برنامه‌ریزی بهینۀ مدیریت انرژی تجدیدپذیر و ذخیره‌ساز برای یک ریزشبکۀ هوشمند صنعتی با استفاده از مدل ترکیبی جدید مبتنی‌بر آموزش عمیق ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 پژوهشکده انرژی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان، ایران.

2 دانشکده مهندسی، دانشگاه ولیعصر (عج)، رفسنجان، ایران

3 شرکت معدنی و صنعتی گل گهر سیرجان، کرمان، ایران.

4 شرکت معدنی و صنعتی گل گهر سیرجان، کرمان، ایران

چکیده

منابع انرژی تجدیدپذیر به‌عنوان یک گزینۀ اولویت‌دار برای کاهش هزینه و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای از سوخت‌های فسیلی توجه زیادی را به خود جلب کرده‌اند. بااین‌حال، استفاده از آن‌ها باعث عدم قطعیت و کاهش قابلیت اطمینان در صنایع می‌شود. علاوه‌بر این، نوسانات سریع در تولید انرژی‌های تجدیدپذیر می‌تواند زیرساخت‌های شبکه را تحت‌ فشار قرار دهد و به سرمایه‌گذاری در سیستم‌های مدیریت شبکۀ پیشرفته و راه‌حل‌های ذخیره انرژی برای حفظ ثبات و قابلیت اطمینان سیستم نیاز دارد. در این مقاله یک چارچوب جامع برای بهینه‌سازی عملکرد و سودآوری یک ریزشبکۀ هوشمند پیشنهاد می‌شود. برای این منظور، ابتدا با استفاده از روش‌های انتخاب مشخصه‌های مناسب برای مدل پیش‌بینی ترکیبی با معماری شبکه‌های عصبی آبشاری و یادگیری عمیق، به‌طور دقیق بار خالص و قیمت برق را پیش‌بینی می‌شود. براساس نتایج به‌دست‌آمده، الگوریتم پیشنهادی به‌طور میانگین به‌دقت پیش‌بینی قابل توجهی برای پیش‌بینی بار خالص و قیمت برق دست می‌یابد که اثربخشی آن را در مدل‌سازی پیچیدگی‌های ذاتی این متغیرها نشان می‌دهد. علاوه‌بر این، این مقاله تأثیر ذخیره‌ساز انرژی را بر سودآوری ریزشبکۀ هوشمند بررسی می‌کند. نتایج نشان می‌دهد که ترکیب یک ذخیره‌ساز انرژی با اندازۀ بهینه می‌تواند درآمد ریزشبکۀ هوشمند را تا میزان قابل‌ توجهی افزایش دهد و مزایای اقتصادی ذخیره‌سازی انرژی را در کاهش چالش‌های ناشی از یکپارچه‌سازی انرژی‌های تجدیدپذیر برجسته کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] Amusat, O., Shearing, P., Fraga, E., "Optimal design of hybrid energy systems incorporating stochastic renewable resources fluctuations", Journal of Energy Storage, Vol. 15, pp. 379–399, 2018, https://doi.org/10.1016/j.est.2017.12.003.
[2] Matos, C., Carneiro, J., Silva, P., "Overview of large-scale underground energy storage technologies for integration of renewable energies and criteria for reservoir identification", Journal of Energy Storage, Vol. 21, pp. 241–258, 2019, https://doi.org/10.1016/j.est.2018.11.023.
[3] Huang, Qi, N., , Fan, K., Z., Xu, B., "Long-term energy management for microgrid with hybrid hydrogen-battery energy storage: A prediction-free coordinated optimization framework", Applied Energy, Vol. 377, pp. 124485, 2025, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.124485.
[4] Nguyen, T. T., Nguyen, H. P., "Optimal operation of battery energy storage system in microgrid to minimize electricity cost based on model predictive control using coyote algorithm", Journal of Energy Storage, Vol. 114, p. 115904. https://doi.org/10.1016/j.est.2025.115904.
[5] Ghasemi, A., Monfared, H., Loni, A., Marzband, M., "CVaR-based retail electricity pricing in day-ahead scheduling of microgrids", Energy, Vol. 227, pp. 120529, 2021, https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.120529.
[6] Berrada, A., Loudiyi, K., "Operation, sizing, and economic evaluation of storage for solar and wind power plants", Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 59, pp. 1117–1129, 2016, https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.01.048.
[7] Jing, W., Aksoy, M., Rahman, M. A., Alenezi, A. H., Deriche, M., Tao, H., "Multi-objective planning and optimal configuration of wind, solar, and energy storage in interconnected microgrid clusters using Vine Copula scenario generation and antlion optimization", Renewable Energy, Vol. 256, p. 124313, 2025, https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.124313.
[8] Fernández-Blanco, R., Dvorkin, Y., Xu, B., Wang, Y., Kirschen, D., "Optimal energy storage siting and sizing: A WECC case study", IEEE Transactions on Sustainable Energy, Vol. 8, No. 2, pp. 733–743, 2016, https://doi.org/10.1109/TSTE.2016.2616444.
[9] Sfikas, E., Katsigiannis, Y., Georgilakis, P., "Simultaneous capacity optimization of distributed generation and storage in medium voltage microgrids", International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 67, pp. 101–113, 2015,https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.11.009.
[10] Wan, L., Yang, J., Yang, Y., Li, T., Liu, H., Wen, F., "Optimal sizing and operation of community hybrid energy storage systems", Journal of Energy Storage, Vol. 119, p. 116209, 2025, https://doi.org/10.1016/j.est.2025.116209.
[11] Liu, B., Lund, J., Liao, S., Jin, X., Liu, L., Cheng, C., "Optimal power peak shaving using hydropower to complement wind and solar power uncertainty", Energy Conversion and Management, Vol. 209, p. 112628, 2020, https://doi.org/10.1016/j.enconman.2020.112628.
[12] Gougheri, S., Jahangir, H., Golkar, M., Ahmadian, A., Golkar, M., "Optimal participation of a virtual power plant in electricity market considering renewable energy: A deep learning-based approach", Sustainable Energy, Grids and Networks, Vol. 26, p. 100448, 2021, https://doi.org/10.1016/j.segan.2021.100448.
[13] Das, S. Basu, M., "Day-ahead optimal bidding strategy of microgrid with demand response program considering uncertainties and outages of renewable energy resources", Energy, Vol. 190, p. 116441, 2020, https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116441.
[14] Ghavidel, S., Ghadi, M., Azizivahed, A., Aghaei, J., Li, L., Zhang, J., "Risk-constrained bidding strategy for a joint operation of wind power and CAES aggregators", IEEE Transactions on Sustainable Energy, Vol. 11, No. 1, pp. 457–466, 2019, https://doi.org/10.1109/TSTE.2019.2895332.
[15] Xu, X., Hu, W., Cao, D., Huang, Q., Liu, Z., Liu, W., Blaabjerg, F., "Scheduling of wind-battery hybrid system in the electricity market using distributionally robust optimization", Renewable Energy, Vol. 156, pp. 47–56, 2020, https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.04.057.
[16] Lak, O., Rastegar, M., Mohammadi, M., Shafiee, S., Zareipour, H., "Risk-constrained stochastic market operation strategies for wind power producers and energy storage systems", Energy, Vol. 215, p. 119092, 2021, https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119092.
[17] Akbari, E., Hooshmand, R., Gholipour, M., Parastegari, M., "Stochastic programming-based optimal bidding of compressed air energy storage with wind and thermal generation units in energy and reserve markets", Energy, Vol. 171, pp. 535–546, 2019, https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.01.014.
[18] Liu, Z., Chen, Y., Zhuo, R., Jia, H., "Energy storage capacity optimization for autonomy microgrid considering CHP and EV scheduling", Applied Energy, Vol. 210, pp. 1113–1125, 2018, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.07.002.
[19] Pandžić, H., Wang, Y., Qiu, T., Dvorkin, Y., Kirschen, D., "Near-optimal method for siting and sizing of distributed storage in a transmission network", IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 30, No. 5, pp. 2288–2300, 2014, https://doi.org/10.1109/TPWRS.2014.2364257.
[20] Kerdphol, T., Fuji, K., Mitani, Y., Watanabe, M., Qudaih, Y., "Optimization of a battery energy storage system using particle swarm optimization for stand-alone microgrids", International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 81, pp. 32–39, 2016, https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2016.02.006.
[21] Saini, V., Al-Sumaiti, A., Kumar, R., "Data driven net load uncertainty quantification for cloud energy storage management in residential microgrid", Electric Power Systems Research, Vol. 226, p. 109920, 2024, https://doi.org/10.1016/j.epsr.2023.109920.
[22] Naruei, I., Keynia, F., "A new optimization method based on COOT bird natural life model", Expert Systems with Applications, Vol. 183, p. 115352, 2021, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115352.
[23] PJM Web Site. [Online]. Available: http://www.pjm.com
[24] Memarzadeh, G., Keynia, F., "A new optimal energy storage system model for wind power producers based on long short term memory and Coot Bird Search Algorithm", Journal of Energy Storage, Vol. 44, p. 103401, 2021, https://doi.org/10.1016/j.est.2021.103401.