A novelty approach to solve an economic dispatch problem for a renewable integrated micro-grid using optimization techniques

Abstract

The renewable integrated microgrid has considered several distributed energy sources namely photovoltaic power plant, thermal generators, wind power plant and combined heat and power source. Economic dispatch problem is a complex operation due to large dimension of power systems. The objective function becomes non linear due to the inclusion of many constraints. Hourly demand of a commercial area is taken into consideration for performing economic dispatch and five combinations are considered to find the best optimal solution to meet the demand. The novelty of the proposed work consists of a Sparrow Search Algorithm is used to solve economic load dispatch problem to get the better convergence and accuracy in power generation with minimum cost. Purpose. Economic dispatch is performed for the renewable integrated microgrid, in order to determine the optimal output of all the distributed energy sources present in the microgrid to meet the load demand at minimum possible cost. Methods. Sparrow Search Algorithm is compared with other algorithms like Particle Swarm Optimization, Genetic Algorithm and has been proved to be more efficient than Particle Swarm Optimization, Genetic Algorithm and Conventional Lagrange method. Results. The five combinations are generation without solar power supply system and Combined Heat and Power source, generation without solar and wind power supply systems, generation including all the distributed energy sources, generation without wind power supply system and Combined Heat and Power source, generation without thermal generators. Practical value. The proposed optimization algorithm has been very supportive to determine the optimal power generation with minimal fuel to meet the large demand in commercial area.

Відновлювана інтегрована мікромережа розглядає кілька розподілених джерел енергії, а саме фотоелектричну електростанцію, теплові генератори, вітряну електростанцію та комбіноване джерело тепла та електроенергії. Завдання економічної диспетчеризації є складною операцією через велику розмірність енергосистем. Цільова функція стає нелінійною через включення безлічі обмежень. На виконання економічної диспетчеризації враховується погодинна потреба торгової площі, і розглядаються п’ять комбінацій, щоб знайти найкраще оптимальне рішення задоволення попиту. Новизна запропонованої роботи полягає в тому, що алгоритм пошуку горобця використовується для вирішення економічного завдання диспетчеризації навантаження, щоб отримати кращу збіжність та точність при виробленні електроенергії з мінімальними витратами. Мета. Економічна диспетчеризація виконується для відновлюваної інтегрованої мікромережі, щоб визначити оптимальну потужність всіх розподілених джерел енергії, присутніх у мікромережі, для задоволення потреби навантаження з мінімально можливими витратами. Методи. Алгоритм пошуку горобця порівнюється з іншими алгоритмами, такими як оптимізація рою частинок, генетичний алгоритм, і було доведено, що він ефективніший, ніж оптимізація рою частинок, генетичний алгоритм і традиційний метод Лагранжа. Результати. П’ять комбінацій: генерація без сонячної системи енергопостачання та комбінованого джерела тепла та електроенергії, генерація без систем сонячного та вітрового енергопостачання, генерація, що включає всі розподілені джерела енергії, генерація без системи вітрової енергії та комбінованого джерела тепла та електроенергії, генерація без теплової енергії. генератори. Практична цінність. Запропонований алгоритм оптимізації дуже допоміг визначити оптимальне виробництво електроенергії з мінімальною витратою палива для задоволення великого попиту в комерційній сфері.