Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Power quality improvement and energy management in hybrid microgrids using a dual-optimization approach

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27730%2F25%3A10258892" target="_blank" >RIV/61989100:27730/25:10258892 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.nature.com/articles/s41598-025-20001-0" target="_blank" >https://www.nature.com/articles/s41598-025-20001-0</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1038/s41598-025-20001-0" target="_blank" >10.1038/s41598-025-20001-0</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Power quality improvement and energy management in hybrid microgrids using a dual-optimization approach

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Energy Management (EM) in hybrid Microgrids (MGs) is essential for coordinating Renewable Energy Sources (RESs) and Hybrid Energy Storage Systems (HESSs) to ensure Power Quality (PQ), stable operation, and efficient power flow. Existing optimization-prediction approaches often address these issues in isolation or require high computational overhead, limiting their real-time applicability. To overcome these challenges, this paper proposes a novel dual-optimization framework combining the Artificial Lemming Algorithm (ALA) with the Temporal Kolmogorov-Arnold Network (TKAN), referred to as ALA-TKAN. Unlike conventional methods, ALA-TKAN integrates metaheuristic-based optimization of power flow and HESS scheduling with sequence-aware forecasting of load and renewable generation, enabling proactive and coordinated EM under dynamic conditions. Implemented in MATLAB, the proposed method demonstrates superior performance compared with state-of-the-art techniques such as PDO-MACNN, BWO, PSO, ANN, and MRA-FLC, achieving minimal power loss (2.9 MW), highest efficiency (99.2%), lowest energy cost (0.8 $/Wh), and reduced THD (1.4%). These results confirm the novelty and practical potential of ALA-TKAN as a unified, computationally efficient strategy for PQ enhancement and reliable operation of hybrid MGs.

  • Název v anglickém jazyce

    Power quality improvement and energy management in hybrid microgrids using a dual-optimization approach

  • Popis výsledku anglicky

    Energy Management (EM) in hybrid Microgrids (MGs) is essential for coordinating Renewable Energy Sources (RESs) and Hybrid Energy Storage Systems (HESSs) to ensure Power Quality (PQ), stable operation, and efficient power flow. Existing optimization-prediction approaches often address these issues in isolation or require high computational overhead, limiting their real-time applicability. To overcome these challenges, this paper proposes a novel dual-optimization framework combining the Artificial Lemming Algorithm (ALA) with the Temporal Kolmogorov-Arnold Network (TKAN), referred to as ALA-TKAN. Unlike conventional methods, ALA-TKAN integrates metaheuristic-based optimization of power flow and HESS scheduling with sequence-aware forecasting of load and renewable generation, enabling proactive and coordinated EM under dynamic conditions. Implemented in MATLAB, the proposed method demonstrates superior performance compared with state-of-the-art techniques such as PDO-MACNN, BWO, PSO, ANN, and MRA-FLC, achieving minimal power loss (2.9 MW), highest efficiency (99.2%), lowest energy cost (0.8 $/Wh), and reduced THD (1.4%). These results confirm the novelty and practical potential of ALA-TKAN as a unified, computationally efficient strategy for PQ enhancement and reliable operation of hybrid MGs.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20200 - Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    O - Projekt operacniho programu

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Scientific Reports

  • ISSN

    2045-2322

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    15

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    19

  • Strana od-do

    1-10

  • Kód UT WoS článku

    001596688500045

  • EID výsledku v databázi Scopus