MICROGRID MONITORING METHOD FOR PREDICTING ENERGY ANOMALIES

The causes of excess and shortage of electrical energy in microgrid have been analyzed. The necessity of using intelligent energy management systems for smart grids with a large component of renewable energy sources is shown. An integral part of such control systems is a network monitoring method. B...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2025
Main Authors: Gusiev , О., Magro , V.
Format: Article
Language:English
Published: Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2025
Subjects:
Online Access:https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/502
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Vidnovluvana energetika

Institution

Vidnovluvana energetika
id veorgua-article-502
record_format ojs
spelling veorgua-article-5022025-03-31T21:37:04Z MICROGRID MONITORING METHOD FOR PREDICTING ENERGY ANOMALIES МЕТОД МОНІТОРИНГУ МІКРОМЕРЕЖ З МЕТОЮ ПРОГНОЗУВАННЯ АНОМАЛІЙ ЗМІНИ ЕНЕРГІЇ Gusiev , О. Magro , V. smart grid, microgrid, monitoring method, Kalman filter, forecasting, non-stationary system. розумна мережа, мікромережа, метод моніторингу, фільтр Калмана, прогнозування, нестаціонарна система. The causes of excess and shortage of electrical energy in microgrid have been analyzed. The necessity of using intelligent energy management systems for smart grids with a large component of renewable energy sources is shown. An integral part of such control systems is a network monitoring method. Based on the results of the analysis of methods for monitoring energy systems, a method for monitoring microgrids has been proposed, which allows predicting changes in flows filtering procedure integrated with the three-sigma rule. The modified filtering procedure allows real-time assessment and forecasting of the observed process, and the application of the three-sigma rule allows detection of its anomalies, since, as is known, with a normal distribution, almost all process values it a probability of 0.9973 lie no further than three sigma in either direction from the mathematical expectation. The use of this method makes it possible to formulate recommendations for managing the processes of optimal redistribution of energy flows in microsystems, to predict the risk of anomalies in energy changes in the power system.   Проаналізовано причини надлишку та нестачі електричної енергії в мікромережі. Показано необхідність використання інтелектуальних систем енергоменеджменту для інтелектуальних мереж з великою складовою відновлюваних джерел енергії. Невід'ємною частиною таких систем контролю є метод моніторингу мережі. За результатами аналізу методів моніторингу енергетичних систем запропоновано метод моніторингу мікромереж, який дозволяє прогнозувати зміни в процедурі фільтрації потоків, інтегрованої з правилом трьох сигм. Модифікована процедура фільтрації дає змогу в реальному часі оцінювати та прогнозувати спостережуваний процес, а застосування правила трьох сигм дозволяє виявити його аномалії, оскільки, як відомо, при нормальному розподілі майже всі процеси оцінюють його ймовірність 0,9973, лежать не далі ніж три сигми в будь-якому напрямку від математичного сподівання. Використання цього методу дає змогу сформулювати рекомендації щодо управління процесами оптимального перерозподілу енергетичних потоків у мікросистемах, прогнозувати ризик виникнення аномалій енергетичних змін в енергосистемі.    Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2025-03-31 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/502 10.36296/1819-8058.2025.1(80).22-28 Возобновляемая энергетика; № 1(80) (2025): Scientific and applied Journal renewable energy ; 22-28 Відновлювана енергетика; № 1(80) (2025): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 22-28 Vidnovluvana energetika ; No. 1(80) (2025): Scientific and applied Journal renewable energy ; 22-28 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2025.1(80) en https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/502/411 Copyright (c) 2025 Vidnovluvana energetika
institution Vidnovluvana energetika
baseUrl_str
datestamp_date 2025-03-31T21:37:04Z
collection OJS
language English
topic smart grid
microgrid
monitoring method
Kalman filter
forecasting
non-stationary system.
spellingShingle smart grid
microgrid
monitoring method
Kalman filter
forecasting
non-stationary system.
Gusiev , О.
Magro , V.
MICROGRID MONITORING METHOD FOR PREDICTING ENERGY ANOMALIES
topic_facet smart grid
microgrid
monitoring method
Kalman filter
forecasting
non-stationary system.
розумна мережа
мікромережа
метод моніторингу
фільтр Калмана
прогнозування
нестаціонарна система.
format Article
author Gusiev , О.
Magro , V.
author_facet Gusiev , О.
Magro , V.
author_sort Gusiev , О.
title MICROGRID MONITORING METHOD FOR PREDICTING ENERGY ANOMALIES
title_short MICROGRID MONITORING METHOD FOR PREDICTING ENERGY ANOMALIES
title_full MICROGRID MONITORING METHOD FOR PREDICTING ENERGY ANOMALIES
title_fullStr MICROGRID MONITORING METHOD FOR PREDICTING ENERGY ANOMALIES
title_full_unstemmed MICROGRID MONITORING METHOD FOR PREDICTING ENERGY ANOMALIES
title_sort microgrid monitoring method for predicting energy anomalies
title_alt МЕТОД МОНІТОРИНГУ МІКРОМЕРЕЖ З МЕТОЮ ПРОГНОЗУВАННЯ АНОМАЛІЙ ЗМІНИ ЕНЕРГІЇ
description The causes of excess and shortage of electrical energy in microgrid have been analyzed. The necessity of using intelligent energy management systems for smart grids with a large component of renewable energy sources is shown. An integral part of such control systems is a network monitoring method. Based on the results of the analysis of methods for monitoring energy systems, a method for monitoring microgrids has been proposed, which allows predicting changes in flows filtering procedure integrated with the three-sigma rule. The modified filtering procedure allows real-time assessment and forecasting of the observed process, and the application of the three-sigma rule allows detection of its anomalies, since, as is known, with a normal distribution, almost all process values it a probability of 0.9973 lie no further than three sigma in either direction from the mathematical expectation. The use of this method makes it possible to formulate recommendations for managing the processes of optimal redistribution of energy flows in microsystems, to predict the risk of anomalies in energy changes in the power system.  
publisher Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
publishDate 2025
url https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/502
work_keys_str_mv AT gusievo microgridmonitoringmethodforpredictingenergyanomalies
AT magrov microgridmonitoringmethodforpredictingenergyanomalies
AT gusievo metodmonítoringumíkromerežzmetoûprognozuvannâanomalíjzmínienergíí
AT magrov metodmonítoringumíkromerežzmetoûprognozuvannâanomalíjzmínienergíí
first_indexed 2025-07-17T11:39:49Z
last_indexed 2025-07-17T11:39:49Z
_version_ 1850411677523116032