Renewable Power for Sustainable Growth
Proceedings of ICRP 2024, Volume 2
- 2026
- Buch
- Herausgegeben von
- Hasmat Malik
- Sukumar Mishra
- Y.R. Sood
- Atif Iqbal
- Taha Selim Ustun
- Buchreihe
- Lecture Notes in Electrical Engineering
- Verlag
- Springer Nature Singapore
Über dieses Buch
Der Vortrag ist eine Sammlung von Papieren, die auf der Internationalen Konferenz für erneuerbare Energien (ICRP 2024) präsentiert wurden, die vom 28. bis 29. März 2024 im Maharaja Agrasen Institute of Technology in Delhi, Indien, stattfand. Das Buch behandelt verschiedene Themen erneuerbarer Energiequellen in modernen Energiesystemen. Der Band konzentriert sich auf Smart-Grid-Technologien und -Anwendungen, erneuerbare Energiesysteme wie Solarenergie, Solarthermie, Windkraft, Stromerzeugung, Übertragung und Verteilung, Transportelektrifizierung und Automobiltechnologien, Leistungselektronik und Anwendungen in erneuerbaren Energiesystemen, Energiemanagement und -steuerung, Energiespeicherung in modernen Energiesystemen, aktives Verteilungsnetz, künstliche Intelligenz in erneuerbaren Energiesystemen sowie Cyber-Physik und Internet der Dinge in Smart Grid und erneuerbaren Energien.
Mit KI übersetzt
Über dieses Buch
The proceedings is a collection of papers presented at International Conference on Renewal Power (ICRP 2024), held during 28 – 29 March 2024 in Maharaja Agrasen Institute of Technology, Delhi, India. The book covers different topics of renewal energy sources in modern power systems. The volume focusses on smart grid technologies and applications, renewable power systems including solar PV, solar thermal, wind, power generation, transmission and distribution, transportation electrification and automotive technologies, power electronics and applications in renewable power system, energy management and control system, energy storage in modern power system, active distribution network, artificial intelligence in renewable power systems, and cyber physical systems and internet of things in smart grid and renewable power.
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Inhaltsverzeichnis
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Integration of Semantic Web and Linked Open Data in Knowledge Representation Systems: A Summary
M. P. Karthikeyan, Ankita Agarwal, Sanjay Choudhary, Sheryl Gupta, Sadeq Khudhur Thajeel, Hassa M. Al-JawahryDieses Kapitel befasst sich mit der Integration von Semantic Web und Linked Open Data (LOD) in Wissensdarstellungssysteme und konzentriert sich dabei auf ihre Rolle beim Data Mining und der Wissensfindung. Es untersucht, wie LOD genutzt werden kann, um die Datenanalyse durch Verknüpfung von Datensätzen und Nutzung von Ontologien zu verbessern. Der Artikel skizziert den Prozess der Wissensfindung und betont die Bedeutung semantischer Daten in verschiedenen Stadien, darunter Selektion, Vorverarbeitung, Transformation, Data Mining und Interpretation. Außerdem wird der Einsatz von Ontologien für Datenbereinigung, Featuregenerierung und Musterinterpretation diskutiert. Das Kapitel schließt mit der Betonung des Potenzials semantischer Webdaten, Data Mining und Wissensfindung intelligenter und fähiger zu machen. Darüber hinaus werden Bereiche innerhalb des Semantic Web-fähigen Data Mining identifiziert, die noch nicht vollständig untersucht wurden, was neue Wege für die Erforschung eröffnet.KI-Generiert
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AbstractIn this field, Data Mining and Knowledge Discovery in Databases (KDD), experts try to find meaningful information from huge collections of data. Because this field deals with lots of data, external sources of information can greatly improve the analysis. Hence, several different techniques have been created to mix Semantic Web data with traditional data mining and knowledge finding processes. Here, we will look into various ways to find information that is usually hidden in different branches of science. With the use of Linked Open Data, the survey also describes how it is possible to set up content-based recommender systems. Even though Semantic Web technologies and Linked Open Data showclear potential, there are not enough applications in data mining and KDD using them. -
Static Synchronous Compensator with Energy Storage Integration in CAES and DRP Framework to Maintain Stable Power System
Nileshkumar J. Kumbhar, H. T. Jadhav, Hasmat MalikDieses Kapitel befasst sich mit der Integration von Static Synchronous Compensator (STATCOM) mit Energiespeichersystemen, insbesondere Compressed Air Energy Storage (CAES), innerhalb eines Demand Response Program (DRP) -Rahmens zur Aufrechterhaltung stabiler Energiesysteme. In dem Text werden die Herausforderungen untersucht, die sich aus dem intermittierenden Charakter erneuerbarer Energiequellen ergeben und wie CAES und STATCOM diese Probleme entschärfen können. Es stellt ein stochastisches Schema für sicherheitsbeschränkte Einheiten (SCUC) vor, das den Betrieb von Energiesystemen durch die Integration von CAES, STATCOM und DRP optimiert. Das Kapitel enthält detaillierte Fallstudien zum IEEE-30-Bussystem, die die Kosteneinsparungen und operativen Verbesserungen zeigen, die durch diesen integrierten Ansatz erreicht wurden. Die Simulationsergebnisse heben die Senkung der Betriebskosten, die Verbesserung der Spannungsstabilität und das effektive Management der Variabilität erneuerbarer Energien hervor. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von CAES und STATCOM bei der Schaffung eines widerstandsfähigeren und wirtschaftlicheren Stromnetzes.KI-Generiert
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AbstractThe asymmetrical scenery of renewable sources (RESs) has raised renewable insecurity. As a result, it is dominant to introduce energy storage systems (ESSs) along with DRP to lighten the instability of uncertain RESs. The combination of FACTs such as static synchronous compensator (STATCOM) and Compressed air energy storage (CAES) both provide impending advantages for the power system including better system stability, improved voltage profile, and lower network obstruction. Other schemes are being deployed to increase control of power flows and optimize energy storage capacity. Furthermore, the need for DRP and CAES synchronized with STATCOM devices to ensure minimizes operational cost and system security makes the SCUC problem more demanding to solve due to the increasing problem size. In this perspective, the paper proposes a problem on stochastic SCUC with STATCOM devices, DRP, CAES and renewable sources. The modeling of the STATCOM devices within the power system in AC network is more intricate and finding a best possible location is discussed. The reduced problem size mitigates the burden arising from the combinatorial nature of the difficulty. The speed-up and optimality of the decomposed method are proven on the IEEE- 30 bus systems. -
Deep Learning Based Data Classification Method
Vishal Sharma, Mayur Agarwal, M. N. Nachappa, Savita, Abeer Abdullah ShujaadeenDieses Kapitel vertieft die Herausforderungen und Lösungen bei der Klassifizierung hyperspektraler Daten, wobei der Schwerpunkt auf tiefgründigen lernbasierten Methoden liegt. Es beginnt mit einem Überblick über die hyperspektrale Fernerkundung und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen, wobei die Notwendigkeit präziser Klassifizierungstechniken betont wird. Der Text untersucht dann verschiedene Klassifizierungsmethoden, einschließlich traditioneller Ansätze und fortgeschrittener Deep-Learning-Architekturen. Ein wesentlicher Teil des Kapitels widmet sich der Leistungsbewertung von Autoencodern und gestapelten Autoencodern, wobei deren Vorteile im Umgang mit hochdimensionalen Daten hervorgehoben werden. Die Ergebnisse von Experimenten mit hyperspektralen Datensätzen werden präsentiert und zeigen die überlegene Genauigkeit und Effizienz von Deep-Learning-Modellen. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über den zukünftigen Umfang künstlicher Intelligenz im E-Commerce und ihre potenziellen Auswirkungen auf die Branche, die wertvolle Erkenntnisse für Fachleute bietet, die diese Technologien nutzen wollen.KI-Generiert
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AbstractDeep learning is a power full method for the analysis of the dataset. It can be applied in variety of the problems like regression, classification and clustering. Regression and classification comes under supervised learning techniques. Most of the real world data and problems come under supervised category. In recent years, there has been a lot of research on the categorization of datasets, and numerous strategies have been put out to solve the classification issue. But the majority of these techniques don’t extract deep characteristics in a hierarchical way. The authors for the first time apply deep learning to data classification in this paper. They initially assess the efficiency of employing stacked autoencoders before suggesting a novel strategy that takes into account geographical information. In order to attain the best classification accuracy, they also suggest a novel framework that integrates deep learning, principal component analysis, and logistic regression. It has been shown that this framework offers competitive performance on frequently used data. -
DC Electrical Breakdown Dependence on the Radial Position of AI-Based Specimens Within XLPE Cable Insulation
M. N. Nachappa, Savita, Manish Srivastava, Dinesh Kumar Yadav, Surya KantDieses Kapitel geht der komplizierten Beziehung zwischen radialen Positionen innerhalb der XLPE-Kabelisolation und der elektrischen Durchschlagskraft des Gleichstroms nach. Durch eine Reihe akribischer Experimente zeigt die Studie, wie Variationen in radialen Positionen die Durchbruchspannung beeinflussen, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Rolle vernetzter Zwischenprodukte und kristalliner Strukturen liegt. Die Ergebnisse zeigen, dass Proben aus der Zwischendämmung eine höhere kristalline Struktur und eine höhere Konzentration vernetzter Zwischenprodukte aufweisen, was zu einer Verringerung der DC-Durchschlagsfestigkeit führen kann. Das Kapitel untersucht auch die Auswirkungen thermischer und mechanischer Spannungen auf das Isoliermaterial und liefert ein umfassendes Verständnis der Faktoren, die den elektrischen Durchschlag beeinflussen. Darüber hinaus bietet die Studie praktische Einblicke in die Verbesserung von Kabeldesign und -leistung und ist daher für Fachleute aus den Bereichen Elektrotechnik und Werkstoffwissenschaft eine unverzichtbare Lektüre.KI-Generiert
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AbstractThe characteristics of insulating material at the peripheral location are not spread equally as a result of disparities and non-uniform operating temperatures after deployment. The DC separation efficiency of test samples in mid- insulating materials is comparatively lower that of isolates in inner and outer insulating materials at 30, 50, and 70 °C, according to metrics of insulating material samples obtained in inner shielding (near circuit barrier), mid fireproofing, and the outside waterproofing (near waterproofing shield). At 90 °C, there is no discernible variation in the species’ peripheral DC breakup strengths. As a result, researchers have examined the micro functions of samples at various radial positions. Observations showed a greater yield of bridge by-products (aromatic aldehydes and phenol), a marginally higher strength and modulus of test samples in mid soundproofing, an imbalance of something like the grains of organisms in middle insulating material, and a clear variance in the size and shape of the foods. The measured values also reveal a larger basaltic separated by a distance slit. Hence, the combination of cementite, inter by-products, and crystal shape reduces the DC dielectric voltage of exhibits in medium insulated. -
AI-Based Hybrid Approach for Wind Speed Prediction: A Case Study of Tropical Cities
Kelechi Thankgod Nwubi, Kiran Kumar Kandregula, Hasmat Malik, Shahrin Md Ayob, Nik Rumzi Nik Idris, Awang Jusoh, Mohd Zaki Daud, Carlos David Rodriguez GallegosDieses Kapitel geht der entscheidenden Rolle der Windgeschwindigkeitsvorhersage (WSP) bei der Nutzung von Windenergie nach, insbesondere in tropischen Städten, wo Windmuster komplex und die Verfügbarkeit von Daten begrenzt ist. Die Studie konzentriert sich auf Malaysia, ein Land mit beträchtlichem Potenzial für Windenergie, aber ohne gemessene Windgeschwindigkeitsdaten. Die Autoren schlagen einen KI-basierten Hybridansatz vor, der Random Forest Regression und Empirical Mode Decomposition (EMD) für präzise WSP verwendet. Die Forschungsarbeiten umfassen die Erhebung von Daten von fünf meteorologischen Stationen, eine rigorose Datenaufbereitung und die Extraktion von Features mittels EMD. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode die Vorhersagegenauigkeit in den Testdaten um bis zu 11% verbessert, die Modellleistung deutlich verbessert und Vorhersagefehler verringert. Die Studie vergleicht auch die Leistung des KI-basierten Ansatzes mit herkömmlichen Methoden und hebt die Vorteile des Einsatzes von maschinellem Lernen für WSP hervor. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der vorgeschlagene KI-basierte Hybridansatz effektiv auf andere Standorte angewendet werden kann, was zur weltweiten Einführung von Windenergie beiträgt und den Übergang zu erneuerbaren Energiequellen unterstützt.KI-Generiert
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AbstractThe growing adoption of wind turbines to generate electricity raises the need for more accurate WSP to understand the instability of WS and mitigate the negative effect caused by the random nature of WS in achieving optimal electricity production. This paper used the Machine Learning model (Random Forest Regression) to examine the effect of Empirical Mode Decomposition (EMD) application in feature extraction for WSP. The obtained datasets for this work were from a credible open-access website collected on tropical cities (Khota Bahru, KLIA Sepang, Kuantan, Muadzam Shah, and Pulau Langkawi) meteorological stations in Malaysia as case studies. The dataset underwent preparation before duplicating the dataset into a reference and extraction dataset, then applied Empirical Mode Decomposition (EMD) on the extraction dataset for all five case studies to decompose each feature of the extraction datasets respectively into five Intrinsic Mode Functions (IMFs) then, reconstructed the IMFs into separate columns as new variables and used the IMFs extracted datasets and the reference datasets for predictions. The model prediction accuracy and performance for both datasets were obtained and compared. After comparison, the EMD-extracted dataset predictions produced higher accuracy and lower errors than the actual dataset prediction for Khota Bahru, KLIA Sepang, Kuantan, Muadzam Shah and most effectively for Pulau Langkawi. In conclusion, Empirical Mode Decomposition (EMD) application improved the accuracy and model performance. -
Impact of IIoT on Mechatronics: A Bibliographic Survey
Abhinav Saxena, Taskeen Zaidi, Kalyan Acharjya, Pratik Pandey, PushpalDieses Kapitel untersucht die transformativen Auswirkungen des Industriellen Internets der Dinge (IIoT) auf die Mechatronik, ein interdisziplinäres Feld, das Mechanik, Elektrotechnik und Computertechnik kombiniert. Es zeichnet die Entwicklung der Mechatronik nach, von ihren Anfängen in den späten 1960er Jahren bis hin zu ihrer aktuellen Integration in das IIoT, die die Nachfrage nach fortschrittlichem mechatronischem Know-how antreibt. Das Kapitel untersucht die Schlüsselkomponenten des IIoT, einschließlich Sensoren, Datenanalyse und Mensch-Maschine-Schnittstellen, und ihre Rolle bei der Verbesserung von Konnektivität, Automatisierung und datengesteuerter Entscheidungsfindung in industriellen Prozessen. Außerdem werden die Herausforderungen diskutiert, vor denen Mechatroniker bei der Anpassung an die dynamischen Veränderungen durch das IIoT stehen, wie etwa die Notwendigkeit effektiver Ausbildung und die Integration unterschiedlicher technischer Disziplinen. Das Kapitel schließt mit einem Blick auf das zukünftige Potenzial des IIoT in der Mechatronik und unterstreicht seine Rolle bei der Verbesserung von Effizienz, Produktivität und Sicherheit im industriellen Umfeld. Mit seinen umfassenden Analysen und aufschlussreichen Diagrammen bietet dieses Kapitel eine wertvolle Perspektive auf die Überschneidung von IIoT und Mechatronik und ist daher ein Pflichtlektüre für Fachleute, die die Zukunft der industriellen Automatisierung verstehen wollen.KI-Generiert
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AbstractThe Industrial World for Everything (also known as II has been steadily expanding in all production facilities for the past ten years, but over the past two years, connection has advanced startlingly. Controller designers and administrators may observe the whole facility on a number of SCADA/HMI displays from a single place or individually on equipment through linking devices to a company-wide network. Additionally, industrial networking has expanded beyond the factory. All of this information greatly impacts electronics, particularly the construction of mechanical engineering equipment. A brief summary of the effects of IIoT on various Engineering fields is provided in this study. -
Infiltrated and Non-infiltrated Thermal Characteristics of Electrical Windings with a High Fill Factor
Dhiraj Kumar Singh, Ramakant Upadhyay, Beemkumar Nagappan, Girija Shankar Sahoo, Nabaa M. Bader, Ramy Riad Al-FatlawyDieses Kapitel vertieft die thermischen Eigenschaften elektrischer Wicklungen mit hohen Füllfaktoren und konzentriert sich auf die Unterschiede zwischen infiltrierten und nicht infiltrierten Wicklungen. Die Studie verwendet sowohl theoretische als auch experimentelle Methoden, um die thermische Leistung von Wicklungen zu bewerten, die mit verschiedenen Lacken beschichtet sind, und hebt die Bedeutung präziser thermischer Materialdaten bei der Entwicklung effizienter und kostengünstiger elektromagnetischer Geräte hervor. Schlüsselthemen sind die Auswirkungen der Lackimprägnierung auf die Wärmeleitfähigkeit, die Herausforderungen bei der Messung thermischer Eigenschaften in Wicklungen und der Einsatz fortschrittlicher Messtechniken wie der Hot Disk 2500S. Das Kapitel untersucht auch die Anwendung der Finite-Elemente-Analyse (FEA) auf die Modellierung der Wärmeleitfähigkeit von Wicklungen und vergleicht experimentelle Ergebnisse mit theoretischen Modellen, wie sie von Hashin und Shtrikman entwickelt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass infiltrierte Wicklungen eine höhere Wärmeleitfähigkeit aufweisen, was zu verbessertem Wärmemanagement und verbesserter Leistung in elektrischen Geräten führt. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Bedeutung detaillierter Studien, die komplette Motormodelle verwenden, um die Wärmeverteilung besser zu verstehen und das Motordesign für überlegene Leistung zu optimieren.KI-Generiert
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AbstractIn this study, the thermal characteristics of copper windings with and without infiltration are compared. The winding’s radial thermal conductivity is the main concern. Due to the samples’ production process, they have a fill factor higher than 65%. The transient plane source approach is used to create samples, measure them, and compare the results to Hashin and Shtrikman approximations and FEM simulations. Results show that there is a clear link between measurements in experiments, the Hashin–Shtrikman estimate, and simulations run by the finite element method (FEM). It can also be noticed that the electrode winding that has been infiltrated is distinct from the winding that has not, showing that the method helps distinguish changes in the system. So, this integration strengthens the trust in the models and points to the possibility of accurate predictions in similar cases. -
An Overview of Backscatter Communication Technique for Performing Wireless Sensing in Green Communication Networks
Baldev Singh, Ratish Sharma, J. Bhuvana, Preeti Naval, Abhay KumarDieses Kapitel untersucht das transformative Potenzial der Backscatter Communication (BackCom) im Bereich des grünen IoT. Zunächst werden die Grundlagen von BackCom skizziert, einschließlich seiner Typen - monostatisch, bistatisch und ambient - und seiner Architektur, die batteriefreie IoT-Geräte ermöglicht. Anschließend untersucht der Text die Vorteile von BackCom gegenüber herkömmlichen grünen IoT-Methoden und betont seine Energieeffizienz und Kosteneffizienz. Außerdem wird die Entwicklung von BackCom diskutiert, von seinen Anfängen in der Spionage bis hin zu seinen aktuellen Anwendungen im Gesundheitswesen, in der Landwirtschaft, im Transportwesen und in Smart Cities. Das Kapitel geht auf die Herausforderungen ein, vor denen BackCom steht, wie Sicherheitslücken, Störungsmanagement und Instabilität von Umgebungssignalen, und schlägt mögliche Lösungen vor. Er schließt mit der Vision zukünftiger Anwendungen von BackCom in den Bereichen Gesundheitswesen, Transport, maschinentypische Kommunikation und Smart-City-Anwendungen und betont seine Rolle bei der Ermöglichung nachhaltiger und effizienter IoT-Systeme.KI-Generiert
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AbstractOver the last ten years, “computer science” and “AI” applications have gained popularity. In scientific and the public, both phrases are widely used, oftentimes with the same interpretation and other time with distinct connotations. In this study, we want to define the link between all these concepts and, more specifically, to define how automation contributes to intelligent machines. In this article, we analyze pertinent material and provide a basic framework that describes how machine learning is used to create (artificial) ai systems. Therefore, our goal is to increase typological consistency and serve as a foundation for future work and (cross—functional and cross) conversations. -
Moving Towards Autonomous Control and Perception Systems Via Vehicular Cloud Computing (VCC): A Review
Neeraj Kaushik, D. Ganesh, Trapty Agarwal, Ojasvee Kaneria, Vimal kumar BishtDieses Kapitel untersucht das transformative Potenzial von Vehicular Cloud Computing (VCC), einer Verschmelzung von Fahrzeugnetzen und Cloud Computing-Technologien. Es untersucht die Architektur und die Dienstleistungen des VCC und betont seine Rolle bei der Verbesserung der Straßensicherheit, des Verkehrsmanagements und der Katastrophenbewältigung. Der Text geht auch auf Sicherheitsbedenken ein und schlägt Lösungen vor, um die Integrität und Privatsphäre der Fahrzeugkommunikation zu gewährleisten. Darüber hinaus werden die wirtschaftlichen und ökologischen Vorteile des VCC sowie sein Potenzial zur Unterstützung autonomer Fahrsysteme diskutiert. Das Kapitel schließt mit einer Beschreibung zukünftiger Forschungsrichtungen, einschließlich der Notwendigkeit standardisierter Strategien, verbesserter Interoperabilität und verbesserter Sicherheitsmaßnahmen. Durch die Integration des VCC kann die Automobilindustrie den Weg für intelligentere, sicherere und effizientere Transportsysteme ebnen.KI-Generiert
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AbstractThe research on vehicular networking, which is crucial for standardization, effective traffic management, safety, and infotainment, has stimulated substantial investigation. Intelligent Transportation Systems (ITS) advance when cars are equipped with various communication systems, computing resources, storage, and enhanced sensing capabilities. Vehicular Cloud Computing (VCC) is a crucial solution that utilizes vehicle resources to address difficulties in vehicular networks and enable immediate decision-making. This paper provides a comprehensive and up-to-date overview of VCC, including a classification system that emphasizes its uses, cloud configurations, key management, inter-cloud communication, and privacy/security issues. Based on a thorough examination of existing literature, we suggest a VCC framework, which we compare to traditional Cloud Computing (CC) and investigate unresolved research topics. According to literature, VCC is a practical and economically advantageous change that drives intelligent vehicular networks towards autonomous traffic, advanced vehicle control, and sophisticated sensing systems. -
Comparison of Properties of Recycled and River Sand Fine Aggregate on Concrete: A Smart Inverters Application
Deepak Juneja, Yogendra Narayan, Hasmat MalikDieses Kapitel geht dem Vergleich von Eigenschaften zwischen recyceltem Abbruchfeinaggregat (DFA) und Flusssandfeinaggregat (RFA) bei der Betonproduktion nach. Die Studie untersucht die Umweltauswirkungen des traditionellen Aggregatbergbaus und die Herausforderungen bei der Entsorgung von Bauschutt. Es untersucht die Auswirkungen des Ersetzens von RFA durch DFA auf die Verarbeitungsfähigkeit, Druckfestigkeit und Wasseraufnahme und liefert eine detaillierte Analyse der Ergebnisse. In diesem Kapitel wird auch der Einsatz intelligenter Wechselrichter zur Optimierung der Energieverteilung und Effizienz diskutiert. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein teilweiser Ersatz von RFA durch DFA eine praktikable Option ist, die eine nachhaltige Lösung zur Verringerung der Umweltgefahren im Zusammenhang mit traditionellem Bergbau und Abfallentsorgung bietet. Der optimale Wiederbeschaffungsgrad wird mit 25% angegeben, was eine vernachlässigbare Verringerung der Verarbeitungsfähigkeit und Druckfestigkeit zeigt. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die allgemeineren Auswirkungen der Verwendung recycelter Zuschlagstoffe in der Betonproduktion.KI-Generiert
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AbstractThe Fine aggregates are widely used in concrete and mortar. Use of fine aggregates in the concretes results in mining of riverbeds for aggregates. Excessive mining on the river bed causes environmental hazards and has the potential to change the hydrology of the region. It results in changing the natural drainage area of any watershed. It results in excessive cutting of riverbanks and also results in floods, landslides and river bank erosion. Further there is lot of generation of demolition waste as a result of development. Dumping of demolition waste in landfill is another environmental hazard which is again a cause of concern. Use of recycled aggregates as a replacement for river sand aggregate can solve the problem of mining and also of waste disposal. This paper compares the various properties of concrete made from fine aggregates from river sand and from demolition waste. There is reduction in workability and compressive strength due to increased porosity and non-uniform size of fine aggregate. The fineness modulus of recycled aggregate is higher than fineness modulus of river sand aggregate. All the power requirement for the test were met by generating power by 5 KW solar smart generation capacity. It uses hybrid inverter which directly supplies generated electricity during day time. The inverter uses r-MPPT technology which monitors output and can take power from panels, battery or grid and achieves optimization. -
PSO Tuned Unified Technique for Enhanced Power Quality in Multi Line Renewable Integrated System
Kasa Sudheer, Penagaluru Suresh, R. Sireesha, B. Srinivas Reddy, C. Bindu SreeDieses Kapitel beschäftigt sich mit einer neuartigen, auf PSO abgestimmten einheitlichen Technik zur Verbesserung der Stromqualität in integrierten Mehrleitungssystemen für erneuerbare Energien. Die Technik konzentriert sich auf Oberschwingungen, Spannungsstörungen und Blindleistungsbedarf durch den Einsatz von PSO-basierten Shunt-Controllern und ANFIS-basierten Seriencontrollern. Die Integration einer Photovoltaikquelle gewährleistet eine stabile Gleichspannung, während fortschrittliche Regelungsstrategien wie die Partikelschwarmoptimierung und Neuro-Fuzzy-Controller eingesetzt werden, um die Leistung zu optimieren. In diesem Kapitel wird auch die Implementierung dieser Controller in einem Multi-Feeder-System diskutiert, was deutliche Verbesserungen bei der Netzqualität und Systemstabilität zeigt. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Verringerung der Oberschwingungen von Strom und Spannung sowie verbesserte Leistungsfaktoren und Spannungsprofile. Diese Technik bietet eine robuste Lösung für die Einbindung erneuerbarer Energiequellen in das Netz bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung hoher Stromqualitätsstandards.KI-Generiert
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AbstractModern power system topologies have undergone significant alterations as a result of advancing technology. Most improvements in topologies of power system have been implemented to ensure a consistent power delivery and to meet the growing global demand for energy. This research examines a specialized two-line source system. Power quality problems on both lines have been examined with the help of Multi Converter Controller. To effectively reduce harmonics, a PSO tuned modified DQ current controller for shunt converters and an ANFIS-based DQ controller for series converters are proposed here. The particle swarm optimization method is used by the shunt control strategy to determine the best tuning values. To achieve green energy injection, proposed bio inspired controller is integrated with renewable energy unit in addition to DC link. Presence of Bio Inspired computing technique increases overall performance of stated controlling method. Proposed PSO Unified Controller effectually alleviates anomalous in voltage and current. Performance of PSO Unified Control technique is compared with soft computing techniques in MATLAB/SIMULINK. -
Comparative Performance Study of Dynamic Voltage Restorer Employing Various Conventional Control Approaches
Neelam Kassarwani, Neelu Nagpal, Pierluigi Siano, Mohammed S. Al-Numay, Ravi SharmaDieses Kapitel befasst sich mit der vergleichenden Leistung von Dynamischen Spannungswiederherstellern (DVRs), die unterschiedliche konventionelle Regelungsansätze anwenden, um Spannungseinbrüche in dreiphasigen Verteilungssystemen zu bekämpfen. Die Studie konzentriert sich auf drei primäre Regelalgorithmen: Unit Template (UT), Synchronous Reference Frame Theory (SRF) und Instantaneous Reactive Power Theory (IRPT), die jeweils mit einem Proportional-Integral (PI) -Controller implementiert sind. Die Forschungsarbeiten umfassen die Entwicklung eines Modells für ein dreiphasiges kondensatorgestütztes DVR-verbundenes System und die Durchführung umfangreicher Simulationen unter verschiedenen Spannungssackbedingungen. Die Leistungsfähigkeit jedes Regelalgorithmus wird gründlich untersucht, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf dynamischen und stationären Leistungskennzahlen wie der Fehlernorm 2 und dem Integralen Quadratfehler (ISE) liegt. Die Ergebnisse zeigen, dass das SRF-Schema mit einem PI-Controller eine überlegene Spannungsregelung bei Durchhängen bietet, obwohl alle vorgeschlagenen Algorithmen die Effektivität bei der Abschwächung von Spannungsdurchbrüchen zeigen. Das Kapitel unterstreicht auch die Notwendigkeit von Verbesserungen bei den Kontrollsystemen, um Unter- und Überschreitungseffekte zu bekämpfen, die während der Durchbiegungsdynamik beobachtet werden. Diese umfassende Analyse bietet wertvolle Einblicke in die Stärken und Grenzen unterschiedlicher DVR-Steuerungsansätze und ist daher eine wichtige Lektüre für Fachleute, die darauf abzielen, die Netzqualität in Verteilungssystemen zu verbessern.KI-Generiert
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AbstractVoltage sag poses a prominent and frequent occurring power quality (PQ) issue for a 3-phase distribution system (DS). When integrated in series between the grid voltage and the load, a Dynamic Voltage Restorer (DVR) can effectively shield the load from voltage aberrations, with or without an injection transformer. This study explores the application of a DVR equipped with a suitable control algorithm as an ideal solution for mitigating voltage sags. The study involves modeling a benchmark 3-phase DS incorporating a capacitor-supported voltage source converter (VSC) as the DVR. Various conventional control strategies, including unit template (UT), synchronous reference frame (SRF) theory, and instantaneous reactive power theory (IRPT) with PI controllers, are employed for sag mitigation. The proposed DVR control approaches are thoroughly examined through simulated results in the MATLAB environment to conduct a comparative performance study under various sag conditions. -
Evaluation of Energy Transition Readiness in the Residential Cooking Sector Among the Low and Medium-Income Households in Bengaluru
Rajeev Kumar, Rudrodip MajumdarDieses Kapitel untersucht das Potenzial für den Übergang von Flüssiggas (LPG) zu elektrischem Kochen in Haushalten mit geringem bis mittlerem Einkommen in Bengaluru. Sie unterstreicht die aktuelle Abhängigkeit von Flüssiggas, angetrieben von der Pradhan Mantri Ujjwala Yojana (PMUY), und die Herausforderungen, die sich aus steigenden LPG-Preisen und Importabhängigkeit ergeben. Die Studie bewertet die Bereitschaft der Haushalte für diesen Übergang anhand einer Pilotumfrage, die sich auf sozioökonomische Faktoren, Kochgewohnheiten und den Zugang zu zuverlässigem Strom konzentriert. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen die Bedeutung des Verbraucherbewusstseins, die Notwendigkeit eines zuverlässigen Stromanschlusses und die wirtschaftlichen Bedenken von Haushalten mit niedrigem bis mittlerem Einkommen. Das Kapitel diskutiert auch die allgemeineren Auswirkungen auf die Energiesicherheit, die Verringerung des CO2-Fußabdrucks und die Luftverschmutzung in Haushalten. Er schließt mit Empfehlungen an politische Entscheidungsträger, die elektrische Infrastruktur zu stärken und die Einführung von Elektrogeräten zu fördern.KI-Generiert
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AbstractA surge in energy demand, attributable to India’s rising population and economic growth, has led to concerns regarding the country’s energy security and carbon footprint. There is an urgent need to enhance the efficiency of residential energy use and to shift progressively toward energy sources with a low-carbon footprint. Currently, one of the major residential energy demands comes from cooking. District-level household surveys have shown that liquid petroleum gas (LPG) is the dominant source catering to the energy demands for household cooking. There is also a substantial presence of solid biomass in the residential cooking energy mix. Since biomass burning has been widely recognized as a major source of household air pollution (HAP) and the country is dependent on imports for sourcing LPG, there is an urgent need to formulate a national strategy that addresses the issues of energy security, air pollution, and decarbonization simultaneously in an integrated and synergistic manner. This study examines the readiness of the inhabitants of Bengaluru, a metropolitan city located in the State of Karnataka in India, to shift to electricity-based residential cooking. The study also touches upon the critical knowledge gaps regarding the energy transition from an established LPG-based ecosystem to the new electric cooking ecosystem. Based on a household survey conducted in Bengaluru focusing on low-income and medium-income households, the study briefly discusses the complex interplay between culinary habits and sustainable practices that would dictate the transition readiness in the residential cooking sector on a mass scale. It is interesting to note that about 27% of the survey respondents mentioned experiencing power cuts every day, and 40% of the respondents indicated experiencing an hour-long load-shedding quite often. Also, about 42% of the respondents mentioned hearing the sound of a transformer bursting before the power cuts. Such evidence necessitates a relook into the sub-distribution infrastructure in the respective localities to examine the extent of overloading and assess the need for infrastructure strengthening. A country-wide large-scale transition to electricity-based cooking provides an opportunity to provide access to reliable electricity for low-to-medium-income households, ensuring a better quality of life for a large population in the country. -
A Methodological Framework for Strategic Electricity Generation Planning in India: Assessing Resource Adequacy Through Probability Risk Metrics
Sherin S. Das, Rudrodip Majumdar, A. V. Krishnan, R. SrikanthDieses Kapitel vertieft die kritischen Aspekte der strategischen Stromerzeugungsplanung in Indien, wobei der Schwerpunkt auf Ressourcenadäquanz und der Integration variabler erneuerbarer Energiequellen (VRE) liegt. Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit eines robusten und widerstandsfähigen Energiesystems, um die wachsende Stromnachfrage zuverlässig zu bewältigen. Darin werden die Herausforderungen untersucht, die sich aus der zunehmenden Verbreitung von VRE-Quellen wie Wind und Sonne und der Stilllegung von Kohlekraftwerken ergeben. Das Kapitel stellt einen neuen Ansatz zur Ressourcenadäquatitätsplanung vor, der probabilistische Risikokennzahlen verwendet und vom traditionellen Ansatz der Planning Reserve Margin (PRM) abweicht. Anhand von Monte-Carlo-Simulationen bewertet die Studie die Wahrscheinlichkeit und das Ausmaß eines Erzeugungsausfalls auf Grundlage eines bestimmten Ressourcenportfolios. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die verfügbare Kapazität mit zunehmender Anzahl diskreter Risikoereignisse abnimmt, wodurch die Fähigkeit des Energiesystems, die Nachfrage jederzeit zu befriedigen, eingeschränkt wird. Das Kapitel diskutiert auch die Schlüsselkomponenten der strategischen Ressourcenadäquanzplanung, einschließlich der Prognose des Strombedarfs, der Bewertung der Leistungsfähigkeit von Versorgungsunternehmen und der Formulierung umsetzbarer Empfehlungen. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass regelmäßige Überprüfungen von Aspekten der Ressourcenadäquanz von entscheidender Bedeutung sind, um die zuverlässige Produktion und den Versand sauberer Energie sicherzustellen, was mit Indiens langfristigen Bestrebungen in Einklang steht, bis 2070 "Netto-Null" -Kohlenstoffemissionen zu erreichen.KI-Generiert
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AbstractA country's electricity mix plays a crucial role in shaping its economic and industrial growth. A diversified fuel mix can reduce emissions while ensuring energy supply security, thus enhancing the potential for climate-compatible growth. A decarbonized electricity mix is essential for mitigating the effects of climate change and catering to the core spirit of Sustainable Development Goals (SDGs) as highlighted by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). As of now, the low-carbon electricity mix in India is composed of intermittent energy resources, like Solar, Wind, and Hydropower generation. Although variable renewable energy (VRE) sources lead to a reduction in greenhouse gas emissions, random temporal fluctuations in their availability perturb the stability of the power systems. This necessitates strategic planning, especially on the generation side, such that future electricity demand is always met. This study discusses a methodological framework in conjunction with the existing probability-based risk metrics for assessing the resource adequacy of the electricity generation mix, considering the generation capacities of different sources, their average availability levels, and the possible outages that these sources may suffer from. The paper illustrates Monte Carlo simulations with an assumed electricity mix in conjunction with relevant parameters to demonstrate the resource adequacy assessment of an electricity generation mix. The simulations show that the available capacity decreases with an increasing number of discrete risk events, which limits the capability of the power system to meet the demand. For a 2-day test simulation (considering a loss of load expectation value of 2 event-days), the loss of load event is found to be 4 events, and the expected unreserved energy is estimated to be 1400 MWh over the predefined, representative 2-day period. -
Classification and Location of Cable Fault in Underground Cable
Nitesh Tiwari, Rajnish Kumar, Narender Singh Bisht, Neelu Nagpal, Neelam Kassarwani, Udayan Kumar JhaDieses Kapitel befasst sich mit der entscheidenden Aufgabe, Störungen in Erdkabeln zu klassifizieren und zu lokalisieren, die eine entscheidende Komponente moderner Stromverteilungssysteme darstellen. Die Studie stellt ein robustes Simulationsmodell für ein dreiphasiges Verteilungssystem vor, das Proteus Simulator und ein Arduino-basiertes System integriert. Es demonstriert die genaue Klassifizierung von Fehlern (R, Y, B) und die präzise Lokalisierung in Kilometern, wodurch ein effektives Fehlermanagement gewährleistet ist. Die verwendeten Hardware- und Softwarekomponenten, darunter Arduino Uno, 16x2 LCD-Bildschirm, ULN2003-Treibermodul sowie verschiedene Widerstände und Relais, sind detailliert beschrieben. Das Kapitel präsentiert außerdem eine Fallstudie durch Simulation, die die Fähigkeit des Systems zeigt, Fehler in Echtzeit zu erkennen und zu lokalisieren. Die Ergebnisse bestätigen die Effektivität der Klassifizierungs- und Lokalisierungsalgorithmen und heben ihr Potenzial zur Senkung der Test- und Wartungskosten hervor. Die Schlussfolgerung betont die Bedeutung einer nahtlosen Integration erneuerbarer Energien in das Stromnetz und die Rolle moderner Fehlererkennungstechniken bei der Erreichung dieses Ziels.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractThe efficient functioning of underground cable networks is crucial for the seamless operation of modern power distribution systems. However, the occurrence of cable faults poses a significant challenge to maintaining an uninterrupted power supply. This work addresses the task of classifying and localizing faults within underground (UG) cables to provide the uninterrupted supply of electricity from the distribution system. This paper introduces a simulation model for a feeder system, emulating a real-world distribution system through the integration of Proteus Simulator and an Arduino-based system. The primary objective of this model is to precisely display fault locations in kilometer (km) within the distribution network. The efficacy of the proposed approach is validated through the examination of various short circuit fault scenarios, subsequently identifying, and accurately locating them. -
AI-Driven Predictive Maintenance for Smart Grid Components: Architecture, Applications, Challenges, and Opportunities
W. Aldrin Joan Pandian, I. Jasmine Selvakumari Jeya, D. Lakshmi, V. MuneerswaranIn diesem Kapitel werden Architektur, Anwendungen, Herausforderungen und Chancen der KI-gestützten vorausschauenden Wartung von Smart-Grid-Komponenten untersucht. Es untersucht die Rolle intelligenter Stromzähler, Sensoren und intelligenter Geräte bei der Überwachung und Optimierung der Energieerzeugung und -verteilung. Der Text diskutiert den Einsatz von KI-Submodulen zur Echtzeitbewertung und Anomalieerkennung sowie die Integration von KI mit SCADA-Systemen für ein effizientes Netzmanagement. Darüber hinaus wird die Bedeutung qualitativ hochwertiger Datensätze für die Ausbildung von KI-Modulen und die Förderung der vorausschauenden Wartung hervorgehoben. Das Kapitel schließt mit der Betonung der zentralen Rolle der vorausschauenden Instandhaltung im Ökosystem der Industrie 4.0, insbesondere im Energiesektor, und der potenziellen Beiträge der KI zu intelligenten Netzen.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractArtificial intelligence (AI) plays an important role in the continuous monitoring and maintenance of smart grids, ensuring efficiency in various energy sectors In this research, we explore towards seamless integration of AI in smart within grids, where it organizes data collection, analysis, Also identifying possible cases the individual AI sub-modules of the smart grid are dedicated to real-time testing and analysis, transferring deviations to the main AI module, which facilitates their deployment involve faster. This integration provides faster monitoring capabilities, dramatically reduces downtime, and makes the grid more flexible and efficient. This paper reviews energy industry datasets, emphasizing the importance of using quality data to train effective AI models and the use of SCADA by AI to monitor the various systems and communications between the grid and the customer. The study concludes that the use of AI in smart grid predictive maintenance increases productivity, reduces costs, and has a positive impact on environmental sustainability in the energy sector. -
Smart Grid Technologies and Applications Distributed Control Techniques in Micro-Grids
Palak Mangal, D. Lakshmi, J. Manikandan, G. VishnuvardhananIn diesem Kapitel werden die dezentralen Steuerungs- und Managementtechniken für moderne Energiesysteme untersucht, wobei der Schwerpunkt auf der Evolution von Smart Grids und Microgrids liegt. Es betont die Integration von Zwei-Wege-Kommunikation und intelligenten Geräten, die verbesserte Versorgungsnetzwerke und verbesserte Energieinfrastruktur ermöglichen. Der Text diskutiert die wichtigsten technologischen Komponenten intelligenter Netze, wie die Anpassung der Nachfrage, die Integration des Nachfragemanagements und die Dezentralisierung der Stromerzeugung. Außerdem werden das Konzept der Microgrids, ihre Anwendungen und die Unterschiede zwischen Smart Grids und Microgrids untersucht. Das Kapitel befasst sich mit verschiedenen verteilten Kontrolltechniken, die in Mikronetzen eingesetzt werden, darunter dezentralisierte Kontrolle, hierarchische Kontrolle, konsensbasierte Kontrolle, agentenbasierte Kontrolle, Drop Control und Modell-Vorhersagekontrolle. Jede Technik wird detailliert erklärt und ihre Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten hervorgehoben. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Bedeutung dezentraler Steuerungssysteme für den zuverlässigen und effektiven Betrieb von Mikronetzen, die den Weg für widerstandsfähigere und nachhaltigere Energiepraktiken ebnen.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractThis paper's goal is to provide a comprehensive analysis of distributed management and control strategies for contemporary power systems, with an emphasis on micro-grids. This paper discusses the features and challenges of the smart grid, a next-generation power system, as well as potential research avenues. The smart grid, which integrates communication, advanced components like power electronics, sensing, and measurement, and advanced control technologies, may face difficulties in accommodating the growing demand for small-scale renewable energy resources due to limited computational resources. Researchers have been investigating distributed approaches, which split the control task across several units, to overcome this problem. This paper delves into the characteristics of these techniques while acknowledging the obstacles and opportunities that lie ahead. -
Brief Information of Biogas Production Technologies
Kriti Singhal, Neelu Nagpal, Rajveer MittalDieses Kapitel befasst sich mit dem vielversprechenden Potenzial von Biogas als erneuerbare Energiequelle, insbesondere im indischen Agrarsektor. Er beleuchtet die Technologien der Biogasproduktion, einschließlich anaerober Vergärungs- und Reinigungsprozesse, und diskutiert die wirtschaftliche Lebensfähigkeit und den ökologischen Nutzen von Biogas. Der Text untersucht auch die SATAT-Initiative, die darauf abzielt, die Produktion und Nutzung von komprimiertem Biogas (CBG) als nachhaltige Alternative zu fossilen Brennstoffen zu fördern. Darüber hinaus bietet es eine detaillierte Analyse des Marktpotenzials, der technischen Machbarkeit und der wirtschaftlichen Auswirkungen der Errichtung von Biogasanlagen. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Rolle von Biogas bei der Verringerung von Treibhausgasemissionen und der Förderung nachhaltiger Entwicklung.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractThis study addresses the pressing need to comprehensively explore biogas production, crucial for understanding its viability as a sustainable energy option. Given the imperative to transition towards sustainable energy sources, particularly in rapidly developing economies like India, an in-depth analysis of biogas production becomes significant. A thorough examination of biogas production, covering all aspects from inception to completion within a biogas plant, this study comprises the entire framework of a biogas plant. It delves into biogas manufacturing process, the raw materials utilized, the resultant products, provides a comparative analysis with alternative source, and conducts an economic analysis within the contemporary context of India's market dynamics. A case study is presented, focusing on the establishment of a biogas plant in the Indian market, estimating production costs and comparing them with alternative fuel options. After reviewing over 30 recent research sources, this study concludes that biogas-based renewable energy has significant potential to meet sustainable development criteria, offering a low-cost, environmentally friendly solution for clean and green energy.
- Titel
- Renewable Power for Sustainable Growth
- Herausgegeben von
-
Hasmat Malik
Sukumar Mishra
Y.R. Sood
Atif Iqbal
Taha Selim Ustun
- Copyright-Jahr
- 2026
- Verlag
- Springer Nature Singapore
- Electronic ISBN
- 978-981-9533-89-3
- Print ISBN
- 978-981-9533-88-6
- DOI
- https://doi.org/10.1007/978-981-95-3389-3
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