Abstract This study proposes an optimal energy management strategy for dual‐source fuel cell hybrid electric vehicles (FCHEV) utilizing the support vector machine (SVM) classifier. The goal is to optimize power distribution between fuel cells and batteries to enhance vehicle's performance and efficiency. The SVM classifier is trained using a dataset of driving conditions and corresponding optimal power distribution (OPD) values obtained through simulation. The trained classifier predicts real‐time OPD based on driving conditions. In comparison to existing literature, this study conducts a comparative analysis of energy management control strategies like model predictive control (MPC), fuzzy, equivalent consumption minimization strategy (ECMS), proportional‐integral (PI) control, and state machine control (SMC) strategy for FCHEVs using the MATLAB/SIMULINK platform and real‐world driving dataset. The proposed strategy is then tested in a real‐time EV simulator to verify its efficacy. Additionally, this study introduces the SVM classifier technique for selecting the optimal energy management strategy for FCHEVs. Performance analysis using SVM reveals that the MPC control strategy offers the highest efficiency compared to other techniques based on selected features, achieving an average performance of 95% through cross‐validation. This analysis demonstrates the most cost‐effective and fuel‐efficient utilization of electricity flow in a modern energy‐efficient environment.

Abstract A battery energy storage system (BESS), due to its very fast dynamic response, plays an essential role in improving the transient frequency stability of a grid. The performance of the BESS varies with the system's installation site. Hence, the optimal location of the BESS is of utmost importance for improving transient frequency stability. Therefore, this paper presents a hierarchical approach for optimizing the BESS placement to improve a grid's transient frequency stability. In most research, frequency nadir and rate of change of frequency (ROCOF) have been considered for studying frequency stability. This paper considers two more parameters, along with frequency nadir and ROCOF, to study the transient frequency stability, settling time, and decay ratio. A novel frequency stability index (FSI) using the four transient frequency parameters has been developed. After a significant disturbance in a benchmarked test system, the FSI was used to identify the optimal location of the BESS for stabilizing the frequency. It has been observed that, after a sudden generator outage, the ROCOF and the frequency nadir improve the best when the BESS is located at the bus closest to the generator experiencing the outage. However, considering the other two parameters as well, the value of the FSI is the minimum; that is, the optimum solution is when the BESS is located at the bus that is the second closest to the generator experiencing the outage. Results of similar studies validate the proposed FSI in indicating the optimal location of the BESS in improving the transient frequency behavior of the system.

Wind energy is one of the most prevalent renewable sources nowadays, which has been projected to play an immense role in realizing the clean energy transition. This paper dives into one of the critical challenges in the grid integration of wind power plants, which is reactive power compensation. The static synchronous compensator (STATCOM) is commonly used to inject/absorb reactive power in wind power plants where the device is controlled with the traditional proportional-integral (PI) controller. This article investigates the effectiveness of the fuzzy logic controller (FLC) in managing the STATCOM to compensate and regulate the reactive power in a 9 MW grid-connected wind power plant. Due to its faster and malleable response, the FLC allows for greater flexibility in controlling the STATCOM. According to the findings, the voltage profile at the point of common coupling (PCC) is improved considerably in the case of the FLC compared to the PI controller, demonstrating the efficacy of the employed strategy. MATLAB-Simulink has been used to model and analyze the proposed system. We achieved a 6 percent improvement in voltage regulation when FLC was utilized instead of PI controllers. DUJASE Vol. 8 (1) 62-70, 2023 (January)