ENERGY MANAGEMENT IN SMART INTER-CONNECTED MICRO-GRIDS USING A HYBRID SPERM SWARM OPTIMIZATION AND GRAVITATIONAL SEARCH ALGORITHM | ||||
| Journal of Al-Azhar University Engineering Sector | ||||
| Article 7, Volume 18, Issue 66, January 2023, Page 98-115 PDF (1.66 MB) | ||||
| Document Type: Original Article | ||||
| DOI: 10.21608/auej.2023.283030 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
Fayez kamel ; Mohammed A Mehanna ; Mohamed M Al-Gazzar
| ||||
| Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Al-Azhar University, Cairo, Egypt. | ||||
| Abstract | ||||
| In order to achieve global optimal solutions, this paper proposes a new hybrid sperm swarm optimization and gravitational search algorithm (HSSOGSA), which is based on the idea of balancing the exploration and exploitation capabilities by combining sperm swarm optimization (SSO), which has a fast convergence rate, and a gravitational search algorithm (GSA), which can efficiently explore a search domain.Here, the suggested algorithm is utilized to assess how interconnected micro-grids(IMGs) should operate economically, includingoptimization energy management for charging the system of electric vehicles (EVs),where the optimal charging system for the EV is applied in one micro-grid of interconnected micro-grids. Each micro-grid (MG) consists of various distributed generation (DG) units, including solar photovoltaic (PV), wind turbine (WT), and micro-turbine (MT). The primary objective functionof each micro-grid seeks to minimize the cost of total power generation while taking into account the power exchange between IMGs and utility with a focus particular emphasis on technical constraints.The suggested HSSOGSA algorithm is compared with another optimization technique based on sperm swarm optimization (SSO) and war strategy optimization (WSO) algorithms to demonstrate its effectiveness.Results obtained from the HSSOGSA algorithm demonstrate how to manage energy transfer between each MG and the utility. It has small electricity consumption for a variety of daily loads Including the loads for charging EVs as well as small the price of overall electricity output, small utility costs, raising micro turbine (MT) efficiencyandsmart regulation of EVs charging throughout the day. يقترح هذ البحث خوارزمية جديدةللحصول علي الحل الامثلوهي (الخوارزمية الهجينة المكونه من سرب الحيوانات المنوية مع خوارزمية بحث الجاذبية) ، التي تعتمد على فكرة تحقيق التوازن بين قدرات الاستكشاف والاستغلال من خلال الجمع بين تحسين أسراب الحيوانات المنويةالتي لديها معدل تقارب سريع، وخوارزمية بحث الجاذبية التي يمكن أن تستكشف بكفاءة. يتم استخدام الخوارزمية المقترحة لتقييم كيفية عمل الشبكات الدقيقة المترابطة اقتصاديًا، بما في ذلك تحسين إدارة الطاقة لشحن نظام المركبات الكهربية حيث يتم تطبيق نظام الشحن الأمثل للمركبات الكهربيةفياحدالشبكات الصغيرة المترابطة.وتتكون كل شبكة صغيرة من انواع مختلفة من وحدات التوليد الموزعة، بما في ذلك الطاقة الشمسية ، توربينات الرياح ، والتوربينات الصغيرة حيث ان الغرض الرئيسي لكل شبكةهو الحد من التكلفة الاجماليةلتوليد الطاقة بها مع الأخذ في الاعتبار تبادل الطاقة بين الشبكات الصغيرة المترابطة والشبكةالعامة مع التركيز بشكل خاص على القيود التقنية. كما تم عمل مقارنة بين الخوارزمية المقترحة معخوارزميات اخري مثل (خوارزمية تحسين سرب الحيوانات المنوية وخوارزمية تحسين استراتيجية الحرب) لإظهار فاعليتها. وتبين النتائج التي تم الحصول عليها من تلك الخوارزمية المقترحةان إدارة نقل الطاقة بين كل من الشبكات الصغيرة المترابطة والشبكة العامةتستطيع أن تقلل من التكلفة الاجمالية لاستهلاك الطاقة الكهربية لمجموعة متنوعة من الأحمال اليومية المتضمنة لاحمال منظومة شحنالمركبات الكهربية، زيادة كفاءة التوربينات الصغيرة المستخدمة في توليد الطاقة الكهربية بما في ذلك التنظيم الامثل لعملية شحن المركبات الكهربية داخل الشبكات | ||||
| Keywords | ||||
| Electricvehicles; Energy management; Smart grid; Interconnected micro-grids (IMGs); Hybrid sperm swarm optimization and gravitational search algorithm (HSSOGSA). المركبات الكهربية; ادارة الطاقة; الشبكة الذكية; الشبكات الصغيرة المترابطة; الخوازمية الهجينة المكونه من سرب الحيوانات المنوية مع خوارزمية بحث الجاذبية | ||||
|
Statistics Article View: 142 PDF Download: 122 |
||||
