Cet article présente un nouveau contrôleur de calendrier optimal pour gérer les ressources énergétiques renouvelables (res) dans les centrales électriques virtuelles (VPP) à l'aide d'un algorithme d'optimisation de l'essaim de particules binaires (BPSO). Il est crucial de minimiser les coûts en donnant la priorité à l'utilisation durable des ressources au lieu d'acheter sur le réseau national. L'efficacité de l'approche proposée est examinée par le système de bus IEEE 14 contenant des micro-réseaux (MG) intégrés aux res sous la forme de VPP.La demande de charge réelle enregistrée est utilisée pour modéliser et simuler les des études de cas de test du système pendant 24 h à Perlis, en Malaisie.En outre, les données météorologiques recueillies auprès du Département météorologique malaisien, telles que les données sur l'état du vent, du soleil, du carburant et de la batterie, sont utilisées dans le BPSO pour trouver les meilleurs horaires ON et OFF.Les résultats ont révélé que l'algorithme BPSO développé est robuste en matière de réduction de la consommation d'énergie et des émissions du VPP.Cette étude contribue au développement d'un algorithme d'optimisation pour un contrôleur de planification optimal du VPP intégré MG afin de réduire les émissions de carbone et de gérer l'énergie durable.Enfin, une analyse comparative de les algorithmes optimaux par rapport aux conventionnels justifient l'utilisation de l'intégration des sources d'énergie renouvelables et valident le BPSO développé pour la gestion durable de l'énergie et la réduction des émissions.

Este documento presenta un novedoso controlador de cronograma óptimo para administrar los recursos de energía renovable (RES) en la planta de energía virtual (VPP) utilizando un algoritmo de optimización de enjambre de partículas binarias (BPSO). Es crucial minimizar los costos dando prioridad al uso de recursos sostenibles en lugar de comprar de la red nacional. La efectividad del enfoque propuesto es examinada por el sistema de bus IEEE 14 que contiene microrredes (MG) integradas con RES en forma de VPP.La demanda de carga real registrada se utiliza para modelar y simular la estudios de casos de prueba del sistema durante 24 h en Perlis, Malasia. Además, los datos meteorológicos recopilados del Departamento Meteorológico de Malasia, como los datos eólicos, solares, de combustible y de estado de la batería, se utilizan en el BPSO para encontrar los mejores horarios de encendido y APAGADO. Los resultados encontraron que el algoritmo BPSO desarrollado es sólido para reducir el consumo de energía y las emisiones del VPP.Este estudio contribuye al desarrollo de un algoritmo de optimización para un controlador de programación óptimo del VPP integrado de MG con el fin de reducir las emisiones de carbono y gestionar la energía sostenible. Por último, un análisis comparativo de los algoritmos óptimos sobre los convencionales justifican el uso de la integración de RES y validan el BPSO desarrollado para la gestión sostenible de la energía y la reducción de emisiones.

This paper introduces a novel optimal schedule controller to manage renewable energy resources (RESs) in virtual power plant (VPP) using binary particle swarm optimization (BPSO) algorithm.It is crucial to minimize the costs giving priority for sustainable resources use instead of purchasing from the national grid.The effectiveness of the proposed approach is examined by the IEEE 14 bus system containing microgrids (MGs) integrated with RESs in the form of VPP.Real load demand recorded is used to model and simulate the test case studies of the system for 24 h in Perlis, Malaysia.Moreover, weather data collected from the Malaysian Meteorological Department such as wind, solar, fuel, and battery status data are used in the BPSO to find the best ON and OFF schedules.The results found that the developed BPSO algorithm is robust in reducing energy consumption and emissions of the VPP.This study contributes to the development of an optimization algorithm for an optimal scheduling controller of MG integrated VPP in order to reduce carbon emissions and manage sustainable energy.Finally, a comparative analysis of the optimal algorithms over conventional justifies the use of RESs integration and validates the developed BPSO for sustainable energy management and emissions reduction.

تقدم هذه الورقة وحدة تحكم في الجدول الزمني الأمثل لإدارة موارد الطاقة المتجددة (RESs) في محطة الطاقة الافتراضية (VPP) باستخدام خوارزمية تحسين سرب الجسيمات الثنائية (BPSO). من الأهمية بمكان تقليل التكاليف مع إعطاء الأولوية لاستخدام الموارد المستدامة بدلاً من الشراء من الشبكة الوطنية. يتم فحص فعالية النهج المقترح من خلال نظام ناقل IEEE 14 الذي يحتوي على شبكات دقيقة (MGs) مدمجة مع RESs في شكل VPP. يتم استخدام طلب الحمل الحقيقي المسجل لنمذجة ومحاكاة دراسات حالة اختبار النظام لمدة 24 ساعة في بيرليس، ماليزيا. علاوة على ذلك، يتم استخدام بيانات الطقس التي تم جمعها من إدارة الأرصاد الجوية الماليزية مثل بيانات حالة الرياح والطاقة الشمسية والوقود والبطارية في BPSO للعثور على أفضل الجداول الزمنية للتشغيل والإيقاف. وجدت النتائج أن خوارزمية BPSO المطورة قوية في تقليل استهلاك الطاقة والانبعاثات من VPP. تساهم هذه الدراسة في تطوير خوارزمية تحسين لوحدة تحكم جدولة مثالية لـ MG Integrated VPP من أجل تقليل انبعاثات الكربون وإدارة الطاقة المستدامة. أخيرًا، تحليل مقارن تبرر الخوارزميات المثلى على التقليدية استخدام تكامل RESs وتتحقق من صحة BPSO المطور لإدارة الطاقة المستدامة وخفض الانبعاثات.