Analysis of smart hybrid microgrid systems with RE and ESS for sustainable grid integration

Abstract

This research focuses on a Smart Hybrid Microgrid System (SHMs) energy forecasting, technical design and power optimization for diverse applications, like remote areas, community based SHM’s, and small commercial establishments. Integrating Renewable Energy Sources (REs), and Battery Energy Storage System (BESS) to enhance the grid integration, grid stability, and reliability. This study begins with an in-depth literature review, investigate existing Smart Hybrid Microgrid System (SHMs) energy forecasting, modeling, optimization, along with their challenges and advantages. The Long short-term memory (LSTM) machine learning model is employed for energy demand forecasting, and renewable energy generation forecasting. MATLAB/Simulink is used for SHM system modeling, and optimization of renewable power generation through Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms, enabling performance analysis for proposed electrification grid network. The major components of the SHM’s include solar photovoltaic panels, wind turbines, battery energy storage system, peripheral power electronics, and measurement blocks. The machine learning and MATLAB/Simulink models demonstrate accuracy, efficiency, convergence time, and power losses minimization. The smart hybrid microgrid system optimized using traditional and advanced MPPT algorithms, such as Perturbation and Observation (P&O), Predictive Control Method (PCM), Fuzzy Logic, and Artificial Neural Network (ANN). The result shows that the forecasting model achieves 98% accuracy, while ANN MPPT algorithm provides the highest efficiency with 99.6%, compared to the other MPPT algorithms. The key finding provides comprehensive insights into demand and generation forecasting, power optimization, and SMH’s technical analysis, ensure reliability and sustainability. The research concludes with recommendations for future improvements, financial assessment, implementation strategies, real time energy management, and monitoring which contribute more cleaner and resilience energy future; - Resumo: Análise de sistemas de micro-redes híbridas inteligentes com RE e ESS para integração de redes sustentáveis - Esta investigação centra-se na previsão energética, na conceção técnica e na otimização da potência de um sistema de microrredes híbridas inteligentes (Smart Hybrid Microgrid SHM) para diversas aplicações, tais como áreas remotas, SHM de base comunitária e pequenos estabelecimentos comerciais. Integração de fontes de energia renováveis (Renewable Energy Sources ER) e de sistemas de armazenamento de energia em baterias ( Battery Energy Storage System BESS) para melhorar a integração, a estabilidade e a fiabilidade da rede. Este estudo começa com uma revisão aprofundada da literatura, investiga a previsão de energia, modelação, otimização do Sistema Híbrido Inteligente de Microrredes (SHMs) existente, juntamente com os seus desafios e vantagens. O modelo de aprendizagem automática de memória de curto prazo longa (Long short-term memory LSTM) é empregue para a previsão da procura de energia e para a previsão da produção de energia renovável. O MATLAB/Simulink é utilizado para a modelação do sistema SHM e para a otimização da produção de energia renovável através de algoritmos de seguimento do ponto de potência máxima (MPPT), permitindo a análise do desempenho da rede de eletrificação proposta. Os principais componentes dos SHM incluem painéis solares fotovoltaicos, turbinas eólicas, sistema de armazenamento de energia em baterias, eletrónica de potência periférica e blocos de medição. Os modelos de aprendizagem automática e MATLAB/Simulink demonstram precisão, eficiência, tempo de convergência e minimização de perdas de energia. O sistema de microrrede híbrida inteligente foi optimizado utilizando algoritmos MPPT tradicionais e avançados, tais como Perturbação e Observação (P&O), Método de Controlo Preditivo (PCM), Lógica Difusa e Rede Neuronal Artificial (RNA). O resultado mostra que o modelo de previsão atinge 98% de exatidão, enquanto o algoritmo ANN MPPT proporciona a maior eficiência com 99,6%, em comparação com os outros algoritmos MPPT. A principal conclusão fornece uma visão abrangente sobre a previsão da procura e da produção, a otimização da energia e a análise técnica da SMH, garantindo a fiabilidade e a sustentabilidade. A investigação conclui com recomendações para melhorias futuras, avaliação financeira, estratégias de implementação, gestão de energia em tempo real e monitorização que contribuem para um futuro energético mais limpo e resiliente.