I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o wer   E ng i neer ing   ( I J AP E )   Vo l.  14 ,   No .   1 Ma r ch   20 25 ,   p p .   1 27 ~ 1 3 7   I SS N:  2252 - 8 7 9 2 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e . v 1 4 . i 1 . pp 127 - 137          127       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a p e . ia esco r e. co m   O ptimi zing  micro g rid desig ns towa rds net - zero e mis sio ns for  sm a rt  cities a ddr ess ing  energy  dis pa rities and a cces s iss ues in  No rthern  and No rth - ea ste rn India       Albert   P a ul Ar un k um a r,   Selv a k u m a r   K up pu s a m y   D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c En g i n e e r i n g ,   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,   S R M   I n st i t u t e   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   K a t t a n k u l a t h u r C h e n n a i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 1 1 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Sep   1 6 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Oct  2 3 ,   2 0 2 4       P ro v i d i n g   a ffo r d a b le  a n d   c lea n   e n e rg y   is  a   sig n ifi c a n s u b - se c to o t h e   S m a rt  Cit ies   M issio n   p ro p o se d   b y   I n d ia.  T h is  re se a rc h   in v e st ig a tes   th e   d e v e lo p m e n o o p ti m a m icro g r i d   d e sig n s   fo r   sm a rt  c it ies   in   n o r th e rn   a n d   n o rt h - e a ste rn   I n d ia   to   a d d re ss   re g io n a e n e r g y   d isp a rit ies   a n d   a c c e ss   issu e s.  In   th e   n o rt h e rn   z o n e ,   c h a ra c teriz e d   b y   u n e v e n   u r b a n - r u ra in fra stru c tu re   a n d   h ig h - p o we d e m a n d ,   m icro g rid o ffe l o c a li z e d ,   re li a b le  so l u ti o n s   th a t   re d u c e   d e p e n d e n c y   o n   c e n tralize d   sy ste m a n d   e n h a n c e   e n e rg y   e ffi c ien c y .   In   th e   n o rt h - e a ste rn   z o n e ,   wh e re   g e o g ra p h ica iso latio n   a n d   u n d e r d e v e lo p e d   in fra stru c tu re   h i n d e e n e r g y   a c c e ss ,   m icro g rid s   p r o v i d e   d e c e n trali z e d   p o we r   g e n e ra ti o n   a n d   d istri b u t io n ,   imp r o v i n g   a c c e ss   in   re m o te   a re a s.  Th e   p ro p o se d   m icro g rid   d e sig n a im  to   e n h a n c e   e n e rg y   re li a b il it y ,   e fficie n c y ,   a n d   a c c e s sib il it y   b y   in teg ra ti n g   re n e wa b le  e n e rg y   s o u rc e s.  T h e   p r o p o se d   sy ste m   is  a n a ly z e d   fo r   tec h n ica a n d   e c o n o m ic   fe a sib il it y   b a se d   o n   c rit i c a fa c to rs   su c h   a c o st  o e n e rg y   (COE),   lo ss   o p o we su p p ly   p r o b a b il i t y   (L P S P ),   a n d   th e   re n e wa b le   fra c ti o n   (RF ) .   T h e   re n o wn e d   p a rti c le   sw a rm   o p ti m iza ti o n   ( PSO )   a l g o rit h m   is   u se d   t o   o p ti m ize   th e   s y ste m   siz e   to   a c h i e v e   b e tt e r   p e rfo rm a n c e   in   term o tec h n ic a a n d   e c o n o m ic  a sp e c ts.  p ro p e e n e rg y   m a n a g e m e n tec h n i q u e   e n su re t h e   e n e rg y   b a lan c e   b e twe e n   t h e   d e m a n d   sid e   a n d   t h e   d istri b u ted   e n e rg y   s o u rc e s.  t y p ica 2 4 - h o u h o u se h o ld   lo a d   p r o fil e   is u se d   f o th e   o p ti m iza ti o n .   K ey w o r d s :   E n er g y   ac ce s s   Mic r o g r id s   Net - ze r o   em is s io n s   PSO   Sm ar t c ities   Su s tain ab le  d ev elo p m e n t g o al s   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Selv ak u m ar   Ku p p u s am y   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g in ee r i n g ,   C o ll eg o f   E n g in ee r i n g   an d   T ec h n o lo g y   SR I n s titu te  o f   Scien ce   an d   T ec h n o lo g y   Kattan k u lath u r ,   C h e n n ai,   T am il   N ad u - 6 0 3 2 0 3 ,   I n d ia   E m ail:  s elv ak u k @ s r m is t.e d u . in ,   s elv ak s e@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Du to   r ap id   u r b a n izatio n   in   r ec en d ec ad es,  th e r is   n ee d   to   d ev elo p   s u s tain ab le  n a tu r in   th u r b an   ar ea s   o f   d e v elo p in g   co u n tr y   lik e   I n d ia   wh ich   m ay   p r o v id e   v er y   s ig n if ican o u tco m es  b o th   i n   en v ir o n m en tal  an d   ec o n o m ic  asp ec ts .   Acc o r d in g   to   th Un it ed   Natio n s   Hu m an   Settlem en Pro g r am m ( UN - Hab itat)   [ 1 ] ,   I n d ia' s   Sm ar C ities   Mi s s io n   ( SC M)   h as  th r ee   p illar s liv e - ab ilit y ,   ec o n o m ic - ab ilit y ,   an d   s u s tain ab ilit y .   W h en   m ap p ed   ( r ef er   to   T ab le  1 )   with   th tar g ets  o f   Su s tain ab le  Dev elo p m en Go als  ( SDGs ) ,   th ese   th r ee   p illar s   ar e   f o u n d   t o   b e   alig n e d   with   t o tal  o f   1 5   SDGs   o u o f   all   1 7   SDGs .   O n   th e   o th e r   h a n d ,   in   th ea s ter n   an d   n o r th - ea s ter n   zo n es,  en er g y   ac ce s s   r em ain s   cr itical  ch allen g in f lu e n ce d   b y   v ar i o u s   f ac to r s .   T h ea s ter n   zo n e,   co m p r is in g   B ih ar ,   Od is h a,   Sik k im ,   an d   J h ar k h an d ,   g r ap p les  with   s ig n if i ca n in f r astru ctu r e   d ef icien cies,  in clu d in g   in ad e q u ate  p o wer   g en er atio n ,   p o o r   tr an s m is s io n ,   an d   d is tr ib u tio n   n etwo r k s ,   lead in g   t o   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J  Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  14 ,   No .   1 Ma r ch   20 25 1 27 - 1 37   128   f r eq u e n p o wer   o u tag es  an d   u n r eliab le  elec tr icity   s u p p ly .   R u r al  ar ea s   in   th ese   s tates  o f te n   f ac in co n s is ten t   p o wer   s u p p ly   an d   h ig h   co s ts   d u to   th u n ev en   d is tr ib u ti o n   o f   in f r astru ct u r e.   Similar l y ,   th n o r th - e aster n   s tates  -   A s s am ,   Me g h alay a,   Ar u n ac h al  Pra d esh ,   Ma n i p u r ,   Nag alan d ,   Miz o r am ,   an d   T r ip u r ex p er ien ce   ch allen g es  d u to   th eir   r em o te   lo ca tio n s   an d   h illy   ter r ain ,   wh ich   co m p licate  g r i d   ex ten s io n   an d   in f r astru ctu r e   d ev elo p m e n t.  C o n n ec tiv ity   is s u es  f o r ce   m an y   r eg io n s   to   r e ly   o n   c o s tly   an d   less   s u s tain ab le  en er g y   s o u r ce s ,   r esu ltin g   in   lim ited   an d   u n r el iab le  en er g y   ac ce s s .   W h ile  p o licies  ar ad v a n cin g   en er g y   ac ce s s ,   s ig n if ican im p r o v em e n ts   ar n ee d ed   to   a d d r ess   th u n d er ly in g   in f r astru ctu r an d   ec o n o m ic  b ar r ier s   ef f ec tiv ely .   T a k in g   th is   in to   ac co u n t,  th e   r esear c h   p r o p o s es  o p tim al - s ized   h y b r id   m icr o g r id   m o d els  f o r   t h cities  s elec t ed   to   b u p g r a d ed   as sm ar t c ities   in   th e   ea s ter n   an d   n o r th - ea s ter n   zo n es b y   I n d ia s   SC M.       T ab le  1 .   Ma p p in g   o f   SC g o a ls   to   1 7   SDGs   S C M   G o a l s   S u b - s e c t o r   S D G S a t i sf i e d   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   S u st a i n a b i l i t y   En v i r o n m e n t s                                     G r e e n   S p a c e s   a n d   B u i l d i n g s                                     U r b a n   R e si l i e n c e                                     En e r g y   C o n su mp t i o n                                     Li v e a b i l i t y   Ed u c a t i o n                                     H e a l t h                                     H o u s i n g   & Sh e l t e r                                     S l u m   u p g r a d a t i o n                                     W a t e r   su p p l y                                     S e w e r a g e   a n d   d r a i n a g e                                     S o l i d   w a st e   m a n a g e me n t                                     S mart  R o a d s                                     N M T                                     P u b l i c   t r a n s p o r t                                     G o v e r n a n c e   &   I C T                                     R e c r e a t i o n                                     En e r g y - r e l a t e d   i n f r a s t r u c t u r e                                     Ec o n o mi c   a b i l i t y   En h a n c e me n t   o f   R e v e n u e   so u r c e s                                     I C T - b a se d                                     Ec o n o mi c   O p p o r t u n i t i e s                                     To u r i sm  e c o n o m i c   o p p o r t u n i t i e s                                         Sm ar g r id s   ar e   th e   f u tu r o f   e lectr ical  g r id s   [ 2 ] ,   a n d   m icr o g r id s   ( MG )   ar e   th e   cr itical  co n s titu en ts   o f   s m ar g r id   [ 3 ] .   MG s   ar s m all  au to n o m o u s   g r id s   with   d is tr ib u ted   en er g y   r eso u r ce s   s u p p ly in g   co n tr o llab le   lo ad s   with   e n er g y   s to r ag e   s y s tem s   f o r   b ac k u p   [ 4 ] .   Su c h   MG s   ca n   b o p er ated   in   two   m o d es:  g r id - c o n n ec te d   ( GC )   an d   is lan d ed   m o d ( I M)   [ 5 ] .   W h en   MG   s u f f ices  its   n ee d s   f r o m   its   r eso u r ce s   with o u g ettin g   b ac k u p   f r o m   th u tili ty   g r i d ,   it   o p er ates  in   I a n d   v ice  v er s a.   As  th wo r k   f o cu s es  o n   s atis f y in g   th e   ty p ica l   co m m u n ity   lo ad s ,   th e r is   n ee d   to   co n s id er   h y b r id   MG   ar ch itectu r e,   i.e . ,   MG   wi th   b o th   alter n atin g   cu r r en ( AC )   an d   d i r ec cu r r en ( DC )   f ee d er s   [ 6 ] .   Als o ,   th is   r ed u ce s   th n ee d   f o r   m o r p o wer   elec tr o n i c   co n v er s io n   d ev ices  [ 7 ] .   T h er e f o r e,   h y b r id   MG   ar c h itectu r [ 8 ]   is   th ch o s en   f o r   th is   a n aly s is .   I n d ia  is   alr ea d y   f o cu s in g   to   in cr ea s its   r en ewa b le  ca p ac ity   to   5 0 0   GW   b y   th en d   o f   2 0 3 0   [ 9 ] .   T h m ajo r   f o cu s   is   o n   s o lar   an d   win d   r eso u r ce s .   T h er ef o r e,   th ese  r eso u r ce s   ar e   co n s id e r ed .   T h i n ter m itten n atu r e   o f   r en ewa b le  e n er g y   s o u r ce s   m an d ates  p o we r   b a ck u p   [ 1 0 ] .   I n   ca s o f   I o p er atio n ,   th er will  b n o   g r id   b a ck u p   an d   r e m o te   co n v en tio n al  p o wer   g en er ati o n   [ 1 1 ]   r eso u r ce   is   n ee d ed .   Diesel  g en er ato r s   ( DiG)   ar th b est  r em o te  g en er atin g   s y s tem s   co n s id er in g   th is   r esear ch .   T h er ef o r e ,   th g en er al  h y b r id   m icr o g r id   ( HM )   s y s tem   co n s id er ed   f o r   o p tim izatio n   c o n s is ts   s o l ar   P V   ( SP V) ,   win d   tu r b in es  ( W T ) ,   b atter y   en er g y   s to r a g s y s tem s   ( B E SS ) ,   DiG  an d   lo ad s   alo n g   with   n ec ess ar y   p o wer   elec tr o n ic  d ev ices.   T h p lan n i n g   o f   MG s   in clu d es   s ev er al  co s f ac to r s   [ 1 2 ]   s u ch   as  ca p ital  co s t,  o p er atio n   an d   m ain ten an ce   ( O& M)   co s an d   r ep lace m en co s ts   as  th p la n n in g   is   d o n f o r   p er io d   o f   2 5   y ea r s .   T h DiG  in v o lv es  ce r tain   p ar a m eter s   a n d   co n s tr ain ts   [ 1 3 ] .   T h p r im ar y   o b jectiv is   to   d esig n   s y s tem   wh ich   m ee ts   lo ad s   with   v er y   less   co s ts   a n d   h ig h   r en ewa b le  p e n etr atio n .   r en o w n ed   o p tim izatio n   tech n iq u p ar ticle   s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   [ 1 4 ]   is   u s ed   f o r   o p tim izatio n .   T o   ev alu ate   th o p tim al  n atu r e   an d   f ea s ib ilit y ,   th p ar am eter s   s u ch   as  co s o f   en e r g y   ( C OE ) ,   lo s s   o f   p o wer   s u p p ly   p r o b a b ilit y   ( L PS P),   an d   r en ewa b le  f r ac tio n   ( R F)  ar co n s id er ed .   L iter atu r r ev iew  is   s h o wn   in   T ab le  2 .   I n   [ 1 5 ]   th a u t h o r s   p r o p o s ed   a   GC   MG   in   B ei jin g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op timiz in g   micro g r id   d esig n s   to w a r d s   n et - z ero   emis s io n s   fo r   s ma r t c itie s :     ( A lb ert P a u l A r u n ku ma r )   129   to   o p tim ize  NPC   an d   C OE .   h y b r id   MG   was d esig n ed   b y   Ab d in   et  a l .   [ 1 6 ]   f o r   I o p er a tio n   in   B eijin g   an d   a   GC   P MG   is   en u n ciate d   in   [ 1 7 ]   f o r   r esid en tial  co m m u n ity .   HM   m o d el  wa s   an aly ze d   f o r   its   f ea s ib ilit y   in   GC   an d   I o p er atio n   b y   Da s   et  a l .   [ 1 8 ] .   PV  an d   b io g as  MG   m o d el  is   an aly ze d   f o r   v ar io u s   ec o n o m i c   co n d itio n s   b y   Kasaeia n   et  a l.   [ 1 9 ]   f o r   Go ls h an   city .   An o th er   PV - b ased   GC   MG   is   p r o p o s ed   in   [ 2 0 ]   f o r   C h in a.   Fo r   r u r al   elec tr if icatio n ,   au th o r s   in   [ 2 1 ]   p r o p o s ed   GC   m o d el  f o r   Do d d ap alli,   An d h r Pra d esh .   All  th ese  liter atu r es   u s ed   HOM E R   f o r   o p tim izatio n .   A   ca s s tu d y   was  ca r r ied   o u in   Per th   city   b y   E s s ay eh   et  a l .   [ 2 2 ]   u s in g   m ix ed   in te g er   n o n - lin ea r   p r o g r am m in g .   T ak in g   o n l y   t h NPC   as  o b jectiv e,   th au th o r   p r o p o s ed   HM   f o r   Sain Ma r tin   I s lan d   [ 2 3 ] .   Usi n g   SMO  alg o r ith m ,   HM   is   p r o p o s ed   f o r   SC in   T am il  Nad u   b y     au th o r s   in   [ 2 4 ] .   T h m ajo r   r esear ch   co n tr ib u ti o n s   o f   th a r ticle  ar lis ted   b el o w:   -   Op tim al  HM   m o d els  f o r   all  1 6   cities  in   th ea s ter n   an d   n o r th - ea s ter n   elec tr ica zo n es  ar e   p r o p o s ed   u s in g   th o p tim ized   r esu lts   o f   PS O.   -   T h tech n ical  an d   ec o n o m ic  f ea s ib ilit y   o f   th p r o p o s ed   m o d els  ar an aly ze d   a n d   th b est  m o d el  with   less   C OE ,   L PS P,  an d   h ig h   R F a r ch o s en   to   b e   th b est o p tim al  d esig n   f o r   ea ch   city .   -   T h m o d ellin g   in clu d es a ll th co s t e lem en ts   to   en s u r th p r o p er   ec o n o m ic  f ea s ib ilit y   an aly s is .   -   As  th p r o p o s ed   MG   s y s tem   m ajo r ly   u s es  r en ewa b le  e n er g y   to   g e n er ate  p o wer   an d   th r e n ewa b le  f r ac tio n   is   tak en   in to   ac co u n t,  th er e   will b s ig n if ican t r e d u ctio n   in   t h to tal  ca r b o n   f o o tp r in t.   T h e   r est   o f   t h e   ar ticl e   is   o r g a n iz e d   as   f o l lo ws:   Se cti o n   2   e x p la in s   th e   m at h e m at ica m o d e lin g   o f   t h e   co m p o n e n ts   o f   t h h y b r i d   m ic r o g r i d   s y s te m   ( HM GS) .   T h a d a p t ed   e n e r g y   m an ag em e n s t r ate g y   is   ela b o r at ed   in   s ec ti o n   3 .   Se cti o n   4   e n u n ci a tes  th o p ti m i za t io n   te ch n i q u e   u s e d ,   w h e r ea s   c o n s tr ai n ts   a n d   p a r a m e te r s   r e lat ed   to   t h e   o p er ati o n   ar p r es en te d   i n   s ec t io n   5 .   Se cti o n   6   c o n cl u d es t h e   a r t icl wit h   th r esu lts   a n d   d is c u s s i o n .       T ab le  2 .   L iter atu r r ev iew   Li t   Lo c a t i o n   M i c r o g r i d   m o d e l   O p t i mi z a t i o n   P a r a me t e r s/ g o a l s   [ 1 5 ]   B e i j i n g ,   C h i n a   W E+ B ESS + G r i d   H O M ER   LC O &   N P C   [ 1 6 ]   B a n d a r   A b b a s   P V + W E+ G r i d   H O M ER   LC O E,   N P C ,   & H 2   [ 1 7 ]   B e i j i n g ,   C h i n a   P V + G r i d   H O M ER   LC O &   N P C   [ 1 8 ]   R a j s h a h i   P V + D i G + B ESS + G r i d   H O M ER   LC O E,   N P C ,   R F   [ 1 9 ]   G o l s h a n   P V + D i G + B i o g a s+G r i d   H O M ER   LC O E,   N P C ,   R F   [ 2 0 ]   C h i n a   P V + D i G + G r i d   H O M ER   LC O &   N P C   [ 2 1 ]   D o d d a p a l l i   P V + W E+ D i G + B ESS + G r i d   H O M ER   LC O E,   N P C ,   R F   [ 2 2 ]   P e r t h   c i t y   P V + G r i d   M I N LP   LC O &   N P C   [ 2 3 ]   B a n g l a d e s h   P V + W E+ B i o + E c o w a v e + B ESS   H O M ER   N P C   [ 2 4 ]   Ta mi l n a d u   P V + W E+ D i G + B ESS   S p i d e r   m o n k e y   o p t i m i z a t i o n   ( S M O )   LC O E,   N P C ,   R F       2.   M AT H E M AT I CA L   M O D E L I NG   O F   T H E   H M G S CO M P O NE N T S   T h is   s ec tio n   p r esen ts   th m at h em atica m o d elin g   o f   th H MG co m p o n en ts .   T h h y b r id   m icr o g r id   s y s tem   co n s is ts   o f   s o lar   PV s ,   win d   en e r g y   ( W E )   s y s te m ,   B E SS ,   in v er ter ,   an d   d ie s el  g en er ato r .   T h e   m ath em atica l m o d ellin g   o f   ea ch   co m p o n en t is ela b o r ated   wi th   its   ass o ciate d   p ar am eter s .     2 . 1 .     M o dellin g   o f   s o la P ( SPV)   T h p o we r   o u tp u o f   th e   SP s y s tem   is   ca lcu lated   u s in g   th f o ll o win g   m at h em atica ex p r ess io n     as in   ( 1 ) .       =     [ 1 +  (   + ( 0 . 0256  )   ) ]   ( 1 )     W h er       is   SP o u tp u p o wer ,      is   th SP V ' s   r ated   p o wer   u n d er   r ef e r en ce   co n d itio n s ,      is   th e   ir r ad iatio n   f r o m   th s u n   ( W /m 2 ) .   T h e   ir r ad iatio n   at  s tan d a r d   test   co n d itio n s   ( STC)  is   r e p r esen ted   b y       [   =1 0 0 0   W /m 2 an d       r ep r esen ts   th ce ll  tem p er atu r ( º C )   o f   SP at  STC.  T h am b ien tem p er atu r e   o f   th SP ce ll  is   r ep r esen t ed   b y       [  =2 5 0   º C ]   an d   th    is   ( - 3 . 7 × 10 - 3 ( 1 /   ° C ) )   wh ich   is   th tem p er atu r c o ef f icien t.     2 . 1 . 1 .   M o dellin g   o f   wind   ene rg y   ( WE )   s y s t em   T h r ec o r d ed   win d   s p ee d s   a r co n v er ted   in   te r m s   o f   eq u iv alen win d   tu r b in h eig h t   v alu es  to   ca lcu late  th p o wer   g en er ated .     ℎℎ = (  )   ( 2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J  Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  14 ,   No .   1 Ma r ch   20 25 1 27 - 1 37   130   ℎℎ   ( m /s )   an d     ( m /s )   is   th win d   v elo city   at  W T   h u b   (  an d   r ef er en ce   h eig h ( )   r esp ec tiv ely .   T h h u b   a n d   r e f er en ce   h eig h o f   W T   ar r ep r ese n ted   b y       (m)  an d      ( m ) ,   r esp ec tiv el y .   α   is   th Hellm an n   ex p o n en t.   T h e   W T   r ated   v elo city   is   Vr   ( m /s ) ,   Vcu t - o u ( m /s )   an d   Vcu t - in   ( m /s )   d en o te   th e   W T   cu t - o u an d   cu t - i n   v el o city   r esp ec tiv ely .   T h e   W T   p o wer   o u tp u t   ca n   b d e f in ed   as   ( 3 ) .   W h er e ,      is   th ac tu al  p o wer   g e n er ated   b y   W T ,      ( k W )   is   th W T   r ated   p o wer   a n d   V W   ( m /s )   is   th win d   v elo city .      = {     0 ,  3  3 [ 3  3 ]    if   V W <V cut - in , V W >V cut - out   ( 3 )   if   V cut - in ≤V W ≤V r   if   V r   V W < V cut - out     2. 3 .     M o dellin g   o f   B E SS   a nd   i nv er t er   I n s tead   o f   tr a d itio n al  B E SS   m o d elin g ,   th e   Au a n d   th l o ad   r e q u ir ed   ar e   in co r p o r ate d   t o   ca lcu late  th ca p ac ity   o f   th b atter y .   W h er   is   th b atter y   ca p ac ity ,     is   r eq u ir ed   lo ad ,      is   th n u m b er   o f   Au D,      is   th b atter y ' s   d ep th   o f   d is ch ar g ( 8 0 %),     an d     r ep r esen ts   th ef f icien cies  o f   th in v e r ter   ( 9 5 %)  an d   b atter y   ( 8 5 %).   T h h i g h est SO C   (   )   an d   lo west SOC   (  )   o f   th b atter y   ar u s ed   to   d eter m in its   p r esen  .   T h en er g y   ex ce s s   o r   d ef icit o f   th e   b atter y   s to r a g s y s tem   ca n   b ex p lain ed   as  ( 4 )   an d   ( 5 ) .     = .     ( 4 )     = (  +  )   ( 5 )     < 0   an d   > 0   r ep r esen ts   th s h o r tf all  a n d   ex ce s s   o f   b atter y   p o wer   n e ed ed   to   m atc h   th lo a d   d em a n d   f o r   h o u r   t,  r esp ec tiv ely .      r ep r esen ts   th SP p o wer   p r o d u ce d   in   h o u r   t.      r ep r esen ts   th win d   en e r g y   p r o d u ce d   i n   h o u r   t.  T h e   cu s to m er   lo a d   p atter n   f o r   h o u r   is     wh er e,       d en o tes  in v er ter   ef f icien cy .      an d    ( 1 )   r ep r esen ts   th SOC   o f   th b atter y   d u r in g   h o u r   a n d   th p r ev io u s   h o u r   ( t - 1 )   r esp ec ti v ely   wh er th ch a r g in g   an d   d is ch ar g in g   p o wer   o f   th b atter y   at   th p r esen h o u r   is   r e p r esen t ed   b y     a n d     r esp ec tiv ely .      =  ( 1 ) ( 1 ) + ( + )   ( 6 )     = ( ) (   ) + ( 1 99 ( 1 1 9 ) 2 ) + ( 1 1 99 ( 1 1 9 ) 2 1 ) (   ) 2   ( 7 )     T h in v e r ter   ef f icie n cy   is   ca lc u lated   b y   ( 7 ) .     an d     d en o tes  th s elf - d is ch ar g r ate  an d   b atte r y   ef f icien c y   r esp ec tiv ely .   W h er Ƞ   an d   Ƞ   d en o tes  th in v er ter ' s   ef f icien cy   at  1 0 an d   1 0 0 o f   its   n o m in al  p o wer ,   r esp ec tiv ely .     2 . 4 .     M o dellin g   o f   dies e l g ener a t o r   T h ef f icien cy   o f   th e   d iesel  g en er ato r   is   ca lcu lated   b y   ev al u atin g   th p o wer   p r o d u ce d   to   th r ate  o f   f u el  co n s u m p tio n .     = +   ( 8 )         r ep r esen ts   th d iesel  p o wer   g en er ated   in   ( k W )   b y   co n s u m in g   f u el  p e r   h o u r   ( L /h o u r )   d en o ted   b y     at   tim t.      is   r ated   n o m in al  p o w er   ( k W )   o f   th d iesel  p lan t.  T h f u el  u s ag co ef f icien ts   ( c o n s tan ts )   ar e   r ep r esen ted   b y   th v alu es a   an d   b ,   wh ich   ar n ea r ly   eq u iv ale n t to   0 . 2 4 6   a n d   0 . 0 8 4 1 5 ,   r esp e ctiv ely .       3.   SM AR T   E NE RG M ANAG E M E N T   ST RAT E G AND  P ARAM E T E RS F O AN A L YS I S   T o   f ac ilit ate  th o p tim al  u s o f   r eso u r ce s   an d   t o   en s u r th en er g y   d e m an d   b alan ce   th e   f o llo win g   s m ar t e n er g y   m an ag em e n s tr ateg y   is   ap p lied .   T h s tr ateg y   is   m ap p ed   as f o llo ws:   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op timiz in g   micro g r id   d esig n s   to w a r d s   n et - z ero   emis s io n s   fo r   s ma r t c itie s :     ( A lb ert P a u l A r u n ku ma r )   131   -   T h r en ewa b le  en e r g y   r eso u r ce s   ( R E R s )   ( PV+ W T )   g en er ate   s u f f icien en er g y   an d   m ee ts   th lo ad   if   > .   T h en ,   t h ex ce s s   en er g y   is   u s ed   f o r   ch ar g i n g   th b atter y   u n t il   =   .   -   T h ( R E R s )   ar u n ab le  to   g en er ate  en o u g h   en e r g y   to   m ee th lo ad ,   an d    >  .   T h er ef o r e,   th e   b atter y   b an k ' s   p o wer   will ser v as th m ain   b ac k u p .   -   T h R E R s   ca n   m ee cu s to m er   d em an d   d u r in g   h o u r   if   = b u t,  if       at  th at  tim e,   PV a n d   W T   ar u n ab le   to   r ep l en is h   th b atter y   b an k .   -   T h b atter y   b an k   is   em p ty   (  =  m ax   )   a n d   th e   R E R s   ar n o ab le   to   m ee th lo a d   ( < ).   T h DG  ac ts   as  s ec o n d ar y   b ac k u p   s o u r ce   to   m ee t l o ad   an d   r ep len is h   th e   b atter y   b a n k .   T h p ar a m eter s   an d   o p er atio n al  co n s tr ain ts   co n s id er e d   ar e   e x p lain ed   f u r th er   in   th e   f ea s ib ilit y   an aly s is   o f   t h e   s y s tem .   T h th r ee   m ajo r   p ar a m eter s   o f   co n s id er atio n   ar C OE ,   L PS P ,   an d   R F.     3 . 1 .   Co s t   o f   ener g y   C OE   is   o n o f   th m o s p o p u l ar   an d   ex te n s iv ely   u s ed   in d ica to r s   o f   th f in a n cial  f ea s ib ilit y   o f   h y b r id   en er g y   s y s tem s .   I is   th r atio   o f   th to tal  NPC   ( $ )   to   th e   an n u al  lo ad   ( k W h ) .   T h to ta NPC   in clu d es  all   ca p ital c o s ts ,   O& ex p en s es ,   an d   r ep lace m e n t p r ices.  T h h o u r ly   c u s to m er   lo ad   u s ag is   d en o ted   b y   P load   ( h ) .     3 . 1 . 1 Ca pita l c o s t   T h p r ice  o f   b u y i n g   th co m p o n en ts   o f   an   HM   s h o wn   in   Fig u r 1 ,   s u ch   as  th DiG,   SP p an els,   W T ,   an d   b atter y ,   co n s titu tes  t h ca p ital  c o s t.   T h e   to tal  an ti cip ated   co s o f   all   th MG   s y s tem 's  co m p o n e n ts   m ak es u p   th s y s tem ' s   ca p ital c o s t.  T h ca p ital c o s t is d ef in e d   as  ( 9 ) .      = { +    +    + + }   ( 9 )     W h er ,    ,    ,   ,     ar th r ati n g s   o f   d iesel  g en er ato r ,   SP V,   W T ,   b atter y ,   an d   in v er te r   r esp ec tiv ely   an d   ,   an d     ar th co s ts   p er   k W   f o r   DiGs,  b atte r y ,   a n d   i n v er ter   r esp ec tiv ely .      an d      ar e   p lan t   in s tallatio n   co s ts   p er   k W   f o r   SP an d   W T   r esp ec tiv ely .   T h e   ON/OFF  s tatu s   o f   ea c h   u n it  is   d en o ted   b y   th e   d ec is io n   v a r iab les in   HM   s y s tem .     R D i G = { 1     Die s e l   G e n e r a tor   is   Up     0     Die s e l   G e n e r a tor   is   Dow n R S PV = { 1     Sol a r   PV   Sys te m   is   Up     0   Sol a r   PV   Sys te m   is   Dow n     R WT = { 1     W in d   Pow e r   is   Up .   0   W in d   Pow er   is   Dow n . ,   R b = { 1     B a tte r y   is   Up     0   B a tte r y   is   Dow n   ,   R i = { 1     Inve r t e r   is   Up     0   Inve r t e r   is   Dow n     ( 1 0 )     W h er R Di G ,   R SPV ,   R WT ,   R b ,   an d   R ar d ec is io n   v ar iab les  ass o ciate d   with   D iGs ,   SP V,   W T ,   b atter ies ,   an d   in v er ter s   r esp ec tiv ely .           Fig u r 1 .   T h g e n er al   ar ch itec tu r o f   t h co n s id er e d   HM GS   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J  Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  14 ,   No .   1 Ma r ch   20 25 1 27 - 1 37   132   3 . 1 . 2 O pera t io n a nd   m a inte na nce  co s t s   O& co s ts   v ar y   an d   ar in f lu en ce d   b y   in ter est  r ates  an d   i n f latio n .   Fo r   th s ak o f   th is   s tu d y ,   th e   in f latio n   an d   in ter est r ates o f   t h MG   s y s tem   co m p o n en ts   ar s et  at  5 % a n d   1 3 %,  r esp ec tiv ely .      = { [ ( 1 + ) ( ) ] [ 1 ( 1 + 1 + )  ] {  +    +    +  +  } ,  ( ) {  +    +    +  +  }  ,  ( = ) ( 1 1 )     d   is   in f latio n   r ate  f o r   co m p o n en r ep lace m en t,  a n d   s   is   r ea in ter est  r ate.   T h co m p o n e n life   tim in   y ea r   is   d en o ted   b y   C L T .   &  , &  , &  , &  ,    &   r ep r esen ts   O& co s ts   f o r   d iesel  g en er at o r ,   SP V,   W T ,   b atter y ,   an d   in v e r ter ,   r esp ec tiv ely .     3 . 1 . 3 Repla ce m ent   c o s t s   T h co s o f   r e p lacin g   t h MG   s y s tem 's  co m p o n e n p a r ts   is   co n s id er ed   at   ea ch   s tep   o f   th e   s y s tem 's   life s p an .   C o n s eq u en tly ,   t h p r o ject' s   cu r r en ap p r o x im atio n   i s   ev alu ated   f o r   all  co m p o n en r ep lace m en co s ts .   T h p r esen t c o s t o f   r ep lacin g   MG   s y s tem   ca n   b ex p r ess ed   as  ( 1 2 ) .      = ( 1 + 1 + )  {  +     +     +  +  }   ( 1 2 )       is   th e   co m p o n en t   co s o f   th d iesel  g en er ato r   u n it.  Similar l y ,       d en o tes  t h u n i t   co m p o n en co s ts   o f   th e   SP g en er atio n ,   W T ,   b atter y ,   an d   th i n v er ter   r esp ec tiv ely .    ,   ,   ,    an d      r ep r esen ts   th r ep lace m en t c o s t o f   d iesel g en er at o r ,   SP V,   W T ,   b atter y ,   an d   th in v er ter   r esp ec tiv ely .     3 . 2 .   L o s s   o f   po wer   s up ply   pro ba bil it y   ( L P SP)   T h HM   s y s tem ' s   r eliab ilit y   is   ass ess ed   u s in g   th L PS P.  T h ch an ce   th at   th p o wer   s u p p ly   is   ab le  to   m ee d em an d   d u t o   lack   o f   en er g y   f r o m   r e n ewa b le  s o u r ce s   o r   tech n ical  is s u es  is   in d icate d   b y   th e   L PS P   wh ich   is   ex p r ess ed   b y   ( 1 3 ) .       = (    +   ) 8760 = 1 8760 = 1   ( 1 3 )     At  tim t,  th p o wer   g en er ate d   b y   SP V,   W T ,   an d   d iesel  g en er ato r   ca n   b d e n o ted   b y     ,   an d     r esp ec tiv ely .   W h er th e   lo a d   at  is   r ep r esen ted   b y     d en o tes  th b atter y   m in im u m   s to r ag e   ca p ac ity .   T h liter atu r in d ic ates  th at  th L PS v alu n ee d s   to   b less   th an   5 %.  ch a llen g in g   s ce n ar io   is   u s ed   to   p er f o r m   th e   r eliab ilit y   ass ess m en in   th is   s tu d y ,   w h en   > ,   wh er e      r ep r esen ts   th t o tal  p o wer   g e n er ated   b y   th w h o le   s y s tem   d u r in g   tim t.     3 . 3 .    Renew a ble  f ra ct i o n ( RF )   I n   o p tim izatio n   p r o g r am m in g ,   R is   th r esh o ld   u s ed   to   co m p ar th en e r g y   p r o d u ce d   b y   d iesel  p o wer   g en er ato r   with   r en ew ab le  p o we r   g en er ato r .   W h en   t h r e n ewa b le  c o m p o n en is   ze r o ,   t h h y b r i d   MG   s y s tem   f u lly   r elies  o n   d iesel  g en er ato r   t o   p r o v id its   elec tr ical  d em an d s .   T h ( 1 4 )   ca n   b u s ed   to   d escr ib it.   T h r an g o f   th R is   0   to   1 .   W h er ea s   1   d en o tes  co m p l ete  r elian ce   o n   r en ewa b le  e n er g y   s o u r ce s   an d   0   d en o tes n o   u s o f   r e n ewa b le  e n er g y .      ( % ) = ( 1  8760 = 1 (  +  ) 8760 = 1 ) × 100   ( 1 4 )       4.   O P T I M I Z AT I O T E CH NI Q UE   AND  M E T H O DO L O G Y   T h r ee   c r iter ia  ( R F,  C OE ,   an d   L PS P)  ar tak en   in to   ac co u n t f o r   c h o o s in g   an   ec o n o m ically   v iab le  MG   d esig n   with   th id ea s ize.   T h ec o n o m ics  an d   p o wer   s u p p l y   d ep en d ab ilit y   ar o f   m ajo r   e m p h asis .   T h er ef o r e ,   th two   v ar ia b les C OE   an d   L P SP   ar s e lecte d   as th g o als.  T h m u lti - o b jectiv p r o b lem   is   r ed u ce d   to   s in g le  o b jectiv f o r   co m p u tatio n al  s im p licity .   Sin ce   b o th   g o als  a r eq u ally   im p o r tan t,  th ey   ar ea ch   g iv en   eq u al  weig h ts   o f   0 . 5 .   T h e   f itn e s s   f u n ctio n   [ 2 5 ]   ca n   b wr itt en   as   ( 1 5 ) .   T h co n s tr ain ts   d ef in as     ( ) 0    { 1 , } .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op timiz in g   micro g r id   d esig n s   to w a r d s   n et - z ero   emis s io n s   fo r   s ma r t c itie s :     ( A lb ert P a u l A r u n ku ma r )   133     = min {  ( ) = 1 }  0      = 1 = 1   ( 1 5 )       r ep r esen ts   th v ec to r   o f   d ec is io n   v ar iab les  an d   W s tan d s   f o r   t h weig h e q u iv alen t   s ig n if ican ce   o f   ea c h   o b jectiv e,     d en o tes th weig h o f   th o b jectiv an d     is   th o b jectiv f u n ctio n   wh o s u p p er   b o u n d   is   d e n o ted   by   .   Du e   to   th e   h ig h   c o n v e r g in g   n at u r o f   PS O,   it  is   s elec ted   f o r   o p tim izatio n .   Fo r   a   d ef in ed   f itn ess   f u n ctio n ,   th f itn ess   o f   ea ch   p ar ticle  is   ev alu ated   f ir s t.  Fo llo wed   b y   th v elo city   an d   p o s iti o n   o f   ea ch   p ar ticle  is   u p d ated   to   d eter m in th e   in d iv id u al  an d   g lo b al  b est f itn ess   p o s it io n .   T h s war m   p o s itio n   o f   ea ch   p ar ticle  is   u p d ated   u s in g   ( 1 6 ) .         + 1 =   + + 1   ( 1 6 )     + 1 = × [ + 1 1 ( ) + 2 2 ( ) ]   ( 1 7 )     = 2 2 2 4∅   ( 1 8 )     W h er e,       an d     r ep r esen ts   th p o s itio n   an d   v elo city   o f   p ar ticle  in   t h iter atio n   1 1 ( ) in dividua l   c omp on e n t an d   2 2 ( ) Socia l   C omp on e n t .   T h e   p lan n in g   co n ce r n s   d is cu s s ed   in   th is   ar ticle  ar ad d r ess ed   b y   th f o u r   ch o ice  v ar iab les  -   th e   n o .   o f   SP p an els,  W T ,   d iesel g e n er ato r s ,   an d   Au D.   C o n s id er in g   th r eg io n   wh e r e   th MG   is   b ein g   b u ilt,  th f o l lo win g   r estrictio n s   s h o u ld   b ap p lied   to   th d ec is io n   v ar ia b les.     0    , 0    , 0  , 0        ( 1 9 )     N SPV   an d   N WE   ar e   n o .   o f   SP p an els   an d   W T   r esp ec tiv ely ,   N AuD   an d   N DiG   ar n u m b e r   o f   d iesel  g en e r ato r s ,   Au D,       ,  an d      ar m ax im u m   n o .   o f   SP p an els  an d   W T   ( A u D)   an d   d iesel  g en e r ato r   r esp ec tiv ely .       5.   SI M UL A T I O A ND  DI SC USSI O O F   T H E   RE SUL T S   T h ty p ical  2 4 - h o u r   lo a d   p r o f ile  s h o wn   in   Fig u r 2   is   co n s id er ed   f o r   th s im u latio n .   T h win d   s p ee d ,   ir r ad ian ce ,   a n d   ce ll  tem p er at u r a r e   o b tain e d   f r o m   th e   N ASA  p o wer   d ata  ac ce s s   v ie wer   web s ite  f o r   t h s elec ted   lo ca tio n s .   s am p le  o f   d ata  o b tain ed   is   s h o wn   f o r   two   cities  in   Fig u r 3   alo n g   w ith   s am p le  p ar eto   cu r v e.   T o   attain   c o n v e r g en c e,   1 0 0   iter atio n s   u s in g   1 0 0   p ar ticles  ea ch   tim wer ca r r ied   o u f o r   ev er y   s im u latio n .           Fig u r 2 .   T y p ical  2 4 - h o u r   lo a d   p r o f ile  co n s id er e d   f o r   o p tim i za tio n       5 . 1 .     E a s t er n r eg io n   T h s im u latio n   r esu lts   o b tain ed   f o r   th n in cities  in   th ea s ter n   elec tr ical  zo n is   d is cu s s ed   in   th is   s ec tio n .   Fig u r 4 ( a)   s h o ws  th o p tim al  s ize  o f   th HM GS  o b tain ed   wh er ea s ,   th L PS P,  C OE ,   R F,  an d   Au ar s h o wn   i n   Fig u r e   4 ( b ) .   A m o n g   th 9   cities  o f   th e   ea s ter n   r e g io n ,   B ih ar s h ar if   ac h ie v es  v er y   less   C OE   ( 2 . 2 0 9 4   $ /k W h ) ,   m ak i n g   it  t h m o s e co n o m ic  m o d el,   wh er ea s ,   Mu za f f ar p u r   e x h ib its   v er y   less   L PS P   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J  Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  14 ,   No .   1 Ma r ch   20 25 1 27 - 1 37   134   ( 0 . 0 1 4 3 5 )   an d   is   th m o s r el iab le  m o d el  i n   th ea s ter n   zo n e.   Als o ,   Mu za f f ar p u r   ex h ib i ts   h ig h er   R o f   57 . 8 7 5 %.  Als o ,   th r ee   cities:   B h ag alp u r ,   B ih ar s h ar if ,   an d   Mu za f f ar p u r   ex h i b it  g o o d   p er f o r m an ce   f o r   n u m b er   o f   Au with   to tal  o f   8   d ay s .   T ak in g   all  p ar am eter s   in to   ac co u n t,  th m o d el  d e v elo p e d   f o r   Mu za f f ar p u r ,   ex h ib its   b est o p tim al  p er f o r m a n ce .     5 . 2 .     No r t h - ea s t er n r eg io n   T h o p tim al  s ize  an d   v alu o f   p ar am eter s   ev alu ated   f o r   th HM GS  f o r   th No r th - E aste r n   zo n is   s h o wn   in   Fig u r es  5 ( a)   an d   5 ( b )   r esp ec tiv ely   ( s ee   in   Ap p en d ix ) .   Ko h im h as  v e r y   g o o d   ec o n o m ic  m o d el   with   C OE   o f   2 . 2 3 6 4   $ /k W h   an d   Pas ig h at  ex h ib its   a   v er y   less   L PS o f   0 . 2 5 7 5   wh ich   m ak es  it  th r eliab le   m o d el  in   th e   n o r t h - ea s ter n   r e g io n .   On   ac c o u n t o f   R F,  Ag ar ta la  m o d el  f o u n d s   to   u tili ze   r en e wab le  en er g y   lo f o r   th e   en e r g y   p r o d u ctio n   wi th   v al u o f   6 5 . 8 5 R F.  Als o ,   Ag ar tala  &   I m p h al  is   f o u n d   to   h av e   h ig h   n u m b er   o f   Au ( 9   d ay s ) .       ( a)     ( b )     ( c)     ( d )       Fig u r 3 .   W ea th er   c h ar ac ter is tics   ( h o u r ly   i r r ad ian ce   a n d   ce ll  tem p er atu r d ata)   o b tai n ed   f o r   ( a)   Ag ar tala,     ( b )   I m p h al,   ( c)   h o u r ly   win d   s p ee d   d ata,   an d   ( d )   Par eto   cu r v an d   th s im u latio n   r esu lt f o r   R an ch i u s in g   PS O   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op timiz in g   micro g r id   d esig n s   to w a r d s   n et - z ero   emis s io n s   fo r   s ma r t c itie s :     ( A lb ert P a u l A r u n ku ma r )   135   ( a)     ( b )       Fig u r 4 .   T h s im u latio n   r esu l ts   f o r   E aster n   zo n cities :   ( a)   o p tim al  s ize  an d   ( b )   o p tim ized   p ar am eter s       ( a)     ( b )       Fig u r 5 .   T h s im u latio n   r esu l ts   f o r   No r th - E aster n   zo n cities :   ( a)   o p tim al  s ize  an d   ( b )   o p ti m ized   p ar am eter s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J  Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  14 ,   No .   1 Ma r ch   20 25 1 27 - 1 37   136   6.   CO NCLU SI O AND  F U T U RE   SCO P E   T h p r o p o s ed   h y b r i d   m icr o g r i d   s y s tem   ( HM GS)   m o d el,   en h an ce d   with   s m ar en e r g y   m a n ag em en s y s tem   ( SEM S),   h as  b ee n   o p tim ized   to   ad d r ess   en er g y   ac ce s s   is s u es  an d   d is p ar ities   in   t h s m ar t   cities  d esig n ated   in   I n d ia’ s   ea s ter n   an d   n o r th ea s ter n   z o n es.  T h o p tim izatio n   p r o ce s s   d eter m in ed   th id ea l   s y s tem   s izes,  en s u r in g   co m p r eh e n s iv ec o n o m ic  m o d el  th at  ac c o u n ts   f o r   all  co s elem e n ts ,   in clu d in g   in f latio n .   T h is   m o d el  aim s   to   m itig ate  r eg io n al  en er g y   d is p ar ities   b y   im p r o v in g   en e r g y   r eliab ilit y   an d   ac ce s s ib ilit y .   I n   th e   ea s ter n   zo n e,   th MG   m o d el  f o r   Mu za f f ar p u r   ex ce ls   in   ter m s   o f   all  p er f o r m an ce   m et r ics,  ad d r ess in g   th e   r eg io n s   i n f r astru ctu r d e f icien cies  an d   p r o v id in g   a   r elia b le  en er g y   s o lu tio n .   I n   th e   n o r th ea s ter n   zo n e ,   Ag ar tala  is   id en tifie d   as  th o p tim al  m o d e l   d u e   to   its   h ig h   r en ewa b le  f r ac tio n   a n d   e x ce llen au to n o m y   d ay s ,   wh ich   ef f ec tiv ely   tack le  th e   ch allen g es  o f   g eo g r ap h ical  is o latio n   an d   i n ter m itten p o wer   s u p p ly .   T h e   in teg r atio n   o f   r e n ewa b le  en e r g y   s o u r ce s   a n d   e f f icien m an ag em en s tr ateg ies  in   th ese  m o d e ls   s ig n if ican tly   en h an ce s   en er g y   ac ce s s   in   ar ea s   th at  f ac s ig n if ican in f r a s tr u ctu r an d   ec o n o m ic  co n s t r ain ts .   Fu tu r wo r k   co u ld   in clu d s en s itiv ity   an al y s is   to   f u r th er   r ef in th ese  m o d els  an d   ev al u ate  th eir   r o b u s tn ess   u n d er   v ar y in g   co n d itio n s ,   en s u r in g   c o n tin u e d   im p r o v em en t in   ad d r ess in g   en er g y   ac ce s s   ch allen g es.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   N .   M .   K u mar,  S .   G o e l ,   a n d   P .   K .   M a l l i c k ,   S mart   c i t i e i n   I n d i a :   F e a t u r e s,   p o l i c i e s ,   c u r r e n t   s t a t u s,  a n d   c h a l l e n g e s,”   i n   2 0 1 8   T e c h n o l o g i e s   f o r   S m a rt - C i t y   E n e r g y   S e c u r i t y   a n d   P o w e r   ( I C S E S P) ,   I EEE,   M a r .   2 0 1 8 ,   p p .   1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C S ESP . 2 0 1 8 . 8 3 7 6 6 6 9 .   [ 2 ]   L.   Q u i t z o w   a n d   F .   R o h d e ,   I mag i n i n g   t h e   sm a r t   c i t y   t h r o u g h   smar t   g r i d s?  U r b a n   e n e r g y   f u t u r e b e t w e e n   t e c h n o l o g i c a l   e x p e r i me n t a t i o n   a n d   t h e   i m a g i n e d   l o w - c a r b o n   c i t y ,   U rb a n   S t u d i e s ,   v o l .   5 9 ,   n o .   2 ,   p p .   3 4 1 3 5 9 ,   F e b .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 0 0 4 2 0 9 8 0 2 1 1 0 0 5 9 4 6 .   [ 3 ]   S .   S .   R a n g a r a j a n   e t   a l . ,   D C   mi c r o g r i d s:   A   p r o p i t i o u s mart   g r i d   p a r a d i g m   f o r   smar t   c i t i e s,”   S m a r t   C i t i e s ,   v o l .   6 ,   n o .   4 ,   p p .   1 6 9 0 1 7 1 8 ,   J u l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / sm a r t c i t i e s 6 0 4 0 0 7 9 .   [ 4 ]   A .   P .   A r u n k u mar,   S .   K u p p u sam y ,   S .   M u t h u s a my ,   S .   P a n d i y a n ,   H .   P a n c h a l ,   a n d   P .   N a g a i y a n ,   A n   e x t e n si v e   r e v i e w   o n   e n e r g y   man a g e me n t   s y st e f o r   mi c r o g r i d s,   En e r g y   S o u rc e s,   P a rt   A:   R e c o v e ry,   U t i l i z a t i o n   a n d   En v i r o n m e n t a l   Ef f e c t s ,   v o l .   4 4 ,   n o .   2 ,   p p .   4 2 0 3 4 2 2 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 5 5 6 7 0 3 6 . 2 0 2 2 . 2 0 7 5 0 5 9.   [ 5 ]   A .   H i r s c h ,   Y .   P a r a g ,   a n d   J .   G u e r r e r o ,   M i c r o g r i d s :   A   r e v i e w   o f   t e c h n o l o g i e s,  k e y   d r i v e r s,   a n d   o u t s t a n d i n g   i s su e s,   R e n e w a b l e   a n d   S u s t a i n a b l e   E n e rg y   R e v i e w s ,   v o l .   9 0 ,   n o .   M a r c h ,   p p .   4 0 2 4 1 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r ser. 2 0 1 8 . 0 3 . 0 4 0 .   [ 6 ]   J.  S i n g h ,   S .   P r a k a s h   S i n g h ,   K .   S .   V e r ma,   A .   I q b a l ,   a n d   B .   K u m a r ,   R e c e n t   c o n t r o l   t e c h n i q u e s a n d   m a n a g e me n t   o f   A C   mi c r o g r i d s :   A   c r i t i c a l   r e v i e w   o n   i ss u e s,   st r a t e g i e s ,   a n d   f u t u r e   t r e n d s,   I n t e rn a t i o n a l   T r a n s a c t i o n o n   E l e c t r i c a l   En e r g y   S y s t e m s ,   n o .   J u l y ,   p p .   1 3 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / 2 0 5 0 - 7 0 3 8 . 1 3 0 3 5 .   [ 7 ]   M .   S .   M a h m o u d ,   M .   S .   U .   R a h ma n ,   a n d   F .   M .   A .   L .   S u n n i ,   R e v i e w   o f   mi c r o g r i d   a r c h i t e c t u r e -   a   s y st e o f   sy s t e ms   p e r s p e c t i v e ,   I ET R e n e w a b l e   P o w e G e n e r a t i o n ,   v o l .   9 ,   n o .   8 ,   p p .   1 0 6 4 1 0 7 8 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / i e t - r p g . 2 0 1 4 . 0 1 7 1 .   [ 8 ]   M .   S .   B i n   A r i f   a n d   M .   A .   H a s a n ,   M i c r o g r i d   a r c h i t e c t u r e ,   c o n t r o l ,   a n d   o p e r a t i o n ,   i n   H y b ri d - R e n e w a b l e   E n e rg y   S y s t e m i n   Mi c r o g ri d s ,   El s e v i e r ,   2 0 1 8 ,   p p .   2 3 3 7 , .   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / B 9 7 8 - 0 - 08 - 1 0 2 4 9 3 - 5 . 0 0 0 0 2 - 9   [ 9 ]   A .   M a t h u r   a n d   S .   S i n g h ,   S t a t u s   o f   I n d i a r e n e w a b l e   e n e r g y   c o mm i t m e n t f o r   t h e   P a r i s   a g r e e me n t ,   i n   2 0 1 9   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Po w e G e n e ra t i o n   S y st e m a n d   Re n e w a b l e   E n e r g y   T e c h n o l o g i e ( PG S RET) ,   I EEE,   A u g .   2 0 1 9 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / P G S R E T. 2 0 1 9 . 8 8 8 2 7 0 1 .   [ 1 0 ]   P .   N a g a p u r k a r   a n d   J .   D .   S mi t h ,   T e c hno - e c o n o mi c   o p t i m i z a t i o n   a n d   s o c i a l   c o s t a ssessm e n t   o f   m i c r o g r i d - c o n v e n t i o n a l   g r i d   i n t e g r a t i o n   u s i n g   g e n e t i c   a l g o r i t h a n d   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k s:   A   c a se  s t u d y   f o r   t w o   U S   c i t i e s,”   J o u r n a l   o f   C l e a n e r P r o d u c t i o n v o l .   2 2 9 ,   p p .   5 5 2 5 6 9 ,   A u g .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j c l e p r o . 2 0 1 9 . 0 5 . 0 0 5 .   [ 1 1 ]   J.  D .   La r a ,   D .   E.   O l i v a r e s,   a n d   C .   A .   C a ñ i z a r e s,   R o b u st   e n e r g y   ma n a g e m e n t   o f   i s o l a t e d   m i c r o g r i d s ,   I E EE  S y s t e m J o u r n a l ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   6 8 0 6 9 1 ,   M a r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T. 2 0 1 8 . 2 8 2 8 8 3 8 .   [ 1 2 ]   P .   N a g a p u r k a r   a n d   J .   D .   S m i t h ,   Te c h n o - e c o n o mi c   o p t i m i z a t i o n   a n d   e n v i r o n m e n t a l   l i f e   c y c l e   a ssessm e n t   ( L C A )   o f   mi c r o g r i d l o c a t e d   i n   t h e   U S   u si n g   g e n e t i c   a l g o r i t h m ,   E n e r g y   C o n v e rs i o n   a n d   M a n a g e m e n t ,   v o l .   1 8 1 ,   p p .   2 7 2 2 9 1 ,   F e b .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n c o n ma n . 2 0 1 8 . 1 1 . 0 7 2 .   [ 13]   F .   Ja b a r i ,   H .   A r a s t e h ,   A .   S h e i k h i F i n i ,   a n d   B .   M o h a mm a d i I v a t l o o ,   O p t i m i z a t i o n   o f   a   t i d a l b a t t e r y d i e s e l   d r i v e n   e n e r g y e f f i c i e n t   st a n d a l o n e   mi c r o g r i d   c o n si d e r i n g   t h e   l o a d c u r v e   f l a t t e n i n g   p r o g r a m,   I n t e rn a t i o n a l   T r a n sa c t i o n s   o n   El e c t ri c a l   En e r g y   S y s t e ms v o l .   3 1 ,   n o .   9 ,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / 2 0 5 0 - 7 0 3 8 . 1 2 9 9 3 .   [ 1 4 ]   H. - T.   Y a n g ,   C . - T .   Y a n g ,   C . - C .   T sai ,   G . - J.  C h e n ,   a n d   S . - Y .   C h e n ,   I mp r o v e d   P S O   b a s e d   h o me  e n e r g y   ma n a g e m e n t   sy st e ms   i n t e g r a t e d   w i t h   d e m a n d   r e s p o n se  i n   a   smar t   g r i d ,   i n   2 0 1 5   I EEE  C o n g ress  o n   Ev o l u t i o n a r y   C o m p u t a t i o n   ( C E C ) ,   I EEE,   M a y   2 0 1 5 ,   p p .   2 7 5 2 8 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C EC . 2 0 1 5 . 7 2 5 6 9 0 2 .   [ 1 5 ]   M .   G h a r i b i   a n d   A .   A sk a r z a d e h ,   Te c h n i c a l   a n d   e c o n o mi c a l   b i - o b j e c t i v e   d e s i g n   o f   a   g r i d - c o n n e c t e d   p h o t o v o l t a i c / d i e s e l   g e n e r a t o r / f u e l   c e l l   e n e r g y   sy s t e m ,   S u st a i n a b l e   C i t i e s   a n d   S o c i e t y ,   v o l .   5 0 ,   p .   1 0 1 5 7 5 ,   O c t .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s c s.2 0 1 9 . 1 0 1 5 7 5 .   [ 1 6 ]   Z.   A b d i n   a n d   W .   M é r i d a ,   H y b r i d   e n e r g y   s y st e ms f o r   o f f - g r i d   p o w e r   s u p p l y   a n d   h y d r o g e n   p r o d u c t i o n   b a s e d   o n   r e n e w a b l e   e n e r g y :   A   t e c h n o - e c o n o m i c   a n a l y s i s,”   E n e rg y   C o n v e rsi o n   a n d   Ma n a g e m e n t ,   v o l .   1 9 6 ,   p p .   1 0 6 8 1 0 7 9 ,   S e p .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n c o n ma n . 2 0 1 9 . 0 6 . 0 6 8 .   [ 1 7 ]   L.   H e ,   S .   Zh a n g ,   Y .   C h e n ,   L.   R e n ,   a n d   J .   Li ,   Te c h n o - e c o n o m i c   p o t e n t i a l   o f   a   r e n e w a b l e   e n e r g y - b a se d   mi c r o g r i d   s y st e f o r   a   su st a i n a b l e   l a r g e - sca l e   r e s i d e n t i a l   c o mm u n i t y   i n   B e i j i n g ,   C h i n a ,   R e n e w a b l e   a n d   S u st a i n a b l e   En e rg y   R e v i e w s ,   v o l .   9 3 ,   p p .   6 3 1 6 4 1 ,   O c t .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r ser. 2 0 1 8 . 0 5 . 0 5 3 .   [ 1 8 ]   B .   K .   D a s,  M .   A .   A l o t a i b i ,   P .   D a s,  M .   S .   I sl a m,  S .   K .   D a s,   a n d   M .   A .   H o ssa i n ,   F e a si b i l i t y   a n d   t e c h n o - e c o n o m i c   a n a l y si o f   s t a n d - a l o n e   a n d   g r i d - c o n n e c t e d   P V / W i n d / D i e se l / B a t t   h y b r i d   e n e r g y   s y s t e m :   A   c a se   st u d y ,   E n e rg y   S t r a t e g y   R e v i e w s ,   v o l .   3 7 ,   p .   1 0 0 6 7 3 ,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sr . 2 0 2 1 . 1 0 0 6 7 3 .   [ 1 9 ]   A .   K a s a e i a n ,   P .   R a h d a n ,   M .   A .   V .   R a d ,   a n d   W . - M .   Y a n ,   O p t i ma l   d e s i g n   a n d   t e c h n i c a l   a n a l y si s   o f   a   g r i d - c o n n e c t e d   h y b r i d   p h o t o v o l t a i c / d i e se l / b i o g a u n d e r   d i f f e r e n t   e c o n o mi c   c o n d i t i o n s :   A   c a se   st u d y ,   En e rg y   C o n v e rsi o n   a n d   M a n a g e m e n t ,   v o l .   1 9 8 ,   p .   1 1 1 8 1 0 ,   O c t .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n c o n m a n . 2 0 1 9 . 1 1 1 8 1 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.