پیاده سازی سیستم بهینه مدیریت انرژی برای مجموعه ریز شبکه ها

در مقاله [21]، برنامه‌ریزی یک شبکه قدرت در حالت متصل به شبکه با استفاده از مدل نظریه بازی‌های مشارکتی و غیرمشارکتی به دست آمده است. توربین‌های بادی، پنل خورشیدی و باتری‌ها بازیکن در مسئله در نظر گرفته شده است. وجود نقطه تعادل نش با تحلیل تقعر توابع بازده و مدل عدم قطعیت اثبات شده است. برای یافتن نقطه تعادل در مقالات [20, 21]، از یک روش جستجو تکراری [22] استفاده شده است. همچنین، از پیش‌بینی سرعت باد، شدت تابش خورشید و تقاضای بار و الگوریتم ازدحام ذرات نیز استفاده شده است. در مسائل فوق برای حل مسئله به روش نظریه بازی‌ها، سیستم تنها شامل یک حالت در نظر گرفته می‌‌شود.

‌ EMS در سال‌های آینده به‌دلیل پیشرفت‌های فناوری بسیار کارآمدتر خواهد شد که این موضوع، پیشرفت‌های چشمگیری در عملکرد انرژی به‌ همراه خواهد داشت. بنابراین پتانسیل بازدهی قابل‌ توجه، این سرمایه‌گذاری را در بلندمدت توجیه می‌کند. چه مالک یک ساختمان مسکونی، یک هتل، یک ساختمان اداری یا یک اجاره‌کننده مسکن باشید، این فرآیند باید با ارزیابی شرایط موجود آغاز شود. به این صورت که داده‌های فنی به اندازه‌گیری‌های حسگر با داده‌های مالی از صورتحساب‌ها و قراردادها مرتبط هستند و مدیران فنی و مالی می‌توانند داده‌های ترکیبی را بازیابی کنند. داشتن یک چشم‌انداز جهانی و یک برنامه کلی برای هر یک از سایت‌های مصرف‌کننده (کارخانه‌ها، شرکت‌ها یا دفاتر) مهم و ضروری است.

با انجام مراحل بالا برای هر گزینه مقدار وزن نهایی به شکل زیر به دست می‌آید که از این ضرایب در بخش بعد (تعیین تابع هدف) استفاده می‏‏شود. اصول، مفاهیم و دانش برنامه ریزی، مدل سازی و سیاستگذاری انرژی در این بخش اصلی برای کاربران ارائه خواهدشد. با توجه به نوع مصرف‌کننده‌ها، آنها به دو گروه مصرف‌کننده‌های ضروری و غیرضروری طبقه‌بندی می‌شوند. مطابق شکل (3) بیان‌کنندۀ مقدار بار غیرضروری است که این مقدار در اینجا  10 کیلووات در نظر گرفته می‌شود. با توجه به اینکه حذف بار غیرضروری تنها در ساعات خاص و به مقدار نیاز ضرورت دارد، ازطریق انتخاب مناسب  در هر ساعت مقدار بار غیرضروری قابل‌ حذف تعیین می‌شود.

هزینه و مصرف انرژی با حضور انرژی‌های تجدیدپذیر با استفاده از الگوریتم ژنتیک در [13] کمینه شده است. در [14]، از الگوریتم بهینه‌سازی بویایی کوسه و گرگ خاکستری برای ارزیابی تأثیر پاسخگویی بار در ریزشبکه‌ها استفاده شده و هزینه تولید و تلفات شبکه کمینه شده است. سیستم چند شرکتی توسعه یافته در این مقاله،‌ به وسیله الگوریتم رقابت استعماری چند بعدی پیاده‌سازی شده و برای کنترل بهره‌برداری در هر دو حالت مستقل و متصل به شبکه ارایه شده است. در الگوریتم پیشنهاد شده، مجوعه‌ای از راه‌حل‌های بهینه مد نظر قرار گرفته به نحوی که شرایط مندرج در قیود فنی را به طور کامل برآورده کند. ساختار پیشنهادی می‌تواند سیستم قدرت را به طور دقیق نظارت، کنترل و بهره‌برداری ‌کند و همچنین، مقیاس‌پذیر، مقاوم و به راحتی قابل تنظیم مجدد است.

مقدار شاخص FF در سناریوی چهارم برای روش مونت‌کارلو 1.63 است و برای روش ارائه‌شده در این مقاله 1.87 است. شاخصFF برای روش مونت‌کارلو به‌طور درخور توجهی از روش پیشنهادی کوچک‌تر است؛ بنابراین، از مقایسه مقدار فاکتور FF در این دو روش، می‌توان نتیجه گرفت سود ریزشبکه در روش پیشنهادی با در نظر گرفتن سود کلیه عامل‌ها بهبود یافته است. این استاندارد بین المللی الزامات سیستم مدیریت انرژی را برای یک سازمان مشخص می کند تا بر اساس آن سازمان بتواند خط مشی انرژی را توسعه داده و اجرا نماید. همچنین با توجه به الزامات قانونی و اطلاعات مربوط به مصرف انرژی، اهداف کلان، اهداف خرد و برنامه های عملیاتی انرژی را اجرا نمایید. در شکل (4)، ارتباط بین EMS پیشنهاد شده در کنترل اولیه و CEMS در کنترل ثانویه نشان داده شده است.

در مرحله برنامه‌ریزی، هدف این است که برنامه‌ای جامع برای مدیریت انرژی در سازمان تدوین شود. در مرحله پیاده‌سازی، برنامه‌های انرژی‌محور به دست می‌آید و در سازمان اجرا می‌شود. هزینه توسعه یک سیستم مدیریت انرژی سازمانی در درجه اول به پیچیدگی و ویژگی‌های آن بستگی دارد. با وجود تمام مزیت‌ها و برتری‌های سیستم مدیریت انرژی، این فرآیند برای هر سازمانی با چالش‌هایی همراه است. ممیزی انرژی مصرف انرژی ساختمان را با در نظر گرفتن سیستم‌های گرمایشی، آب گرم، تهویه و پوشش ساختمان ترسیم می‌کند.

همانطور که در شکل مشاهده می‌شود، اطلاعاتی از قبیل قیود فنی مربوط به ادوات درگیر در ریزشبکه‌ها، اطلاعات پیش‏بینی بارها و منابع تولید تجدیدپذیر، قیمت‏های پیشنهاد شده هر یک از منابع موجود در ریزشبکه‌ها به EMSهای موجود در سطح کنترل اولیه ارسال می‌شود. پس از تعیین توان‏های بهینه هر یک از ریزشبکه‌ها و تعیین مقدار توان‏های مازاد و کمبود هر یک از آن‏ها، این اطلاعات به CEMS پیشنهاد شده در سطح کنترل ثانویه ارسال می‌شود. این قید بیانگر بیشینه و کمینه توان تولیدی پیش‏بینی شده توسط منابع تجدیدپذیر در ریزشبکه و در بازه زمانی t است. شایان ذکر است که توان تولیدی واقعی منابع تجدید‏پذیر مقداری در این بازه خواهد بود. برای در نظر گرفتن عدم قطعیت تولید این نوع مولدها، در این مقاله میزان تولید به شکل تصادفی در این بازه انتخاب شده است. پیش بینی انرژی خورشیدی، با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، دقت پیش بینی تولید انرژی خورشیدی را بهبود بخشیده است.

توان خروجی توربین بادی و پنل خورشیدی با استفاده از توابع توزیع Weibullو Beta به‌ترتیب مدل می‌شوند [52, 53]. پارامترهای توزیع  Weibullو Beta از داده‌های خروجی منابع انرژی تجدیدپذیر شبکه قدرت تخمین زده می‌شود. از مدل خروجی توربین بادی و پنل خورشیدی صرفاً برای تولید داده عملی بیشتر برای استفاده در مراحل یادگیری و ارزیابی الگوریتم استفاده می‌شود. اپراتور شبکه، یک عامل حراج‌کننده در نظر گرفته می‌شود که قیمت بازار و میزان توان خریداری‌شده از ریزشبکه را مشخص می‌کند. در مرجع [9] نیز کار مشابهی با حداقل‏سازی هزینه بهره‏برداری ریزشبکه به کمک الگوریتم برنامه‏ریزی خطی، انجام شده است. استراتژی دیگری نیز مبتنی بر مشارکت توربین بادی و عناصر ذخیره‏ساز انرژی در [11] پیشنهاد شده‏اند که ماهیت تصادفی خروجی توربین بادی نیز در آن لحاظ شد.

سیستم‌های مدیریت انرژی ابزاری قدرتمند برای سازمان‌هایی هستند که به دنبال افزایش کارایی عملیاتی، کاهش هزینه‌ها و به‌ حداقل‌ رساندن اثرات زیست‌ محیطی هستند. این رویکرد با تجزیه‌ و تحلیل استراتژی‌های مختلف پیش‌بینی، با در نظر گرفتن عواملی مانند انواع مدل، در دسترس‌ بودن داده‌ها و فرکانس بهینه‌سازی، به مشتریان کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد مصرف و تولید انرژی بگیرند. از طریق تکنیک‌های پیچیده تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها مانند داده‌کاوی و تجزیه‌ و تحلیل پیش‌بینی، سیستم مدیریت انرژی روندها، الگوها و زمینه‌هایی را برای بهبود مصرف انرژی شناسایی می‌کند. با کاهش تولید MT و انرژی دریافتی از شبکه طی ساعات ارزان آن هزینه تولید ریزشبکه افزایش خواهد یافت که این هزینه اضافی صرف بهبود قابلیت اطمینان ریزشبکه و نیز کاهش آلودگی محیط زیست می‏‏شود. هزینه تولید در این سناریو برابر با 285 دلار خواهد بود که در مقایسه با بهره‏برداری به شیوه سنتی ( بدون SEMS) 6 درصد کاهش و در مقایسه با سناریوی دوم بدون AHP حدود 12 درصد افزایش خواهد داشت. برای حل مسئله یادگیری تقویتی، عامل یادگیرنده باید سیاستی را محاسبه کند که مقدار زیادی پاداش در طول زمان زیادی به دست آورد.

الگوریتم های کوانتومی می‌توانند مشکلات بهینه سازی پیچیده را سریعتر از الگوریتم های کلاسیک حل کنند و چشم انداز تولید، ذخیره سازی و توزیع انرژی کارآمدتر را ارائه دهند. با رشد محاسبات کوانتومی، زبان های برنامه نویسی و چارچوب های برنامه های کوانتومی نقش محوری در پیشرفت بهینه سازی انرژی های تجدید پذیر خواهند داشت. ذخیره انرژی یک جزء مهم از راه حل های انرژی تجدید پذیر است که امکان جذب و استفاده از انرژی را در زمانی که منابع تجدید پذیر به طور فعال تولید نمی‌کنند، فراهم می‌کند. برنامه نویسی در توسعه الگوریتم هایی که چرخه های شارژ و تخلیه سیستم های ذخیره انرژی را بهینه می‌کنند، و کارایی و قابلیت اطمینان کلی را بهبود می‌بخشد، نقش مهمی دارد. امروزه رشد در خور توجهی از حضور منابع تولید پراکنده (DG) در شبکه‏های الکتریکی مشاهده می‏‏شود. علت اصلی این امر، تجدید ساختار برق و حضور بازیگران جدید در عرصه تولید انرژی، و نیز مشکلات زیاد زیست محیطی است [1- 3].

با توجه به اینکه جهان به طور فزاینده ای منابع انرژی پایدار را در آغوش می‌گیرد، چالش ها و فرصت های برنامه نویسی در این حوزه همچنان در حال گسترش است. با استفاده از قابلیت های زبان های برنامه نویسی، چارچوب ها و فن آوری های نوظهور، توسعه دهندگان می‌توانند به ایجاد آینده انرژی پاک تر و پایدارتر کمک کنند. در این مطالعه از یک روش هوشمند (SEMS) در مدیریت اقتصادی ریزشبکه‏های الکتریکی استفاده شد که هدف آن تامین تقاضای درون یک ریزشبکه با حداقل‏سازی هزینه تولید و خرید انرژی است. SEMS شامل بخش‏های پیش‏بینی توان تولیدی منابع خورشیدی، وضعیت و قیمت پیشنهادی منابع تولید پراکنده، قیمت در بازار انرژی و وضعیت ESS است که توسط ابزار بهینه‏سازی هوشمند در حل مسأله توزیع اقتصادی منابع، به اهداف یاد شده می‏رسد. برای بهره‏برداری از ریزشبکه توسط SEMS، سه سناریو تعریف شد که بسته به برنامه‏ریزی از پیش تعیین شده، قابل پیاده‏سازی است.

با توجه به اینکه ریزشبکه‏ها قابلیت اتصال با شبکه اصلی را دارند، می‏توانند در صورت کمبود از شبکه انرژی دریافت کنند. از این رو لازم است تا در هر ساعت از وضعیت شبکه اصلی اطلاعاتی دریافت ‏شود تا در بهره‏‏برداری از ریزشبکه از آن‏ها استفاده شود. در این مقاله، SEMS با کمک الگوریتم بهینه‏سازی رقابت استعماری، در چند سناریو، برای بهره‏برداری بهینه از منابع درون ریزشبکه الکتریکی به کار گرفته می‏شود. تفاوت میان این مقاله و مطالعات مشابه انجام شده در این زمینه، ارایه معیار جدیدی در تصمیم‏گیری مسائل چند هدفه است که با ارزش گذاری بر روی هر یک از اهداف، تصویر اصولی‏تری از تصمیم‏گیری ارایه می‏دهد. این معیار نوین مبتنی بر فرآیند تحلیل سلسله مراتبی (AHP) است که در برنامه‏ریزی کوتاه مدت ریزشبکه اثر داده خواهد شد. امروزه تأمین انرژی داخلی واحدهای کوچک صنعتی، مراکز درمانی و بهداشتی، صنایع نظامی، و واحدهای پشتیبانی داده‌ها به‌صورت مستقل از شبکه اصلی اهمیت اساسی دارد [2].

این استاندارد، الزامات بهبود مستمر را به شکل استفاده کاراتر و پایدارتر انرژی ، صرف نظر از نوع انرژی، وضع می کند. این استاندارد، قابل کاربرد در هر سازمانی که خواستار حصول اطمینان از انطباق با خط مشی انرژی بیان شده توسط خود و اثبات چنین انطباقی به دیگران است، می باشد. این موضوع، می تواند بوسیله خود ارزیابی و خود اظهاری انطباق، یا به وسیله صدور گواهینامه سیستم مدیریت انرژی، توسط سازمان خارجی، تأیید گردد. در این قسمت از شبکه اطلاعات انرژی، اطلاعات جامعی در مورد نحوه استقرار سیستم مدیریت انرژی به شکل بهینه در سازمان های اداری و صنعتی کشور ارائه شده است. با توجه به ماهیت استمراری سیستم مدیریت انرژی، دو نوع فرآیند ویژه برای استقرار و پشتیبانی این سیستم تدارک دیده شده است.

در واقع در چنین شرایطی ابتدا کمبود تولید، ریزشبکه‌ با قیمت پیشنهادی بیشتر جبران می‌شود. سیستم مدیریت انرژی مرکزی تصمیم می‌گیرد چه میزان از مازاد تولید به این سه مولفه اختصاص داده شود. این روند تا اتمام اضافه تولید ریزشبکه‌ها ادامه پیدا خواهد کرد و در نهایت، اگر ریزشبکه‌های با کمبود تولید و بار فشرده خارجی به طور کامل تأمین نشوند، شبکه سراسری وارد عمل شده و تعادل توان را برقرار خواهد کرد. یکی از حالت‌هایی که ممکن است با آن مواجه شویم این است که همه ریزشبکه‌ها کمبود تولید داشته باشند؛ در چنین شرایطی نیازی به بهینه‌سازی نیست، زیرا واضح است که تمامی کمبود تولیدها و بار فشرده خارجی باید به وسیله شبکه سراسری تغذیه شوند. اما در سایر موارد الگوریتم بهینه‌سازی مطابق با فلوچارت ارایه شده انجام می‌شود. جهان در یک نقطه بحرانی قرار دارد که تقاضا برای انرژی با نیاز فوری به مقابله با تغییرات آب و هوایی تقاطع می‌کند.

برنامه نویسی اجرای استراتژی های پاسخگویی به تقاضا را تسهیل می‌کند و به مصرف کنندگان انرژی اجازه می‌دهد تا استفاده خود را بر اساس در دسترس بودن انرژی های تجدید پذیر تنظیم کنند. الگوریتم های تعادل بار توزیع انرژی را در سراسر شبکه بهینه می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که انرژی تولید شده توسط منابع تجدید پذیر با تقاضای مصرف کننده هماهنگ است. این استراتژی ها به استفاده موثر از انرژی های تجدید پذیر کمک می‌کنند و وابستگی به منابع برق معمولی را در دوره های اوج تقاضا کاهش می‌دهند. این مقاله نقش محوری برنامه نویسی در شکل گیری، بهینه سازی و پیشرفت فن آوری های انرژی تجدید پذیر را بررسی می‌کند. از تجزیه و تحلیل داده ها و بهینه سازی سیستم تا شبکه های هوشمند و برنامه های هوش مصنوعی، برنامه نویسی یک محور در توسعه و اجرای راه حل های انرژی پایدار است. در یک زمینه کمی متفاوت، EMS همچنین می‌تواند به سیستم طراحی شده برای دستیابی به راندمان انرژی از طریق بهینه‌سازی فرایند با گزارش در مورد استفاده از انرژی توسط قطعات جداگانه از تجهیزات، کمک کند.

به طور خلاصه، سیستم‌های مدیریت انرژی، ابزارهای قدرتمندی هستند که به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا مصرف انرژی خود را بهینه کنند و هزینه‌ها را کاهش دهند. با توجه به اهمیت روزافزون انرژی و تغییرات اقلیمی، استفاده از این سیستم‌ها به عنوان یک راهکار موثر برای دستیابی به توسعه پایدار مطرح می‌شود. به این منظور، به یک روش اقتصادی تأمین انرژی بار نیاز است که براساس کمینه‌کردن تابع هزینه تأمین  انرژی بار به‌ دست ‌آمده باشد تا از این طریق یک ترکیب روشمند و اقتصادی برای تأمین انرژی بار مبتنی بر حداقل‌سازی هزینه تولید انرژی به دست آید [11]. در این مدل مشخص فرض می‌شود حداکثر 10 کیلووات در هر ساعت بخشی از بار غیرضروری و حذف‌شدنی است که به‌صورت یک قیدDR  در برنامه اضافه خواهد شد؛ بنابراین، بار به دو فیدر جداگانه  بار ضروری که همواره  باید تغذیه شود و بار غیرضروری، تفکیک ‌شده است. بارهای مازاد و غیرضروری در فیدر دوم قرار می‌گیرند و به‌صورت قید  در برنامه DR تعریف‌شده و بخشی از آن  حذف‌شدنی است. معمولاً برای حفظ پایداری شبکه در هنگام وقوع اغتشاش نیز بار غیرضروری حذف‌شدنی است.

در این مطلب از پایگاه اطلاع‌رسانی تحصیلی “دیپلم من” به معرفی جامع مقطع کارشناسی ارشد رشته‌ی مهندسی برق گرایش برنامه‌ریزی و سیستم‌های مدیریت انرژی، چارت دروس، شرایط تحصیل و بازارکار آن می‌پردازیم. اصطلاح سیستم مدیریت انرژی همچنین می‌تواند به سیستم رایانه ای اطلاق شود که به‌طور خاص برای کنترل خودکار و نظارت بر آن تأسیسات الکترومکانیکی در ساختمان طراحی شده‌است که دارای مصرف انرژی قابل توجهی مانند تأسیسات گرمایشی، تهویه و روشنایی می‌باشد. افزون بر سیستم‌های سرمایش، گرمایش و تهویه‌ی مطبوع، کنترل پرده‌ها، سیستم‌های نمایش صوت و تصویر و فراخوانی سناریوها در موقعیت‌های گوناگون نیز از دیگر امکانات سیستم‌های هوشمند مدیریت انرژی در ساختمان‌های چندمنظوره به‌شمار می‌رود. برای نمونه، در اتاق‌های همایش و مدیریت، بهره‌گیری از شمار مناسبی خطوط دیمر باعث ایجاد سطح خوبی از آرامش و زیبایی محیط می‌شود. خوشبختانه، بهره‌گیری از تجهیزات الکتریکی هوشمند، افزون بر مزایای مربوط به مصرف انرژی، در زمینه‌ی زیبایی و راحتی نیز پاسخ‌گوی بسیاری از نیازمندی‌های ساختمان‌های بزرگ و چندمنظوره است. تمام ارزش سیستم مدیریت انرژی به توانایی آن در بهینه‌سازی مداوم مصرف انرژی ساختمان بستگی دارد.

در بیشتر مقالات به مدیریت انرژی در زمینه بارهای الکتریکی پرداخته شده و به بارهای گرمایی توجه نشده است. برنامه‌ریزی انرژی در بسیاری از این روش‌ها به‌صورت متمرکز یا توزیع‌شده انجام می‌گیرد. همچنین، همان‌طور که مشاهده می‌شود در بیشتر مقالات روشی برای مدیریت مصرف و بهینه‌سازی سود مصرف‌کنندگان و تولیدکنندگان با ارائه پیشنهاد قیمت به‌صورت هم‌زمان انجام نشده است. در برخی مقالات، طول عمر باتری در نظر گرفته شده است؛ اما در هیچ‌کدام تأثیر مدل باتری بر محاسبه تعداد تعویض باتری لحاظ نشده است. راه حل های انرژی تجدید پذیر اغلب باید به سرعت مقیاس بندی شوند تا تقاضای رو به افزایش را برآورده کنند. سیستم های برنامه نویسی که هم مقیاس پذیر و هم سازگار با فن آوری های در حال تکامل هستند، چالش هایی را ایجاد می‌کنند.

علاوه بر اینکه ریزشبکه رفتار شبکه اصلی را در مقابل اغتشاشات و خطاهای رخ‌داده خواهد داشت، دچار محدودیت‌های بیشتری نظیر نداشتن اینرسی و محدودیت در تأمین توان نیز هست [3]. در شکل 4 الی 6، میانگین روزانه سود و توان دیزل ژنراتور، سلول سوختی و ریزتوربین نشان داده شده است. با توجه به آموزش عامل‌های تولیدکننده در سناریو دوم و چهارم، سود عامل‌های دیزل ژنراتور، سلول سوختی و ریزتوربین در این سناریوها نیز افزایش یافته است. نسبت سود به تولید در دیزل ژنراتور در سناریو اول و چهارم به‌ترتیب 239 و 254 است؛ بنابراین، اگرچه تولید در سناریو چهارم افزایش پیدا کرده، نسبت سود به تولید (طبق جدول 4) برای دیزل‌ژنراتور نیز افزایش یافته است. درواقع دیزل ژنراتور توانسته است به‌طور هوشمندانه‌ تولید خود را به ساعتی که درخواست و هزینه خرید بالا هست، منتقل کند. همچنین، این عامل با ارائه قیمت معقول برای پیشنهاد فروش انرژی توانسته است انرژی بیشتری در داخل ریزشبکه به فروش برساند و سود خود را افزایش دهد.

عامل‌های یادگیری تقویتی با استفاده از بازخوردهای اعمال و تجربیات خود، سیاست بهینه را کشف می‌کنند. یکی از مهم‌ترین تغییرات درحال انجام در شبکه‌های قدرت، انتقال از منابع انرژی متمرکز سنتی به منابع انرژی پراکنده است. منابع انرژی پراکنده با توجه به فواید زیست‌محیطی بسیار آنها نقش کلیدی در تولید انرژی پاک و پایدار دارند [1]. منابع تولید پراکنده می‌توانند انتشار کربن، تلفات ارسال توان و هزینه ساخت زیربناها را کاهش دهند [2]. ریزشبکه‌ها شبکه‌های قدرت مقیاس کوچک و خودحمایت‌گر هستند که از منابع انرژی پراکنده استفاده می‌کنند.

هزینه های یک فناوری مشخص به صورت تابعی از سرمایه گذاری های تجاری و ظرفیت های انباشتی نصب شده کاهش می یابد. همچنین مسیج هزینه های سیستم انرژی و سرمایه گذاری مورد نیاز در برنامه ریزی را ارزیابی می کند و تأثیر مالیات بر کربن بر سبد انرژی را ارزیابی می کند. در کل، سیستم مدیریت انرژی یک رویکرد جامع و سیستماتیک برای مدیریت انرژی در سازمان‌ها و صنایع است که از طریق کاهش مصرف انرژی، بهره‌وری انرژی بیشتر، کاهش هزینه‌ها و حفاظت از محیط زیست، بهبود عملکرد سازمان و رقابت‌پذیری آن را بهبود می‌بخشد. کارشناسی ارشد رشته‌ی مهندسی برق – برنامه‌ریزی و سیستم‌های مدیریت انرژی در ایران، توسط دانشگاه‌های سراسری و واحدهای دانشگاه آزاد اسلامی ارائه می‌شود. داوطلبان می‌توانند با شرکت در آزمون کارشناسی ارشد ثبت نام بر اساس سوابق تحصیلی (به عنوان استعداد درخشان)، در دوره‌ی کارشناسی ارشد این رشته به تحصیل بپردازند.

برای شناخت اهمیت اقتصادی سیستم‌های مدیریت انرژی اشاره به این موضوع کافی ست که استفاده از EMS در یک ساختمان تک عملکردی هزینه‌ای به مقدار 100 دلار در پی دارد. در حالی‌که کنترل عادی همان ساختمان با روش‌های سنتی هزینه‌ای معادل 1000 دلار دربردارد. مدیریت انرژی در تعریف به معنای استفاده مقرون به صرفه و کارآمد از انرژی است. بسته به نوع مصرفی که یک ساختمان دارد دستگاه‌های پرمصرف متفاوتند .به عنوان مثال در ساختمان‌های اداری و تجاری دستگاه تهویه مطبوع و سیستم روشنایی مرکزی پرمصرف‌ترین هستند. البته کاربرد سیستم‌های HVAC مصرف انرژی را تا حد زیادی با کاهش روبرو ساخته است.

بسته به موقعیت مکانی و شرایط شبکه‏های الکتریکی، سناریوهای متفاوتی در بهره‏برداری از ریزشبکه‏های الکتریکی تعریف شده است. ریزشبکه‏ها بیشتر در حالت متصل به شبکه بالادست بهره‏برداری می‏شوند، که در این صورت نیاز مصرف‏کنندگان توسط انرژی دریافتی از شبکه اصلی و نیز انرژی تولیدی منابع داخلی خود تامین می‏‏شود. اما در حالاتی (مانند تامین بار مناطق دور دست و یا هنگام تعمیر و نگه‏داری بخشی از شبکه) این ریزشبکه‏ها قابلیت کار در حالت مجزا را نیز دارا هستند. مدل های شبیه سازی، ساخته شده از طریق برنامه نویسی، مهندسان و دانشمندان را قادر می‌سازد تا رفتار سیستم های انرژی تجدید پذیر را در شرایط مختلف شبیه سازی کنند. این مدل ها به بهینه سازی پیکربندی سیستم، پیش بینی خروجی انرژی و شناسایی چالش های بالقوه کمک می‌کنند.

در مقاله [37]، با استفاده از یک روش یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر سیاست با فضای تصمیم‌گیری و حالت پیوسته، هزینه‌های عملیاتی ریزشبکه شامل هزینه تبادل انرژی با شبکه توزیع‌شده، هزینه عملیاتی ریزتوربین و هزینه عملیاتی باتری کمینه شده است. به‌تازگی توجهی زیادی به ترکیب روش‌های یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق شده است. روش‌های عمیق به کمک روش‌های یادگیری تقویتی می‌آید تا مشکل ابعاد برای محاسبه تابع Q با تعداد عامل‌های زیاد را برطرف کند؛ اما همچنان سایر مشکلات موجود در روش‌های متمرکز در این روش‌ها برطرف نشده است. در روش‌های یادگیری عمیق لازم است اطلاعات مربوط به همه عامل‌ها شامل اعمال و پاداش‌ها برای یک واحد کنترل‌کننده مرکزی موجود باشد. بیشتر روش‌های ارائه‌شده برای مدیریت انرژی ریزشبکه‌ها از یک ساختار کنترل مرکزی استفاده می‌کنند. در کنترل‌کننده‌های متمرکز، یک واحد به‌عنوان کنترل‌کننده انتخاب می‌شود و مسئولیت مدیریت سایر واحدها را برعهده دارد.