| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,449 |
| تعداد مقالات | 17,756 |
| تعداد مشاهده مقاله | 57,939,840 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,544,505 |
کنترل ریزشبکههای هیبریدی با استفاده از یادگیری تقویتی عمیق و دوقلوی دیجیتال | ||
| مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
| دوره 55، شماره 4 - شماره پیاپی 114، دی 1404، صفحه 707-718 اصل مقاله (2.27 M) | ||
| نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2025.65408.4949 | ||
| نویسندگان | ||
| سارا محمودی رشید1؛ امیر ریخته گر غیاثی* 2 | ||
| 1استاد حق التدریس دانشگاه تبریز | ||
| 2عضو هیات علمی/تبریز | ||
| چکیده | ||
| افزایش یکپارچهسازی منابع انرژی تجدیدپذیر (RES) در ریزشبکههای هیبریدی چالشهای جدیدی در حفظ پایداری، قابلیت اطمینان و عملکرد بهینه ایجاد کرده است. این مقاله چارچوب کنترلی نوینی را پیشنهاد میدهد که یادگیری عمیق تقویتی (DRL) را با فناوری دوقلوی دیجیتال (DT) ترکیب میکند تا این چالشها را برطرف کند. عامل DRL در یک محیط مجازی DT آموزش داده میشود که امکان یادگیری سریع و بهینهسازی استراتژیهای کنترلی در شرایط دینامیکی را بدون ایجاد خطر برای عملیات واقعی فراهم میسازد. روش پیشنهادی بر روی یک ریزشبکه هیبریدی شامل سیستمهای فتوولتائیک (PV)، باد، و ذخیرهسازی باتری آزمایش شده است. نتایج شبیهسازی نشان میدهند که چارچوب DRL-DT بهبود 28.5 درصدی در بهرهوری انرژی در مقایسه با کنترل پیشبینی مدل (MPC) متداول حاصل میکند. علاوه بر این، این روش پیشنهادی با کاهش نوسانات ولتاژ به میزان 21.3 درصد، پایداری سیستم را بهبود میبخشد و در سناریوهای اوج تقاضا، کاهش بار را 32.7 درصد کاهش میدهد. زمان آموزش عامل DRL نیز به دلیل توانایی شبیهسازی کارآمد DT، 40 درصد کاهش یافته است. این نتایج، قابلیت اطمینان و تطبیقپذیری چارچوب DRL-DT را برجسته میسازد و آن را به یک راهحل امیدوارکننده برای مدیریت ریزشبکههای هیبریدی نسل آینده تبدیل میکند. این مطالعه گامی مهم در استفاده از هوش مصنوعی و دوقلوهای دیجیتال برای بهینهسازی عملیات ریزشبکههای هیبریدی، تضمین سیستمهای انرژی پایدار و مقاوم به شمار میرود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| ریزشبکههای هیبریدی؛ یادگیری عمیق تقویتی؛ دوقلوی دیجیتال؛ یکپارچهسازی انرژیهای تجدیدپذیر؛ بهینهسازی بهرهوری انرژی | ||
| مراجع | ||
|
[1] H. Joorabli, G. B. Gharehpetian, S. Ghasemzadeh, and V. Ghods, "Identification and Determination of Contribution of Current Harmonics and Unbalanced in Microgrids Equipped with Advanced Metering Infrastructure " TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING, vol. 51, no. 1, pp. 71-81, 2021. [2] V. K. Saini, A. S. Al-Sumaiti, and R. Kumar, "Data driven net load uncertainty quantification for cloud energy storage management in residential microgrid," Electric Power Systems Research, vol. 226, p. 109920, 2024. [3] M. F. P. Salehpour, "Optimizing Data Transfer and Convergence Time for Federated Learning based on NSGA II," TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING, vol. 53, no. 1, pp. 61-67, 2023. [4] J. G. Ordoñez, J. Barco-Jiménez, A. Pantoja, J. Revelo-Fuelagán, and J. E. Candelo-Becerra, "Comprehensive analysis of MPC-based energy management strategies for isolated microgrids empowered by storage units and renewable energy sources," Journal of Energy Storage, vol. 94, p. 112127, 2024. [5] A. Sharma and N. Singh, "Load frequency control of connected multi-area multi-source power systems using energy storage and lyrebird optimization algorithm tuned PID controller," Journal of Energy Storage, vol. 100, p. 113609, 2024. [6] M. VASOUJOUYBARI, E. Ataie, and M. Bastam, "An MLP-based Deep Learning Approach for Detecting DDoS Attacks " TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING, vol. 52, no. 3, pp. 195-204, 2022. [7] H. Delavari and S. Naderian, "Reinforcement learning robust nonlinear control of a microgrid with hybrid energy storage systems," Journal of Energy Storage, vol. 81, p. 110407, 2024. [8] K. Kumar, S. Kwon, and S. Bae, "Deep reinforcement learning-based control strategy for integration of a hybrid energy storage system in microgrids," Journal of Energy Storage, vol. 108, p. 114936, 2025. [9] M. S. Abid, H. J. Apon, S. Hossain, A. Ahmed, R. Ahshan, and M. H. Lipu, "A novel multi-objective optimization based multi-agent deep reinforcement learning approach for microgrid resources planning," Applied Energy, vol. 353, p. 122029, 2024. [10] W. Cao and L. Zhou, "Resilient microgrid modeling in Digital Twin considering demand response and landscape design of renewable energy," Sustainable Energy Technologies Assessments, vol. 64, p. 103628, 2024. [11] O. A. Talab and I. Avci, "Energy Management in Microgrids Using Model-Free Deep Reinforcement Learning Approach," J IEEE Access, 2025. [12] N. Cheng, X. Wang, Z. Li, Z. Yin, T. Luan, and X. S. Shen, "Toward enhanced reinforcement learning-based resource management via digital twin: Opportunities, applications, and challenges," J IEEE Network, 2024. [13] C. Wang, M. Wang, A. Wang, X. Zhang, J. Zhang, H. Ma, N. Yang, Z. Zhao, C. S. Lai, and L. L. Lai, "Multiagent deep reinforcement learning-based cooperative optimal operation with strong scalability for residential microgrid clusters," J Energy, vol. 314, p. 134165, 2025. [14] S. I. Kaitouni, I. Ait Abdelmoula, N. Es-sakali, M. O. Mghazli, H. Er-retby, Z. Zoubir, F. El Mansouri, M. Ahachad, and J. Brigui, "Implementing a Digital Twin-based fault detection and diagnosis approach for optimal operation and maintenance of urban distributed solar photovoltaics," J Renewable Energy Focus, vol. 48, p. 100530, 2024. [15] "IEEE Guide for Using IEEE Std 1547 for Interconnection of Energy Storage Distributed Energy Resources with Electric Power Systems," IEEE Std 1547.9-2022, vol. 36, no. 7, pp. 1-87, 2022. [16] M. Sengupta, Y. Xie, A. Habte, G. Buster, G. Maclaurin, P. Edwards, H. Sky, M. Bannister, and E. Rosenlieb, "The National Solar Radiation Database (NSRDB) Fiscal Years 2019-2021," National Renewable Energy Lab.(NREL), Golden, CO (United States)2022. [17] T. Basso and R. DeBlasio, "IEEE smart grid series of standards IEEE 2030 (interoperability) and IEEE 1547 (interconnection) status," National Renewable Energy Lab.(NREL), Golden, CO (United States)2012. [18] C. Edison, "Bronzeville Community Microgrid," ComEd Project Report 2020. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 266 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 23 |
||