Includes a title page in Arabic

Thesis (M.Sc.) Master Egypt - Japan University of Science and Technology (E - JUST) - School of Electronics , Communication , and Computer Engineering (ECCE) - Electrical Power Engineering Department 2024

Includes bibliographical references

This research is driven by the need to address the challenges posed by the increasing integration of renewable energy sources in the power system As the penetration of intermittent renewable generation grows and electricity demand patterns change , there is a pressing need for flexible resources to maintain grid stability and reliability Conventional power systems were designed around large , centralized power plants that could be easily dispatched to meet demand However , the shift towards distributed , variable renewable energy sources like solar and wind has disrupted this model These resources are often too small to be managed individually and their output is dependent on weather conditions , making it difficult to maintain a balance between supply and demand Thus , this research delves into the innovative approach of virtual power plants to enhance the integration of renewable resources into the power grid to strengthen grid stability and promote monetization of distributed energy resources A virtual power plant is a centralized energy system that manages , and coordinates distributed energy resources , integrating them into a unified entity While the physical assets may be dispersed across various locations , the virtual power plant integrates them into a virtual unified entity capable of responding to grid demands and market signals This research presents a coordinated operational framework of virtual power plants Firstly , the pelican optimization algorithm is introduced to optimally schedule distributed energy resources within the VPP , resulting in a significant reduction in generation costs Comparative analysis against conventional algorithms such as genetic algorithm and particle swarm optimization demonstrates the pelican optimization's superior performance , achieving an average reduction of 12.27% and 9.97% respectively in generation costs across various case studies The second stage focuses on securing the optimized generation data from rising cyber threats, employing the capabilities of machine learning , preferably , a convolutional autoencoder to learn the normal patterns of the optimized data to detect deviations from the optimized generation data to prevent suboptimal decisions The model exhibits exceptional performance in detecting manipulated data , with a false positive rate of 1.92% and a detection accuracy of 98.06%, outperforming traditional detection techniques Lastly , the research delves into the dynamic nature of the day ahead market that the virtual power plant participates in In responding to the grid by selling its optimized generated power via the day - ahead market , the virtual power plant employs the Prophet model , another machine learning technique to forecast the spot market price for the day - ahead to mitigate the adverse effects of price volatility By utilizing Prophet forecasts , the VPP achieves an average revenue increase of 15.3% compared to scenarios without price prediction , emphasizing the critical role of predictive analytics in optimizing economic gains This coordinated approach adopted addresses key challenges in the energy sector , facilitating progress towards achieving universal access to clean and affordable energy

الدافع وراء هذا البحث هو الحاجة إلى مواجهة التحديات التي يفرضها التكامل المتزايد لمصادر الطاقة المتجددة في نظام الطاقة و مع تزايد انتشار توليد الطاقة المتجددة المنقطعة و تغير أنماط الطلب على الكهرباء ، هناك حاجة ملحة لموارد مرنة للحفاظ على استقرار الشبكة و موثوقيتها تم تصميم أنظمة الطاقة التقليدية حول محطات طاقة مركزية كبيرة يمكن توزيعها بسهولة لتلبية الطلب ، و مع ذلك ، فإن التحول نحو مصادر الطاقة المتجددة الموزعة و المتغيرة مثل الطاقة الشمسية و طاقة الرياح قد أدى إلى تعطيل هذا النموذج و كثيراً ما تكون هذه الموارد صغيرة جداً بحيث لا يمكن إدارتها بشكل فردي و يعتمد إنتاجها على الظروف الجوية ، مما يجعل من الصعب الحفاظ على التوازن بين العرض و الطلب و بالتالي ، يتعمق هذا البحث في النهج المبتكر لمحطات الطاقة الافتراضية لتعزيز تكامل الموارد المتجددة في شبكة الطاقة لتعزيز استقرار الشبكة و تعزيز تسييل موارد الطاقة الموزعة محطة الطاقة الافتراضية هي نظام طاقة مركزي يقوم بإدارة و تنسيق موارد الطاقة الموزعة ، و دمجها في کیان موحد و في حين أن الأصول المادية قد تكون منتشرة عبر مواقع مختلفة ، فإن محطة الطاقة الافتراضية تدمجها في كيان موحد افتراضي قادر على الاستجابة لمتطلبات الشبكة و إشارات السوق يقدم هذا البحث إطارا تشغيليا منسقا لمحطات الطاقة الافتراضية أولاً ، تم تقديم خوارزمية تحسين ، مما يؤدي إلى انخفاض VPP البجع المحسنة لجدولة موارد الطاقة الموزعة على النحو الأمثل داخل كبير في تكاليف التوليد يوضح التحليل المقارن مع الخوارزميات التقليدية مثل الخوارزمية الجينية و تحسين سرب الجسيمات الأداء المتفوق لتحسين البجع ، مما يحقق انخفاضا متوسطا بنسبة 12.27% في تكاليف التوليد عبر دراسات الحالة المختلفة تركز المرحلة الثانية على تأمين بيانات الجيل الأمثل من التهديدات السيبرانية المتزايدة ، و ذلك باستخدام قدرات التعلم الآلي ، ويفضل أن يكون ذلك جهاز تشفير تلقائي تلافيفي لتعلم الأنماط العادية للبيانات المحسنة لاكتشاف الانحرافات عن بيانات الجيل الأمثل لمنع اتخاذ قرارات دون المستوى الأمثل يُظهر النموذج أداة استثنائيا في الكشف عن البيانات التي تم التلاعب بها ، بمعدل إيجابي كاذب قدره 1.92% و دقة كشف تبلغ 98.06% ، متفوقاً على تقنيات الكشف التقليدية . أخيرا ، يتعمق البحث في الطبيعة الديناميكية لسوق اليوم التالي الذي الطاقة تشارك فيه محطة الطاقة الافتراضية و في الاستجابة للشبكة من خلال ابيع المولدة المحسنة

Issued also as a digital file (for more information please check our Digital Repository)

ECCE EPE