Microgrid Energy Management with the Sand Cat Swarm Optimization

Dieses Kapitel untersucht die Anwendung des Sand Cat Swarm Optimization (SCSO) Algorithmus zur Verbesserung des Energiemanagements in Mikronetzen (Microgrids, MGs). Die Studie befasst sich mit den Herausforderungen durch die Integration erneuerbarer Energiequellen wie Windkraft, Photovoltaik und Kraft-Wärme-Kopplung, die intermittierende und dynamische Lastschwankungen mit sich bringen. Traditionelle Optimierungstechniken tun sich oft schwer mit diesen Komplexitäten und erfordern fortgeschrittene Methoden wie SCSO. Der SCSO-Algorithmus, der dem Jagdverhalten von Sandkatzen nachempfunden ist, balanciert globale Exploration und lokale Ausbeutung effektiv aus, um den Betrieb von Mikronetzen zu optimieren. Die Studie bewertet die Leistung des SCSO anhand mehrerer Benchmark-Methoden und zeigt seine Zuverlässigkeit und Effektivität bei der Senkung der Erzeugungskosten und der Verbesserung der Umweltleistung. Computerexperimente, die am IEEE 37-Knoten-Microgrid-System durchgeführt wurden, bestätigen die überlegene Leistungsfähigkeit des SCSO und erzielen signifikante Kostensenkungen im Vergleich zu anderen Optimierungsmethoden. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von SCSO als leistungsstarkes Instrument, um den Betrieb von Mikronetzen in Richtung größerer Nachhaltigkeit und Effizienz voranzutreiben.