Performance optimization of hybrid renewable energy systems with real-time load forecasting using grey wolf-based predictive models

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:The paper offers a GWO-based predictive optimization method for HRES, useful for researchers in renewable energy systems and AI applications.

🏢実務担当者:Energy system operators can apply the real-time forecasting and optimization framework to improve efficiency and reduce costs in hybrid renewable installations.

ハイブリッド再生可能エネルギーシステム（HRES）の性能最適化は、エネルギー生産の効率性、信頼性、持続可能性を高めるために極めて重要である。本研究は、グレイウルフ最適化（GWO）に基づく予測モデルを用いたリアルタイム負荷予測の統合に焦点を当てている。提案手法は、太陽光や風力などの再生可能エネルギー源の断続的な性質に伴う課題に対処することを目的としており、負荷需要と日射量の正確な予測を提供する。センサーと環境パラメータからのリアルタイムデータを組み込んで、短期間のエネルギー負荷と日射量を予測し、これらを用いてHRESのエネルギー貯蔵および発電コンポーネントを最適化する。高い精度と計算効率で知られるGWOアルゴリズムは、エネルギー損失を最小限に抑えつつシステムの安定性を確保しながら、様々な電源からの電力配分を最適化するために採用される。GWOとリアルタイム予測の統合は、システムの予測能力を高めるだけでなく、運用コストと炭素排出量を削減することでHRESの全体的な経済的実現可能性も改善する。本研究は、ハイブリッド再生可能エネルギーシステムの持続可能な運用のためにインテリジェント最適化技術とリアルタイム予測を用いる可能性を示し、よりスマートで回復力のあるエネルギーグリッドの開発に貢献するものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The performance optimization of hybrid renewable energy systems (HRES)  is crucial for enhancing the efficiency, reliability, and sustainability of  energy production. This study focuses on the integration of real-time load  forecasting prediction using a grey wolf optimization (GWO)-based  predictive model. The proposed methodology aims to address the challenges  associated with the intermittent nature of renewable energy sources, such as  solar and wind power, by providing accurate forecasts for load demands and  solar irradiance. Real-time data from sensors and environmental parameters  are incorporated to forecast the energy load and solar irradiance over short term periods, which are then used to optimize the energy storage and  generation components of the HRES. The GWO algorithm, known for its  high accuracy and computational efficiency, is employed to optimize the  dispatch of power from various sources while minimizing energy losses and  ensuring system stability. The integration of GWO with real-time forecasting  not only enhances the predictive capability of the system but also improves  the overall economic viability of HRES by reducing operational costs and  carbon emissions. This study demonstrates the potential of using intelligent  optimization techniques and real-time forecasting for the sustainable  operation of hybrid renewable energy systems, contributing to the  development of smarter and more resilient energy grids. 

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