• Energy Research

Ces dernières années, en raison de l'augmentation de la demande de charge, les réseaux de distribution ont reçu une attention considérable pour être optimisés. Il est important de placer de manière optimale les générateurs distribués (DG) dans les réseaux de distribution afin de minimiser les pertes de puissance et les chutes de tension. Cependant, les DG encourent certains coûts d'investissement et d'exploitation, et leur placement n'est viable que si ces coûts surmontent les pertes d'énergie. Par conséquent, l'article actuel étudie la taille et le placement optimaux des DG dans les réseaux de distribution avec un nouveau concept pour minimiser simultanément le coût total de l'énergie ainsi que la perte de puissance totale et la chute de tension moyenne. L'algorithme de colonie d'abeilles artificielles (ABC) est proposé pour résoudre le problème multi-objectif considéré. Les performances de l'algorithme ABC proposé sont testées avec des algorithmes standard. L'analyse du flux de charge Newton Raphson (NRLF) est réalisée sur les réseaux radiaux IEEE 33 et 69-bus et sur la grille de référence CIGRE moyenne tension (MT). Deux cas de test ont été formés et étudiés. Les résultats prouvent que l'algorithme ABC proposé surpasse largement les autres algorithmes. En los últimos años, debido al aumento de la demanda de carga, las redes de distribución han recibido una atención sustancial para ser optimizadas. Es importante colocar de manera óptima los generadores distribuidos (DGS) en las redes de distribución para minimizar las pérdidas de energía y las caídas de voltaje. Sin embargo, las DG incurren en ciertos costos de inversión y operación, y su colocación solo es viable si estos costos superan las pérdidas de energía. Por lo tanto, el documento actual investiga el tamaño y la colocación óptimos de las DG en las redes de distribución con un concepto novedoso para minimizar simultáneamente el costo total de energía junto con la pérdida total de potencia y la caída de voltaje promedio. Se propone el algoritmo de colonia artificial de abejas (ABC) para resolver el problema multiobjetivo considerado. El rendimiento del algoritmo ABC propuesto se prueba con algoritmos estándar. El análisis del flujo de carga de Newton Raphson (NRLF) se realiza en redes radiales IEEE 33 y 69-bus y en la red de referencia de media tensión (MT) CIGRE. Se han formado e investigado dos casos de prueba. Los resultados demuestran que el algoritmo ABC propuesto supera en su mayoría a otros algoritmos. In recent years, due to increase in load demand, distribution networks have got substantial attention to get optimized. It is significant to optimally place the distributed generators (DGs) in distribution networks to minimize power losses and voltage drops. However, the DGs incur certain investment and operational costs, and their placement is only viable if these costs overcome energy losses. Therefore, current paper investigates the optimal sizing and placement of DGs in distribution networks with a novel concept to simultaneously minimize total energy cost along with total power loss and average voltage drop. Artificial bee colony (ABC) algorithm is proposed to solve the considered multi-objective problem. The performance of the proposed ABC algorithm is tested with standard algorithms. Newton Raphson load flow (NRLF) analysis is conducted on IEEE 33 and 69-bus radial networks and on CIGRE medium voltage (MV) benchmark grid. Two test cases have been formed and investigated. The results prove that proposed ABC algorithm mostly outperforms other algorithms. في السنوات الأخيرة، وبسبب الزيادة في الطلب على الأحمال، حظيت شبكات التوزيع باهتمام كبير لتحسينها. من المهم وضع المولدات الموزعة (DGS) على النحو الأمثل في شبكات التوزيع لتقليل فقد الطاقة وانخفاض الجهد. ومع ذلك، تتكبد DGS بعض التكاليف الاستثمارية والتشغيلية، ولا يكون وضعها قابلاً للتطبيق إلا إذا تغلبت هذه التكاليف على خسائر الطاقة. لذلك، تبحث الورقة الحالية في الحجم الأمثل لمولدات الديزل ووضعها في شبكات التوزيع مع مفهوم جديد لتقليل تكلفة الطاقة الإجمالية في وقت واحد إلى جانب فقدان الطاقة الكلي وانخفاض متوسط الجهد. تُقترح خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعي (ABC) لحل المشكلة متعددة الأهداف المعتبرة. يتم اختبار أداء خوارزمية ABC المقترحة باستخدام خوارزميات قياسية. يتم إجراء تحليل تدفق حمل نيوتن رافسون (NRLF) على الشبكات الشعاعية IEEE 33 و 69 - bus وعلى شبكة قياس الجهد المتوسط CIGRE (MV). تم تشكيل حالتين اختباريتين والتحقيق فيهما. تثبت النتائج أن خوارزمية ABC المقترحة تتفوق في الغالب على الخوارزميات الأخرى.

Ces dernières années, en raison de l'augmentation de la demande de charge, les réseaux de distribution ont reçu une attention considérable pour être optimisés. Il est important de placer de manière optimale les générateurs distribués (DG) dans les réseaux de distribution afin de minimiser les pertes de puissance et les chutes de tension. Cependant, les DG encourent certains coûts d'investissement et d'exploitation, et leur placement n'est viable que si ces coûts surmontent les pertes d'énergie. Par conséquent, l'article actuel étudie la taille et le placement optimaux des DG dans les réseaux de distribution avec un nouveau concept pour minimiser simultanément le coût total de l'énergie ainsi que la perte de puissance totale et la chute de tension moyenne. L'algorithme de colonie d'abeilles artificielles (ABC) est proposé pour résoudre le problème multi-objectif considéré. Les performances de l'algorithme ABC proposé sont testées avec des algorithmes standard. L'analyse du flux de charge Newton Raphson (NRLF) est réalisée sur les réseaux radiaux IEEE 33 et 69-bus et sur la grille de référence CIGRE moyenne tension (MT). Deux cas de test ont été formés et étudiés. Les résultats prouvent que l'algorithme ABC proposé surpasse largement les autres algorithmes. En los últimos años, debido al aumento de la demanda de carga, las redes de distribución han recibido una atención sustancial para ser optimizadas. Es importante colocar de manera óptima los generadores distribuidos (DGS) en las redes de distribución para minimizar las pérdidas de energía y las caídas de voltaje. Sin embargo, las DG incurren en ciertos costos de inversión y operación, y su colocación solo es viable si estos costos superan las pérdidas de energía. Por lo tanto, el documento actual investiga el tamaño y la colocación óptimos de las DG en las redes de distribución con un concepto novedoso para minimizar simultáneamente el costo total de energía junto con la pérdida total de potencia y la caída de voltaje promedio. Se propone el algoritmo de colonia artificial de abejas (ABC) para resolver el problema multiobjetivo considerado. El rendimiento del algoritmo ABC propuesto se prueba con algoritmos estándar. El análisis del flujo de carga de Newton Raphson (NRLF) se realiza en redes radiales IEEE 33 y 69-bus y en la red de referencia de media tensión (MT) CIGRE. Se han formado e investigado dos casos de prueba. Los resultados demuestran que el algoritmo ABC propuesto supera en su mayoría a otros algoritmos. In recent years, due to increase in load demand, distribution networks have got substantial attention to get optimized. It is significant to optimally place the distributed generators (DGs) in distribution networks to minimize power losses and voltage drops. However, the DGs incur certain investment and operational costs, and their placement is only viable if these costs overcome energy losses. Therefore, current paper investigates the optimal sizing and placement of DGs in distribution networks with a novel concept to simultaneously minimize total energy cost along with total power loss and average voltage drop. Artificial bee colony (ABC) algorithm is proposed to solve the considered multi-objective problem. The performance of the proposed ABC algorithm is tested with standard algorithms. Newton Raphson load flow (NRLF) analysis is conducted on IEEE 33 and 69-bus radial networks and on CIGRE medium voltage (MV) benchmark grid. Two test cases have been formed and investigated. The results prove that proposed ABC algorithm mostly outperforms other algorithms. في السنوات الأخيرة، وبسبب الزيادة في الطلب على الأحمال، حظيت شبكات التوزيع باهتمام كبير لتحسينها. من المهم وضع المولدات الموزعة (DGS) على النحو الأمثل في شبكات التوزيع لتقليل فقد الطاقة وانخفاض الجهد. ومع ذلك، تتكبد DGS بعض التكاليف الاستثمارية والتشغيلية، ولا يكون وضعها قابلاً للتطبيق إلا إذا تغلبت هذه التكاليف على خسائر الطاقة. لذلك، تبحث الورقة الحالية في الحجم الأمثل لمولدات الديزل ووضعها في شبكات التوزيع مع مفهوم جديد لتقليل تكلفة الطاقة الإجمالية في وقت واحد إلى جانب فقدان الطاقة الكلي وانخفاض متوسط الجهد. تُقترح خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعي (ABC) لحل المشكلة متعددة الأهداف المعتبرة. يتم اختبار أداء خوارزمية ABC المقترحة باستخدام خوارزميات قياسية. يتم إجراء تحليل تدفق حمل نيوتن رافسون (NRLF) على الشبكات الشعاعية IEEE 33 و 69 - bus وعلى شبكة قياس الجهد المتوسط CIGRE (MV). تم تشكيل حالتين اختباريتين والتحقيق فيهما. تثبت النتائج أن خوارزمية ABC المقترحة تتفوق في الغالب على الخوارزميات الأخرى.

La movilidad eléctrica parece traer un cambio de paradigma en el sector del transporte por carretera en todo el mundo. El enorme consumo de combustibles fósiles y la creciente congestión del tráfico han causado preocupaciones sobre el consumo futuro de energía, el crecimiento de la economía y las emisiones de gases de efecto invernadero en los países miembros del Consejo de Cooperación del Golfo. La introducción de vehículos eléctricos (VE) en los dos países más poblados de la región, es decir, el Reino de Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos, se considera una opción prometedora para abordar la contaminación ambiental y los futuros temores relacionados con la economía de la región. Este documento presenta los impulsores clave para que los países adopten el transporte eléctrico. Este estudio de investigación investiga el impacto de la penetración de los vehículos eléctricos en la energía, la economía y el medio ambiente de Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos a través del pronóstico de existencias de vehículos eléctricos mediante el análisis de regresión lineal. Los resultados obtenidos sugieren que el crecimiento esperado en el sector eléctrico de Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos les permitirá mantener una penetración de vehículos eléctricos del 5% y el 30% para 2030, respectivamente. En este sentido, se propone un conjunto de políticas que permitirán a los países acelerar sus esfuerzos para alcanzar los objetivos previstos de reducción de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Aunque la investigación presentada se centra en el estudio de caso de Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos, los hallazgos de la investigación son lo suficientemente generalizados como para aplicarse a todas las demás regiones de la región. El conjunto de políticas sugerido servirá como guía para las partes interesadas pertinentes sobre las medidas necesarias para la electrificación sostenible del transporte por carretera en Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos. La mobilité électrique semble apporter un changement de paradigme dans le secteur du transport routier dans le monde entier. L'énorme consommation de combustibles fossiles et la congestion croissante du trafic ont suscité des inquiétudes quant à la consommation d'énergie future, à la croissance économique et aux émissions de gaz à effet de serre dans les pays membres de la région du Conseil de coopération du Golfe. L'introduction de véhicules électriques (VE) dans les deux pays les plus peuplés de la région, à savoir le Royaume d'Arabie saoudite et les Émirats arabes unis, est considérée comme une option prometteuse pour lutter contre la pollution de l'environnement et les craintes liées à l'économie future. Ce document présente les principaux facteurs incitant les pays à adopter le transport électrique. Cette étude de recherche étudie l'impact de la pénétration des véhicules électriques sur l'énergie, l'économie et l'environnement de l'Arabie saoudite et des Émirats arabes unis grâce à la prévision des stocks de véhicules électriques à l'aide d'une analyse de régression linéaire. Les résultats obtenus suggèrent que la croissance attendue dans le secteur de l'électricité en Arabie saoudite et aux Émirats arabes unis leur permettra de maintenir une pénétration de 5 % et de 30 % des véhicules électriques d'ici 2030, respectivement. À cet égard, un ensemble de politiques est proposé, qui permettra aux pays d'accélérer leurs efforts pour atteindre les objectifs de réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES). Bien que la recherche présentée se concentre sur l'étude de cas de l'Arabie saoudite et des Émirats arabes unis, les résultats de la recherche sont suffisamment généralisés pour être appliqués à toutes les autres régions de la région. L'ensemble de politiques suggéré servira de lignes directrices aux parties prenantes concernées sur les mesures nécessaires à l'électrification durable du transport routier en Arabie saoudite et aux Émirats arabes unis. Electric mobility seems to bring a paradigm shift in the road transport sector worldwide. Huge consumption of fossil fuels and ever-increasing traffic congestion have caused concerns over future energy consumption, economy growth, and greenhouse gas emissions in the Gulf Cooperation Council region's member countries. The introduction of electric vehicles (EVs) in the two most populous countries of the region, i.e., the Kingdom of Saudi Arabia and UAE is considered a promising option to address environmental pollution and future economy-related fears region. This paper presents key drivers for the countries to adopt electric transportation. This research study investigates the impact of EVs penetration on energy, economy, and environment of KSA and UAE through EV stockpile forecasting using linear regression analysis. The obtained results suggest that expected growth in KSA and UAE's power sector will enable them to keep up 5% and 30% EVs penetration by 2030, respectively. In this regard, a set of policies are proposed, which will enable the countries to pace up their efforts to achieve the intended greenhouse gases (GHG) emission reduction goals. Though the presented research is focused on the case study of KSA and UAE, the research findings are generalized enough to be applied to all other regions of the region. The suggested set of policies will serve as guidelines for the relevant stakeholders about the necessary measures required for sustainable road transport electrification in KSA and UAE. يبدو أن التنقل الكهربائي يجلب نقلة نوعية في قطاع النقل البري في جميع أنحاء العالم. تسبب الاستهلاك الهائل للوقود الأحفوري والازدحام المروري المتزايد باستمرار في مخاوف بشأن استهلاك الطاقة في المستقبل ونمو الاقتصاد وانبعاثات غازات الدفيئة في البلدان الأعضاء في مجلس التعاون الخليجي. يعتبر إدخال المركبات الكهربائية (EVs) في البلدين الأكثر اكتظاظًا بالسكان في المنطقة، أي المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة، خيارًا واعدًا لمعالجة التلوث البيئي ومنطقة المخاوف المتعلقة بالاقتصاد المستقبلي. تعرض هذه الورقة الدوافع الرئيسية للبلدان لتبني النقل الكهربائي. تبحث هذه الدراسة البحثية في تأثير تغلغل المركبات الكهربائية على الطاقة والاقتصاد والبيئة في المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة من خلال التنبؤ بمخزون المركبات الكهربائية باستخدام تحليل الانحدار الخطي. تشير النتائج التي تم الحصول عليها إلى أن النمو المتوقع في قطاع الطاقة في المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة سيمكنهما من الحفاظ على انتشار السيارات الكهربائية بنسبة 5 ٪ و 30 ٪ بحلول عام 2030، على التوالي. وفي هذا الصدد، تُقترح مجموعة من السياسات التي ستمكن البلدان من تسريع جهودها لتحقيق الأهداف المنشودة لخفض انبعاثات غازات الدفيئة. على الرغم من أن البحث المقدم يركز على دراسة حالة المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة، إلا أن نتائج البحث معممة بما يكفي لتطبيقها على جميع المناطق الأخرى في المنطقة. ستكون مجموعة السياسات المقترحة بمثابة إرشادات لأصحاب المصلحة المعنيين حول التدابير اللازمة لكهربة النقل البري المستدام في المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة.

La movilidad eléctrica parece traer un cambio de paradigma en el sector del transporte por carretera en todo el mundo. El enorme consumo de combustibles fósiles y la creciente congestión del tráfico han causado preocupaciones sobre el consumo futuro de energía, el crecimiento de la economía y las emisiones de gases de efecto invernadero en los países miembros del Consejo de Cooperación del Golfo. La introducción de vehículos eléctricos (VE) en los dos países más poblados de la región, es decir, el Reino de Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos, se considera una opción prometedora para abordar la contaminación ambiental y los futuros temores relacionados con la economía de la región. Este documento presenta los impulsores clave para que los países adopten el transporte eléctrico. Este estudio de investigación investiga el impacto de la penetración de los vehículos eléctricos en la energía, la economía y el medio ambiente de Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos a través del pronóstico de existencias de vehículos eléctricos mediante el análisis de regresión lineal. Los resultados obtenidos sugieren que el crecimiento esperado en el sector eléctrico de Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos les permitirá mantener una penetración de vehículos eléctricos del 5% y el 30% para 2030, respectivamente. En este sentido, se propone un conjunto de políticas que permitirán a los países acelerar sus esfuerzos para alcanzar los objetivos previstos de reducción de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Aunque la investigación presentada se centra en el estudio de caso de Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos, los hallazgos de la investigación son lo suficientemente generalizados como para aplicarse a todas las demás regiones de la región. El conjunto de políticas sugerido servirá como guía para las partes interesadas pertinentes sobre las medidas necesarias para la electrificación sostenible del transporte por carretera en Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos. La mobilité électrique semble apporter un changement de paradigme dans le secteur du transport routier dans le monde entier. L'énorme consommation de combustibles fossiles et la congestion croissante du trafic ont suscité des inquiétudes quant à la consommation d'énergie future, à la croissance économique et aux émissions de gaz à effet de serre dans les pays membres de la région du Conseil de coopération du Golfe. L'introduction de véhicules électriques (VE) dans les deux pays les plus peuplés de la région, à savoir le Royaume d'Arabie saoudite et les Émirats arabes unis, est considérée comme une option prometteuse pour lutter contre la pollution de l'environnement et les craintes liées à l'économie future. Ce document présente les principaux facteurs incitant les pays à adopter le transport électrique. Cette étude de recherche étudie l'impact de la pénétration des véhicules électriques sur l'énergie, l'économie et l'environnement de l'Arabie saoudite et des Émirats arabes unis grâce à la prévision des stocks de véhicules électriques à l'aide d'une analyse de régression linéaire. Les résultats obtenus suggèrent que la croissance attendue dans le secteur de l'électricité en Arabie saoudite et aux Émirats arabes unis leur permettra de maintenir une pénétration de 5 % et de 30 % des véhicules électriques d'ici 2030, respectivement. À cet égard, un ensemble de politiques est proposé, qui permettra aux pays d'accélérer leurs efforts pour atteindre les objectifs de réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES). Bien que la recherche présentée se concentre sur l'étude de cas de l'Arabie saoudite et des Émirats arabes unis, les résultats de la recherche sont suffisamment généralisés pour être appliqués à toutes les autres régions de la région. L'ensemble de politiques suggéré servira de lignes directrices aux parties prenantes concernées sur les mesures nécessaires à l'électrification durable du transport routier en Arabie saoudite et aux Émirats arabes unis. Electric mobility seems to bring a paradigm shift in the road transport sector worldwide. Huge consumption of fossil fuels and ever-increasing traffic congestion have caused concerns over future energy consumption, economy growth, and greenhouse gas emissions in the Gulf Cooperation Council region's member countries. The introduction of electric vehicles (EVs) in the two most populous countries of the region, i.e., the Kingdom of Saudi Arabia and UAE is considered a promising option to address environmental pollution and future economy-related fears region. This paper presents key drivers for the countries to adopt electric transportation. This research study investigates the impact of EVs penetration on energy, economy, and environment of KSA and UAE through EV stockpile forecasting using linear regression analysis. The obtained results suggest that expected growth in KSA and UAE's power sector will enable them to keep up 5% and 30% EVs penetration by 2030, respectively. In this regard, a set of policies are proposed, which will enable the countries to pace up their efforts to achieve the intended greenhouse gases (GHG) emission reduction goals. Though the presented research is focused on the case study of KSA and UAE, the research findings are generalized enough to be applied to all other regions of the region. The suggested set of policies will serve as guidelines for the relevant stakeholders about the necessary measures required for sustainable road transport electrification in KSA and UAE. يبدو أن التنقل الكهربائي يجلب نقلة نوعية في قطاع النقل البري في جميع أنحاء العالم. تسبب الاستهلاك الهائل للوقود الأحفوري والازدحام المروري المتزايد باستمرار في مخاوف بشأن استهلاك الطاقة في المستقبل ونمو الاقتصاد وانبعاثات غازات الدفيئة في البلدان الأعضاء في مجلس التعاون الخليجي. يعتبر إدخال المركبات الكهربائية (EVs) في البلدين الأكثر اكتظاظًا بالسكان في المنطقة، أي المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة، خيارًا واعدًا لمعالجة التلوث البيئي ومنطقة المخاوف المتعلقة بالاقتصاد المستقبلي. تعرض هذه الورقة الدوافع الرئيسية للبلدان لتبني النقل الكهربائي. تبحث هذه الدراسة البحثية في تأثير تغلغل المركبات الكهربائية على الطاقة والاقتصاد والبيئة في المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة من خلال التنبؤ بمخزون المركبات الكهربائية باستخدام تحليل الانحدار الخطي. تشير النتائج التي تم الحصول عليها إلى أن النمو المتوقع في قطاع الطاقة في المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة سيمكنهما من الحفاظ على انتشار السيارات الكهربائية بنسبة 5 ٪ و 30 ٪ بحلول عام 2030، على التوالي. وفي هذا الصدد، تُقترح مجموعة من السياسات التي ستمكن البلدان من تسريع جهودها لتحقيق الأهداف المنشودة لخفض انبعاثات غازات الدفيئة. على الرغم من أن البحث المقدم يركز على دراسة حالة المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة، إلا أن نتائج البحث معممة بما يكفي لتطبيقها على جميع المناطق الأخرى في المنطقة. ستكون مجموعة السياسات المقترحة بمثابة إرشادات لأصحاب المصلحة المعنيين حول التدابير اللازمة لكهربة النقل البري المستدام في المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة.

La catégorisation des défauts photovoltaïques est une tâche essentielle pour améliorer l'efficacité et la fiabilité d'un système photovoltaïque (PV). Les caractéristiques de sortie d'un système solaire (PV) peuvent être gravement affectées dans diverses conditions de défaut, y compris un court-circuit, une inadéquation de module, un circuit ouvert et de multiples défauts dans des conditions d'ombrage. De tels défauts PV peuvent potentiellement être analysés par l'analyse de la courbe caractéristique PV en utilisant un réseau neuronal multicouche avec un algorithme de gradient conjugué à l'échelle (SCG). Cet article présente une enquête approfondie pour la catégorisation, c'est-à-dire la classification des défauts PV susmentionnés à l'aide de l'algorithme SCG. La contribution majeure des travaux de recherche présentés est la catégorisation des défauts photovoltaïques dans seize classes différentes en considérant les technologies photovoltaïques polycristallines et à couches minces avec deux configurations différentes, y compris SP et TCT. La classification des défauts est réalisée avec une précision élevée de 99,6 % et un temps de calcul rapide de 0,08 s. Les résultats sont validés à travers le tracé de la Matrice de Confusion et de la Région de Convergence (roc) avec leur évaluation de performance dans Matlab. La précision obtenue et le temps de calcul rapide prouvent l'efficacité de l'approche basée sur un réseau neuronal multicouche pour la classification des défauts photovoltaïques afin d'augmenter la puissance de sortie, l'efficacité et la durée de vie des systèmes photovoltaïques. La categorización de las fallas fotovoltaicas es una tarea esencial para mejorar la eficiencia y fiabilidad de un sistema fotovoltaico (PV). Las características de salida de un sistema solar (PV) pueden verse gravemente afectadas en diversas condiciones de falla, incluyendo cortocircuito, desajuste de módulos, circuito abierto y múltiples fallas en condiciones de sombra. Dichas fallas fotovoltaicas se pueden analizar potencialmente a través del análisis de la curva característica fotovoltaica utilizando una red neuronal multicapa con un algoritmo de gradiente conjugado a escala (SCG). Este documento presenta una extensa investigación para la categorización, es decir, la clasificación de las fallas fotovoltaicas mencionadas anteriormente utilizando el algoritmo SCG. La principal contribución del trabajo de investigación presentado es la categorización de fallas fotovoltaicas en dieciséis clases diferentes considerando tecnologías fotovoltaicas policristalinas y de película delgada con dos configuraciones diferentes, incluyendo SP y TCT. La clasificación de fallos se logra con una alta precisión del 99,6% y un tiempo de cálculo rápido de 0,08 segundos. Los resultados se validan a través de la gráfica de la Matriz de Confusión y Región de Convergencia (Roc) con su evaluación de desempeño en MATLAB. La precisión lograda y el rápido tiempo de cálculo demuestran la efectividad del enfoque basado en redes neuronales multicapa para la clasificación de las fallas fotovoltaicas a fin de aumentar la potencia de salida, la eficiencia y la vida útil de los sistemas fotovoltaicos. Categorization of PV faults is an essential task for improving the efficiency and reliability of a photovoltaic (PV) system. Output characteristics of a solar (PV) system can be severely affected under various fault conditions including short circuit, module mismatch, open circuit, and multiple faults under shading conditions. Such PV faults can potentially be analyzed through the PV characteristic curve analysis using a multilayer neural network with a scaled conjugate gradient algorithm (SCG). This paper presents an extensive investigation for categorization, i.e., classification of the above-mentioned PV faults using the SCG algorithm. The major contribution of the presented research work is the categorization of PV faults in sixteen different classes considering polycrystalline and thin-film PV technologies with two different configurations, including SP and TCT. The fault classification is achieved with high accuracy of 99.6% and a fast-computational time of 0.08 sec. The results are validated through the plot of the Confusion Matrix and Region of Convergence (ROC) with their performance evaluation in MATLAB. The achieved accuracy and fast computational time prove the effectiveness of the multilayer neural network-based approach for classification of the PV faults to increase power output, efficiency, and lifespan of PV systems. يعد تصنيف الأعطال الكهروضوئية مهمة أساسية لتحسين كفاءة وموثوقية النظام الكهروضوئي (PV). يمكن أن تتأثر خصائص الإخراج لنظام الطاقة الشمسية (PV) بشدة في ظل ظروف الأعطال المختلفة بما في ذلك دائرة القصر، وعدم تطابق الوحدة، والدائرة المفتوحة، والأعطال المتعددة في ظل ظروف التظليل. يمكن تحليل هذه الأخطاء الكهروضوئية من خلال تحليل المنحنى المميز للكهروضوئية باستخدام شبكة عصبية متعددة الطبقات مع خوارزمية تدرج مترافق متدرج (SCG). تقدم هذه الورقة بحثًا مكثفًا للتصنيف، أي تصنيف الأخطاء الكهروضوئية المذكورة أعلاه باستخدام خوارزمية SCG. تتمثل المساهمة الرئيسية للعمل البحثي المقدم في تصنيف الأخطاء الكهروضوئية في ستة عشر فئة مختلفة مع الأخذ في الاعتبار التقنيات الكهروضوئية متعددة البلورات والأغشية الرقيقة بتكوينين مختلفين، بما في ذلك SP و TCT. يتم تحقيق تصنيف الخطأ بدقة عالية تبلغ 99.6 ٪ ووقت حسابي سريع يبلغ 0.08 ثانية. يتم التحقق من صحة النتائج من خلال مخطط مصفوفة الارتباك ومنطقة التقارب (ROC) مع تقييم أدائها في MATLAB. تثبت الدقة المحققة والوقت الحسابي السريع فعالية النهج القائم على الشبكة العصبية متعددة الطبقات لتصنيف الأعطال الكهروضوئية لزيادة خرج الطاقة والكفاءة وعمر الأنظمة الكهروضوئية.

La catégorisation des défauts photovoltaïques est une tâche essentielle pour améliorer l'efficacité et la fiabilité d'un système photovoltaïque (PV). Les caractéristiques de sortie d'un système solaire (PV) peuvent être gravement affectées dans diverses conditions de défaut, y compris un court-circuit, une inadéquation de module, un circuit ouvert et de multiples défauts dans des conditions d'ombrage. De tels défauts PV peuvent potentiellement être analysés par l'analyse de la courbe caractéristique PV en utilisant un réseau neuronal multicouche avec un algorithme de gradient conjugué à l'échelle (SCG). Cet article présente une enquête approfondie pour la catégorisation, c'est-à-dire la classification des défauts PV susmentionnés à l'aide de l'algorithme SCG. La contribution majeure des travaux de recherche présentés est la catégorisation des défauts photovoltaïques dans seize classes différentes en considérant les technologies photovoltaïques polycristallines et à couches minces avec deux configurations différentes, y compris SP et TCT. La classification des défauts est réalisée avec une précision élevée de 99,6 % et un temps de calcul rapide de 0,08 s. Les résultats sont validés à travers le tracé de la Matrice de Confusion et de la Région de Convergence (roc) avec leur évaluation de performance dans Matlab. La précision obtenue et le temps de calcul rapide prouvent l'efficacité de l'approche basée sur un réseau neuronal multicouche pour la classification des défauts photovoltaïques afin d'augmenter la puissance de sortie, l'efficacité et la durée de vie des systèmes photovoltaïques. La categorización de las fallas fotovoltaicas es una tarea esencial para mejorar la eficiencia y fiabilidad de un sistema fotovoltaico (PV). Las características de salida de un sistema solar (PV) pueden verse gravemente afectadas en diversas condiciones de falla, incluyendo cortocircuito, desajuste de módulos, circuito abierto y múltiples fallas en condiciones de sombra. Dichas fallas fotovoltaicas se pueden analizar potencialmente a través del análisis de la curva característica fotovoltaica utilizando una red neuronal multicapa con un algoritmo de gradiente conjugado a escala (SCG). Este documento presenta una extensa investigación para la categorización, es decir, la clasificación de las fallas fotovoltaicas mencionadas anteriormente utilizando el algoritmo SCG. La principal contribución del trabajo de investigación presentado es la categorización de fallas fotovoltaicas en dieciséis clases diferentes considerando tecnologías fotovoltaicas policristalinas y de película delgada con dos configuraciones diferentes, incluyendo SP y TCT. La clasificación de fallos se logra con una alta precisión del 99,6% y un tiempo de cálculo rápido de 0,08 segundos. Los resultados se validan a través de la gráfica de la Matriz de Confusión y Región de Convergencia (Roc) con su evaluación de desempeño en MATLAB. La precisión lograda y el rápido tiempo de cálculo demuestran la efectividad del enfoque basado en redes neuronales multicapa para la clasificación de las fallas fotovoltaicas a fin de aumentar la potencia de salida, la eficiencia y la vida útil de los sistemas fotovoltaicos. Categorization of PV faults is an essential task for improving the efficiency and reliability of a photovoltaic (PV) system. Output characteristics of a solar (PV) system can be severely affected under various fault conditions including short circuit, module mismatch, open circuit, and multiple faults under shading conditions. Such PV faults can potentially be analyzed through the PV characteristic curve analysis using a multilayer neural network with a scaled conjugate gradient algorithm (SCG). This paper presents an extensive investigation for categorization, i.e., classification of the above-mentioned PV faults using the SCG algorithm. The major contribution of the presented research work is the categorization of PV faults in sixteen different classes considering polycrystalline and thin-film PV technologies with two different configurations, including SP and TCT. The fault classification is achieved with high accuracy of 99.6% and a fast-computational time of 0.08 sec. The results are validated through the plot of the Confusion Matrix and Region of Convergence (ROC) with their performance evaluation in MATLAB. The achieved accuracy and fast computational time prove the effectiveness of the multilayer neural network-based approach for classification of the PV faults to increase power output, efficiency, and lifespan of PV systems. يعد تصنيف الأعطال الكهروضوئية مهمة أساسية لتحسين كفاءة وموثوقية النظام الكهروضوئي (PV). يمكن أن تتأثر خصائص الإخراج لنظام الطاقة الشمسية (PV) بشدة في ظل ظروف الأعطال المختلفة بما في ذلك دائرة القصر، وعدم تطابق الوحدة، والدائرة المفتوحة، والأعطال المتعددة في ظل ظروف التظليل. يمكن تحليل هذه الأخطاء الكهروضوئية من خلال تحليل المنحنى المميز للكهروضوئية باستخدام شبكة عصبية متعددة الطبقات مع خوارزمية تدرج مترافق متدرج (SCG). تقدم هذه الورقة بحثًا مكثفًا للتصنيف، أي تصنيف الأخطاء الكهروضوئية المذكورة أعلاه باستخدام خوارزمية SCG. تتمثل المساهمة الرئيسية للعمل البحثي المقدم في تصنيف الأخطاء الكهروضوئية في ستة عشر فئة مختلفة مع الأخذ في الاعتبار التقنيات الكهروضوئية متعددة البلورات والأغشية الرقيقة بتكوينين مختلفين، بما في ذلك SP و TCT. يتم تحقيق تصنيف الخطأ بدقة عالية تبلغ 99.6 ٪ ووقت حسابي سريع يبلغ 0.08 ثانية. يتم التحقق من صحة النتائج من خلال مخطط مصفوفة الارتباك ومنطقة التقارب (ROC) مع تقييم أدائها في MATLAB. تثبت الدقة المحققة والوقت الحسابي السريع فعالية النهج القائم على الشبكة العصبية متعددة الطبقات لتصنيف الأعطال الكهروضوئية لزيادة خرج الطاقة والكفاءة وعمر الأنظمة الكهروضوئية.

Le micro-réseau (MG) a des propriétés étendues pour surmonter les problèmes courants du système de distribution local. Certains de ces problèmes sont la production et la différence de demande, la panne d'électricité et la panne d'électricité, les préoccupations environnementales dues à la combustion des ressources naturelles dans les centrales électriques (indirectement) et les problèmes de fiabilité. Des recherches sur le micro-réseau sont menées pour améliorer ses caractéristiques afin d'atténuer les problèmes de qualité de l'énergie (PQ) associés au système de distribution. L'affaissement de la tension et la houle sont des problèmes majeurs de qualité de l'énergie depuis des décennies, les charges dans le système de distribution sont fortement affectées en raison de ces problèmes de qualité de l'énergie. Dans le système de distribution, une stratégie de compensation de la qualité du micro-réseau et de l'énergie devrait exister afin d'assurer la fiabilité et l'atténuation de l'affaissement de la tension/de la houle. Le restaurateur de tension dynamique (DVR) est un dispositif complet de système de transmission de courant alternatif flexible (FACTS) basé sur l'électronique de puissance, il s'agit d'un dispositif FACTS de troisième génération car sa flexibilité de sélection de schéma de contrôle et son approche de couplage de ligne électrique le font progresser par rapport aux dispositifs FACTS de première et de deuxième génération. Dans cet article, un restaurateur de tension dynamique amélioré (EDVR) est présenté pour atténuer efficacement l'affaissement/la houle de la tension dans le micro-réseau connecté au réseau. D'un côté, la présence d'une structure de micro-réseau assure la fiabilité du système de distribution pour les charges locales de l'autre côté, EDVR assure une alimentation électrique sans affaissement de tension/gonflement pour les charges. La stratégie de contrôle de l'EDVR est basée sur une approche de cadre de référence synchrone amélioré (ESRF) et un système de technique floue. ESRF est spécialement conçu pour un fonctionnement rapide et précis de l'EDVR alors que ; le système de technique floue est responsable de l'alimentation en tension normalisée pour les charges locales. La tension de liaison CC de l'EDVR est efficacement régulée à l'aide du schéma de contrôle proposé au moment de la compensation de l'affaissement/de la houle de la tension. L'analyse de stabilité du contrôle ESRF a été réalisée à l'aide de la modélisation de la VSC et du système d'analyse des valeurs propres. Les résultats de la simulation sur Matlab/Simulink ont vérifié les performances de l'EDVR dans le cadre de l'approche de contrôle présentée, de sorte que les charges spécifiques dans le système de distribution sont plus sûres dans le cadre du système de micro-réseau proposé avec l'EDVR. La microrred (MG) tiene propiedades extensas para superar los problemas comunes del sistema de distribución local. Algunos de esos problemas son la diferencia de generación y demanda, el apagón y el apagón, las preocupaciones ambientales debido a la quema de recursos naturales en las centrales eléctricas (indirectamente) y los problemas de confiabilidad. Se están llevando a cabo investigaciones sobre la microrred para mejorar sus características y mitigar los problemas de calidad de la energía (PQ) asociados con el sistema de distribución. La caída de tensión y el oleaje han sido los principales problemas de calidad de la energía durante décadas, las cargas en el sistema de distribución se ven muy afectadas debido a estos problemas de calidad de la energía. En el sistema de distribución, debe existir una estrategia de compensación de la microrred y la calidad de la energía para garantizar la confiabilidad y la mitigación del pandeo/oleaje de la tensión. El restaurador de voltaje dinámico (DVR) es un dispositivo integral de sistema de transmisión de corriente alterna flexible (FACTS) basado en electrónica de potencia, es un dispositivo FACTS de tercera generación, ya que su flexibilidad de selección de esquema de control y su enfoque de acoplamiento de línea eléctrica lo hacen avanzar en comparación con LOS DISPOSITIVOS FACTS de primera y segunda generación. En este documento, se presenta un restaurador de voltaje dinámico mejorado (EDVR) para mitigar de manera eficiente el pandeo/aumento de voltaje en la microrred conectada a la red. Por un lado, la presencia de una estructura de microrred garantiza la confiabilidad del sistema de distribución para cargas locales, por otro lado, EDVR garantiza una fuente de alimentación libre de pandeo/oleaje para cargas. La estrategia de control de EDVR se basa en un enfoque de marco de referencia síncrono mejorado (ESRF) y un sistema de técnica difusa. ESRF está especialmente diseñado para un funcionamiento rápido y preciso de EDVR, mientras que el sistema de técnica difusa es responsable del suministro de voltaje estandarizado para cargas locales. El voltaje de enlace de CC de EDVR se regula de manera efectiva con la ayuda del esquema de control propuesto en el momento de la compensación de pandeo/oleaje de voltaje. El análisis de estabilidad del control ESRF se ha realizado utilizando el modelado de VSC y el sistema de análisis de valores propios. Los resultados de la simulación en MATLAB/Simulink verificaron el rendimiento de EDVR bajo el enfoque de control presentado, por lo tanto, las cargas específicas en el sistema de distribución son más seguras bajo el sistema de microrred propuesto con EDVR. Microgrid (MG) has extensive properties to overcome common problems of local distribution system. Some of those problems are generation and demand difference, blackout and brownout, environmental concerns due to burning of natural resources in power stations (indirectly), and reliability issues. Research on microgrid is being conducted to enhance its features to mitigate power quality (PQ) problems associated with distribution system. Voltage sag and swell have been major power quality problems for decades, loads in distribution system are heavily affected due to these power quality problems. In the distribution system, microgrid and power quality compensation strategy should be existed in order to ensure reliability and voltage sag/swell mitigation. Dynamic voltage restorer (DVR) is comprehensive power electronics based Flexible Alternating Current Transmission System (FACTS) device, it is third-generation FACTS device as its control scheme selection flexibility and power line coupling approach make it advance when compare to first and second-generation FACTS devices. In this paper, an Enhanced Dynamic Voltage Restorer (EDVR) is presented to efficiently mitigate voltage sag/swell in grid connected microgrid. On the one side, the presence of microgrid structure ensures reliability of distribution system for local loads on the other side, EDVR ensures voltage sag/swell free power supply for loads. The control strategy of EDVR is based on enhanced synchronous reference frame (ESRF) approach and fuzzy technique system. ESRF is specially design for fast and precise operation of EDVR whereas; fuzzy technique system is responsible for standardized voltage supply for local loads. DC link voltage of EDVR is effectively regulated with the help of proposed control scheme at the time of voltage sag/swell compensation. Stability analysis of ESRF control has been done using modeling of VSC and eigenvalue analysis system. Simulation results on MATLAB/Simulink verified the performance of EDVR under presented control approach hence the specific loads in distribution system are more secure under proposed microgrid system with EDVR. تتمتع Microgrid (MG) بخصائص واسعة للتغلب على المشكلات الشائعة لنظام التوزيع المحلي. بعض هذه المشاكل هي اختلاف التوليد والطلب، وانقطاع التيار الكهربائي وانقطاع التيار الكهربائي، والمخاوف البيئية بسبب حرق الموارد الطبيعية في محطات الطاقة (بشكل غير مباشر)، وقضايا الموثوقية. يتم إجراء أبحاث حول الشبكة الدقيقة لتعزيز ميزاتها للتخفيف من مشاكل جودة الطاقة (PQ) المرتبطة بنظام التوزيع. كان ترهل الجهد وتضخمه من المشاكل الرئيسية في جودة الطاقة لعقود من الزمن، وتأثرت الأحمال في نظام التوزيع بشدة بسبب مشاكل جودة الطاقة هذه. في نظام التوزيع، يجب وجود استراتيجية لتعويض الشبكة الدقيقة وجودة الطاقة من أجل ضمان الموثوقية وتخفيف ترهل/تضخم الجهد. جهاز استعادة الجهد الديناميكي (DVR) هو جهاز شامل قائم على إلكترونيات الطاقة لنظام نقل التيار المتردد المرن (FACTS)، وهو جهاز FACTS من الجيل الثالث حيث أن مرونة اختيار مخطط التحكم ونهج اقتران خط الطاقة يجعله يتقدم عند مقارنته بأجهزة FACTS من الجيل الأول والثاني. في هذه الورقة، يتم تقديم جهاز استعادة الجهد الديناميكي المحسن (EDVR) للتخفيف بفعالية من ترهل/انتفاخ الجهد في الشبكة الدقيقة المتصلة بالشبكة. من ناحية، يضمن وجود بنية الشبكة الدقيقة موثوقية نظام التوزيع للأحمال المحلية على الجانب الآخر، ويضمن EDVR إمدادات طاقة خالية من الترهل/الانتفاخ للأحمال. تعتمد استراتيجية التحكم في EDVR على نهج الإطار المرجعي المتزامن المحسن (ESRF) ونظام التقنية الغامض. تم تصميم ESRF خصيصًا للتشغيل السريع والدقيق لـ EDVR في حين أن نظام تقنية غامض مسؤول عن إمداد الجهد القياسي للأحمال المحلية. يتم تنظيم جهد وصلة التيار المستمر لـ EDVR بشكل فعال بمساعدة مخطط التحكم المقترح في وقت تعويض ترهل/تضخم الجهد. تم إجراء تحليل الاستقرار للتحكم في ESRF باستخدام نمذجة VSC ونظام تحليل القيمة الذاتية. تحققت نتائج المحاكاة على MATLAB/Simulink من أداء EDVR تحت نهج التحكم المقدم وبالتالي فإن الأحمال المحددة في نظام التوزيع أكثر أمانًا تحت نظام الشبكة الدقيقة المقترح مع EDVR.