Le système de stockage d'énergie (SSE) possède un potentiel énorme pour contrer à la fois la croissance rapide des ressources énergétiques renouvelables intermittentes (SER) et fournir un support de fréquence au micro-réseau (MG). Étant donné que le déploiement du SSE a surmonté le déséquilibre entre la production et la consommation, cependant, leur coût massif, ainsi que la tendance à la dégradation, sont les considérations restrictives qui exigent des solutions alternatives pour fournir un fonctionnement stable du micro-réseau. Pour aider l'ESS, les véhicules électriques (VE) sont intégrés au système. Les véhicules électriques sont progressivement devenus commercialement viables et une attention considérable a été accordée aux technologies de véhicule à réseau. Une collaboration appropriée entre ESS et EVS a une bonne capacité à gérer les irrégularités de fréquence pour assurer le fonctionnement efficace de la MG. Cet article présente une nouvelle combinaison de deux techniques de contrôle, à savoir le contrôle prédictif de modèle (MPC) et le contrôle adaptatif de chute (ADC), pour s'attaquer au problème de la régulation de fréquence dans la MG isolée, en contrôlant efficacement l'ESS et les EV lors de l'intégration à grande échelle des res ou d'un changement énorme de la demande de charge. Premièrement, le MPC régule l'ESS en fonction de l'écart de fréquence du système, et deuxièmement, l'ADC gère la puissance des VE selon les spécifications du système en conservant le moins d'énergie possible pour une utilisation potentielle des VE. De plus, un algorithme génétique avancé est appliqué pour ajuster les paramètres MPC et ADC afin d'obtenir des performances optimisées. Une MG isolée est modélisée et vérifiée dans MATLAB/Simulink en utilisant les techniques de contrôle susmentionnées. En outre, différentes études de cas sont prises en compte pour valider la combinaison de l'ADC et du MPC pour la régulation de fréquence d'une MG isolée. De plus, le contrôleur MPC proposé est comparé au contrôleur proportionnel-intégral (FPI) à logique floue et au contrôleur proportionnel-intégral (PI), le MPC fournit de meilleurs résultats de performance par rapport aux contrôleurs FPI et PI.

El sistema de almacenamiento de energía (ESS) posee un enorme potencial para contrarrestar el rápido crecimiento de los recursos energéticos renovables intermitentes (RES) y proporcionar soporte de frecuencia a la microrred (MG). Sin embargo, dado que el despliegue de ESS ha superado el desequilibrio entre generación y consumo, su costo masivo, así como la tendencia a la degradación, son las consideraciones restrictivas que exigen soluciones alternativas para proporcionar un funcionamiento estable de la microrred. Para ayudar al ESS, los vehículos eléctricos (EV) se incorporan al sistema. Los vehículos eléctricos han sido gradualmente viables comercialmente y se ha prestado una atención considerable a las tecnologías de vehículo a red. La colaboración adecuada entre ESS y EVS tiene una buena capacidad para gestionar las irregularidades de frecuencia para garantizar el funcionamiento eficiente del MG. Este artículo presenta una combinación novedosa de dos técnicas de control, es decir, el control predictivo del modelo (MPC) y el control adaptativo de la caída (ADC), para abordar el problema de la regulación de frecuencia en la MG aislada, controlando eficazmente el ESS y los EV durante la integración a gran escala de las RES o el gran cambio en la demanda de carga. En primer lugar, el MPC regula el ESS de acuerdo con la desviación de frecuencia del sistema y, en segundo lugar, el ADC gestiona la potencia de los VE de acuerdo con las especificaciones del sistema al retener la menor potencia posible para el uso potencial de los VE. Además, se aplica un algoritmo genético avanzado para ajustar los parámetros MPC y ADC con el fin de lograr un rendimiento optimizado. Un MG aislado se modela y verifica en MATLAB/Simulink utilizando las técnicas de control mencionadas anteriormente. Además, se tienen en cuenta diferentes estudios de casos para validar la combinación de ADC y MPC para la regulación de frecuencia de una MG aislada. Además, el controlador MPC propuesto se compara con el controlador proporcional-integral (FPI) de lógica difusa y el controlador proporcional-integral (PI), el MPC proporciona mejores resultados de rendimiento en comparación con los controladores FPI y PI.

Energy storage system (ESS) possesses tremendous potential to counter both the rapid growth of intermittent renewable energy resources (RESs) and provide frequency support to the microgrid (MG). Since the deployment of ESS has overcome the imbalance between generation and consumption, however, their massive cost, as well as degradation tendency, are the restricting considerations that demand alternative solutions to provide stable microgrid operation. To assist ESS, the electric vehicles (EVs) are incorporated into the system. EVs have been gradually commercially viable and considerable focus has been paid to vehicle-to-grid technologies. Appropriate collaboration between ESS and EVs has good capability to manage the frequency irregularities to ensure the efficient operation of the MG. This article presents a novel combination of two control techniques i.e., model predictive control (MPC) and adaptive droop control (ADC), to tackle the frequency regulation issue in the isolated MG, by effectively controlling the ESS and EVs during the large-scale integration of RESs or huge change in load demand. Firstly, the MPC regulates the ESS according to the system frequency deviation, and secondly, the ADC manages the power of EVs according to system specifications by retaining the least possible power for potential usage of EVs. Moreover, an advanced genetic algorithm is applied to tune the MPC and ADC parameters in order to achieve optimized performance. An isolated MG is modeled and verified in MATLAB/Simulink using the above-mentioned control techniques. Further, different case studies are taken into account to validate the combination of ADC and MPC for frequency regulation of an isolated MG. Additionally, the proposed MPC controller is compared with fuzzy logic proportional-integral (FPI) controller and proportional-integral (PI) controller, the MPC provides better performance results as compared with FPI and PI controllers.

يمتلك نظام تخزين الطاقة (ESS) إمكانات هائلة لمواجهة كل من النمو السريع لموارد الطاقة المتجددة المتقطعة (RESs) وتوفير دعم التردد للشبكة الدقيقة (MG). نظرًا لأن نشر ESS قد تغلب على عدم التوازن بين التوليد والاستهلاك، فإن تكلفتها الهائلة، بالإضافة إلى ميلها إلى التدهور، هي الاعتبارات المقيدة التي تتطلب حلولًا بديلة لتوفير تشغيل مستقر للشبكة الدقيقة. لمساعدة ESS، يتم دمج المركبات الكهربائية (EVs) في النظام. أصبحت السيارات الكهربائية تدريجياً قابلة للتطبيق تجارياً وتم التركيز بشكل كبير على تقنيات النقل من مركبة إلى شبكة. التعاون المناسب بين ESS و EVs لديه قدرة جيدة على إدارة مخالفات التردد لضمان التشغيل الفعال لـ MG. تقدم هذه المقالة مزيجًا جديدًا من تقنيتي التحكم، أي نموذج التحكم التنبؤي (MPC) والتحكم في التدلي التكيفي (ADC)، لمعالجة مشكلة تنظيم التردد في MG المعزولة، من خلال التحكم الفعال في ESS و EVs أثناء التكامل واسع النطاق لـ RESs أو التغيير الهائل في الطلب على الحمل. أولاً، تنظم MPC نظام ESS وفقًا لانحراف تردد النظام، وثانيًا، تدير ADC طاقة المركبات الكهربائية وفقًا لمواصفات النظام من خلال الاحتفاظ بأقل طاقة ممكنة للاستخدام المحتمل للمركبات الكهربائية. علاوة على ذلك، يتم تطبيق خوارزمية جينية متقدمة لضبط معلمات MPC و ADC من أجل تحقيق الأداء الأمثل. يتم نمذجة MG المعزول والتحقق منه في MATLAB/Simulink باستخدام تقنيات التحكم المذكورة أعلاه. علاوة على ذلك، تؤخذ دراسات الحالة المختلفة في الاعتبار للتحقق من صحة الجمع بين ADC و MPC لتنظيم تردد MG المعزول. بالإضافة إلى ذلك، تتم مقارنة وحدة تحكم MPC المقترحة بوحدة تحكم منطقية متناسبة ومتكاملة (FPI) ووحدة تحكم متناسبة ومتكاملة (PI)، وتوفر MPC نتائج أداء أفضل مقارنة بوحدات تحكم FPI و PI.