع مجموعة البيانات G. في وقت لاحق، يتم تطوير سبعة نماذج ELM مع بنى عصبية فريدة من نوعها من حيث الخلايا العصبية المخفية للمدخلات والمخرجات مع تركيبات المدخلات المناسبة. يتم تقييم أداء تقدير نموذج علم المحدد خلال مرحلة الاختبار مقابل الانحدارات الخطية المتعددة (MLR)، ونماذج المتوسط المتحرك المتكامل الانحداري الذاتي (ARIMA) والعديد من الدراسات الأدبية الراسخة. ويتم ذلك وفقًا للعديد من مقاييس الدرجات الإحصائية. من الناحية الكمية، فإن متوسط خطأ الجذر التربيعي (RMSE) ومتوسط الخطأ المطلق (MAE) أقل بشكل كبير لنموذج ELM الأمثل مع RMSE و MAE = 3.28 و 2.32 Wm -2 مقارنة بـ 4.24 و 3.24 Wm -2 (MLR) و 8.33 و 5.37 Wm -2 (ARIMA).

Due to human influence and its negative impacts on the world's environment, the world is changing into a cleaner and more sustainable energy system. In both private and public buildings, there is a desire to reduce electricity usage, automate appliances, and optimize the electricity usage of a building. This paper presents the design and implementation of a secured smart home switching system based on wireless communications and self-energy harvesting. The proposed secured smart home switching system integrates access control of the building's electricity, energy harvesting, and storage for the active electronic components and circuitries, and wireless communication for smart switches and sockets. The paper gives two contributions to the design of smart home systems: 1) A practical design and implementation of security (access control system) for a building's power supply which adds a locking feature such that only authorized personnel are capable of altering the power state of the smart sockets and switches in a building, and; 2) A model of energy harvesting and storage system for the active electronic components of the circuitries and wireless communication for smart switches and sockets. The access control involves four stages (a control unit, a comparator unit, a memory unit, and the switching unit). The access control system provides means of access control by having a security keypad that switches ON or OFF the building's electricity, provided the user knows the security pin code (8 coded pins). The proposed system also harvests and stores energy for all the active electronic devices using a photovoltaic system with ultracapacitor energy buffer. The designed secured smart home utilized smart power and switches, and message queuing telemetry transport for ease of controlling energy usage. The experimental results obtained from extensive testing of the prototype shows an improvement in security and energy management in a building.

Les bâtiments représentent une quantité importante de consommation d'énergie, ce qui entraîne des problèmes d'émissions mondiales et de changement climatique. Ainsi, la gestion de l'énergie dans un bâtiment est de plus en plus explorée en raison de son potentiel important de réduction des dépenses globales d'électricité pour les consommateurs et d'atténuation des émissions de carbone. En ligne avec cela, un plus grand contrôle et une optimisation de la gestion de l'énergie intégrée aux ressources énergétiques renouvelables sont nécessaires pour améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments tout en satisfaisant le confort de l'environnement intérieur. Même si des mesures sont prises pour réduire la consommation d'énergie dans les bâtiments avec plusieurs techniques d'optimisation et de contrôle, certains problèmes restent non résolus. Par conséquent, ce travail fournit un examen complet des méthodes de contrôle conventionnelles et intelligentes en mettant l'accent sur leur classification, leurs caractéristiques, leur configuration, leurs avantages et leurs inconvénients. Cet examen examine de manière critique les différents objectifs et contraintes d'optimisation en ce qui concerne la gestion du confort, la consommation d'énergie et la planification. En outre, la revue décrit les différentes approches méthodologiques des algorithmes d'optimisation utilisés dans la gestion de l'énergie des bâtiments. Les contributions du contrôleur et de l'optimisation dans la gestion de l'énergie des bâtiments avec la relation des objectifs de développement durable (ODD) sont expliquées rigoureusement. Des discussions sur les principaux défis des méthodes existantes sont présentées afin d'identifier les lacunes pour les recherches futures. L'examen fournit des orientations futures efficaces qui seraient bénéfiques pour les chercheurs et les industriels afin de concevoir un contrôleur optimisé efficacement pour la gestion de l'énergie du bâtiment en vue de cibler les ODD. Los edificios representan una cantidad significativa de consumo de energía que conduce a los problemas de las emisiones globales y el cambio climático. Por lo tanto, la gestión de la energía en un edificio se explora cada vez más debido a su importante potencial para reducir los gastos generales de electricidad para los consumidores y mitigar las emisiones de carbono. En línea con ello, se requiere un mayor control y optimización de la gestión energética integrada con los recursos energéticos renovables para mejorar la eficiencia energética del edificio a la vez que se satisface el confort del entorno interior. A pesar de que se están tomando medidas para reducir el consumo de energía en edificios con varias técnicas de optimización y control, algunos problemas siguen sin resolverse. Por lo tanto, este trabajo proporciona una revisión exhaustiva de los métodos de control convencionales e inteligentes con énfasis en su clasificación, características, configuración, beneficios e inconvenientes. Esta revisión investiga críticamente los diferentes objetivos y restricciones de optimización con respecto a la gestión del confort, el consumo de energía y la programación. Además, la revisión describe los diferentes enfoques metodológicos de los algoritmos de optimización utilizados en la gestión energética de los edificios. Se explican de forma rigurosa los aportes del controlador y la optimización en la gestión energética del edificio con la relación de los objetivos de desarrollo sostenible (ODS). Se presentan discusiones sobre los desafíos clave de los métodos existentes para identificar las brechas para futuras investigaciones. La revisión ofrece algunas direcciones futuras efectivas que serían beneficiosas para los investigadores e industriales para diseñar un controlador optimizado de manera eficiente para la gestión de la energía de los edificios hacia la consecución de los ODS. Buildings account for a significant amount of energy consumption leading to the issues of global emissions and climate change. Thus, energy management in a building is increasingly explored due to its significant potential in reducing the overall electricity expenses for the consumers and mitigating carbon emissions. In line with that, the greater control and optimization of energy management integrated with renewable energy resources is required to improve building energy efficiency while satisfying indoor environment comfort. Even though actions are being taken to reduce the energy consumption in buildings with several optimization and controller techniques, yet some issues remain unsolved. Therefore, this work provides a comprehensive review of the conventional and intelligent control methods with emphasis on their classification, features, configuration, benefits, and drawbacks. This review critically investigates the different optimization objectives and constraints with respect to comfort management, energy consumption, and scheduling. Furthermore, the review outlines the different methodological approaches to optimization algorithms used in building energy management. The contributions of controller and optimization in building energy management with the relation of sustainable development goals (SDGs) are explained rigorously. Discussions on the key challenges of the existing methods are presented to identify the gaps for future research. The review delivers some effective future directions that would be beneficial to the researchers and industrialists to design an efficiently optimized controller for building energy management toward targeting SDGs. تمثل المباني كمية كبيرة من استهلاك الطاقة مما يؤدي إلى قضايا الانبعاثات العالمية وتغير المناخ. وبالتالي، يتم استكشاف إدارة الطاقة في المبنى بشكل متزايد بسبب إمكاناته الكبيرة في تقليل نفقات الكهرباء الإجمالية للمستهلكين والتخفيف من انبعاثات الكربون. وتماشياً مع ذلك، يلزم زيادة التحكم في إدارة الطاقة المتكاملة مع موارد الطاقة المتجددة وتحسينها لتحسين كفاءة استخدام الطاقة في المباني مع إرضاء راحة البيئة الداخلية. على الرغم من اتخاذ إجراءات لتقليل استهلاك الطاقة في المباني باستخدام العديد من تقنيات التحسين والتحكم، إلا أن بعض المشكلات لا تزال دون حل. لذلك، يوفر هذا العمل مراجعة شاملة لأساليب التحكم التقليدية والذكية مع التركيز على تصنيفها وميزاتها وتكوينها وفوائدها وعيوبها. تبحث هذه المراجعة بشكل نقدي في أهداف وقيود التحسين المختلفة فيما يتعلق بإدارة الراحة واستهلاك الطاقة والجدولة. علاوة على ذلك، تحدد المراجعة الأساليب المنهجية المختلفة لخوارزميات التحسين المستخدمة في بناء إدارة الطاقة. يتم شرح مساهمات المراقب والتحسين في بناء إدارة الطاقة مع العلاقة بين أهداف التنمية المستدامة (SDGs) بدقة. يتم تقديم مناقشات حول التحديات الرئيسية للطرق الحالية لتحديد الثغرات للبحث في المستقبل. تقدم المراجعة بعض الاتجاهات المستقبلية الفعالة التي ستكون مفيدة للباحثين والصناعيين لتصميم وحدة تحكم محسنة بكفاءة لبناء إدارة الطاقة نحو استهداف أهداف التنمية المستدامة.

The large-scale application of wind power and photovoltaic power solves the energy crisis and alleviates the environmental problems caused by the use of conventional energy. However, they are at risk of being randomly tripped from the network when faced to voltage sag and severe fault events, which will lead to a sudden reduction of active power output and also complicates fault recovery process of the whole system. Moreover, it may also aggravate failures and lead to large-scale power outages, which stimulates a growing interest in analyzing the low-voltage ride-through (LVRT) capabilities of the renewable energy systems (RES) and improving the performance through developing various mathematical models and analysis tools. In this paper, a systematical overview of cause, classification of voltage sag phenomena and voltage sag emulating techniques is presented, and four voltage sag generators (VSGs) are discussed and compared, which include generator based-VSG, shunt impedance based-VSG, transformer based-VSG and full converter based-VSG. Furthermore, a closed-loop detection platform based on real-time digital simulator (RTDS) for the converter controller of a permanent magnet synchronous generator (PWSG) set is introduced, to investigate the LVRT performance of the WT system under grid voltage sag conditions. Finally, the application of VSG in RES are presented and the future research directions are also discussed.

La intensidad del sistema (también conocida como rendimiento en cortocircuito) indica la capacidad de un sistema de alimentación para recuperar una falla. La integración de la energía renovable en las redes eléctricas provoca el reemplazo y la retirada de los generadores síncronos de la flota de generación, lo que tiende a reducir la resistencia del sistema. Como tal, un número predefinido de generadores síncronos se mantienen intencionalmente en línea para garantizar una resistencia adecuada del sistema en algunos sistemas de energía (por ejemplo, Australia Meridional). Resulta en la reducción de la energía eólica, lo que eventualmente introduce preocupaciones financieras. Para mitigar este problema, los condensadores síncronos pueden ser una opción que valga la pena. Estos dispositivos contribuyen al nivel de falla y proporcionan soporte de voltaje para mejorar la resistencia del sistema. Dado que los condensadores síncronos son costosos, la mejor estrategia para su asignación es una consulta importante para investigar. Para abordar esta preocupación, este documento propone un algoritmo de optimización para asignar condensadores síncronos para mejorar la resistencia del sistema en un sistema de energía dominado por el viento teniendo en cuenta la rentabilidad económica a largo plazo de la instalación de condensadores síncronos. Los cálculos de resistencia del sistema se basan en simulaciones dinámicas en el dominio del tiempo con modelos dinámicos que incluyen el límite de saturación de corriente de los convertidores de electrónica de potencia de los parques eólicos. El algoritmo de optimización propuesto proporciona la solución más viable desde el punto de vista técnico y económico para mejorar la resistencia del sistema mediante el uso de condensadores síncronos. La force du système (également connue sous le nom de performance de court-circuit) indique la capacité d'un système d'alimentation à récupérer un défaut. L'intégration des énergies renouvelables dans les réseaux électriques entraîne le remplacement et le retrait des générateurs synchrones du parc de production, ce qui tend à réduire la force du système. En tant que tel, un nombre prédéfini de générateurs synchrones sont intentionnellement maintenus en ligne pour assurer une résistance adéquate du système dans certains systèmes d'alimentation (par exemple, en Australie-Méridionale). Il en résulte une réduction de l'énergie éolienne qui finit par introduire des préoccupations financières. Pour atténuer ce problème, les condenseurs synchrones peuvent être un choix intéressant. Ces dispositifs contribuent au niveau de défaut et fournissent un support de tension pour améliorer la résistance du système. Étant donné que les condenseurs synchrones sont coûteux, la meilleure stratégie pour leur attribution est une question majeure à étudier. Pour répondre à cette préoccupation, cet article propose un algorithme d'optimisation pour allouer des condenseurs synchrones afin d'améliorer la résistance du système dans un système d'énergie éolienne en tenant compte de la rentabilité économique à long terme de l'installation de condenseurs synchrones. Les calculs de résistance du système sont basés sur des simulations dynamiques dans le domaine temporel avec des modèles dynamiques qui incluent la limite de saturation actuelle des convertisseurs d'électronique de puissance des parcs éoliens. L'algorithme d'optimisation proposé fournit la solution la plus techniquement et économiquement viable pour améliorer la résistance du système en utilisant des condensateurs synchrones. System strength (also known as short-circuit performance) indicates the capability of a power system to recover a fault. Renewable energy integration in power grids causes replacement and retirement of synchronous generators from generation fleet, which tends to reduce system strength. As such, a pre-defined number of synchronous generators are intentionally kept online to ensure adequate system strength in some power systems (e.g. South Australia). It results in the curtailment of wind power which eventually introduces financial concerns. To mitigate this issue, synchronous condensers can be a worthwhile choice. These devices contribute to fault level and provide voltage support to enhance system strength. Since synchronous condensers are costly, the best strategy for their allocation is a major query to investigate. To address this concern, this paper proposes an optimisation algorithm to allocate synchronous condensers to enhance system strength in a wind dominated power system by taking into account the long-term economic profitability of synchronous condensers installation. System strength calculations are based on Time Domain Dynamic Simulations with dynamic models which include current saturation limit of power electronics converters of wind farms. The proposed optimisation algorithm provides the most technically as well as economically viable solution to enhance system strength by utilising synchronous condensers. تشير قوة النظام (المعروفة أيضًا باسم أداء الدائرة القصيرة) إلى قدرة نظام الطاقة على استعادة الخطأ. يتسبب تكامل الطاقة المتجددة في شبكات الطاقة في استبدال المولدات المتزامنة وانسحابها من أسطول التوليد، مما يميل إلى تقليل قوة النظام. على هذا النحو، يتم الاحتفاظ عن قصد بعدد محدد مسبقًا من المولدات المتزامنة عبر الإنترنت لضمان قوة النظام الكافية في بعض أنظمة الطاقة (مثل جنوب أستراليا). ويؤدي ذلك إلى تقليص طاقة الرياح مما يؤدي في النهاية إلى مخاوف مالية. للتخفيف من هذه المشكلة، يمكن أن تكون المكثفات المتزامنة خيارًا جديرًا بالاهتمام. تساهم هذه الأجهزة في مستوى الخطأ وتوفر دعمًا للجهد لتعزيز قوة النظام. نظرًا لأن المكثفات المتزامنة مكلفة، فإن أفضل استراتيجية لتخصيصها هي استفسار رئيسي للتحقيق فيه. لمعالجة هذا القلق، تقترح هذه الورقة خوارزمية تحسين لتخصيص مكثفات متزامنة لتعزيز قوة النظام في نظام طاقة تهيمن عليه الرياح من خلال مراعاة الربحية الاقتصادية طويلة الأجل لتركيب المكثفات المتزامنة. تعتمد حسابات قوة النظام على المحاكاة الديناميكية للنطاق الزمني مع النماذج الديناميكية التي تشمل حد التشبع الحالي لمحولات إلكترونيات الطاقة لمزارع الرياح. توفر خوارزمية التحسين المقترحة الحل الأكثر قابلية للتطبيق تقنيًا واقتصاديًا لتعزيز قوة النظام من خلال استخدام المكثفات المتزامنة.

This paper deals the grid integration of photovoltaic (PV), fuel cell, and ultra-capacitor with maximum power point tracking (MPPT). The voltage oriented control for the grid-integrated inverter is proposed to regulate dc link voltage. Here, the fuel cell is employed as the main renewable energy source and PV as an auxiliary source with ultra-capacitor, which compensates power variation. An integrated CUK converter is proposed for peak power extraction from PV modules. The Jaya-based MPPT method is employed to achieve fast PV tracking ability with zero deviation around maximum power point (MPP) and has accelerated searched performance in equated with particle swarm optimization (PSO) and artificial bee colony (ABC) techniques. The hybrid PV-fuel cell with ultra-capacitor as energy storage works effectively under varying operating conditions. Compared to other energy storing devices, ultra-capacitor provides a fast dynamic response by absorbing/delivering power fluctuations. The hybrid PV-fuel storage control methodologies are experimentally validated using dSPACE (DS1104) board that provides optimal power extraction with stable power affirmation for a standalone/grid-connected system.