статті, матеріали конференцій https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2341 2026-07-06T05:41:25Z 2026-07-06T05:41:25Z Yuvaraj,T. Muthukaruppan, Ramesh Babu Kuppan, V. Bajaj, M. Rubanenko, O. Рубаненко, О. О. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51880 2026-06-17T13:22:40Z 2025-01-01T00:00:00Z

Enhancing smart grid resilience and prosumer profitability using a novel Hunter–Prey optimization-based inter-microgrid energy trading strategy Yuvaraj,T.; Muthukaruppan, Ramesh Babu; Kuppan, V.; Bajaj, M.; Rubanenko, O.; Рубаненко, О. О. This work presents a comprehensive framework for enhancing the resilience of smart power distribution systems vulnerable to natural disasters, ensuring physical service continuity and cybersecurity protection. By creating supporting microgrid clusters and facilitating secure and market-controlled energy trading between them, the distribution network is dynamically reconfigured. Distributed renewable generation resources, including on-site wind generators, rooftop solar systems, battery storage units, and electric vehicles with bidirectional charging, are planned using a nature-inspired Hunter‒Prey optimization algorithm that protects cyber-physical operations malicious data disruptions. The three operating scenarios modeled are a fault-tolerant system without microgrids, isolated microgrids during faults, and interconnected microgrids with adaptive tie-line transmission. In order to ensure optimal system performance during disruptions, a cyber-integrated multi-objective function is also developed to maximize the cyber-resilient resilience index while minimising cyber-operation cost and outage-related financial losses. The proposed approach reduces the total energy not delivered by more than 60% and increases the resilience index 0 to 46.99 during critical disturbances, as evaluated on two representative networks: a realistic 28-bus feeder India and a standard IEEE 34-bus benchmark. By achieving a maximum of US$50.65 per hour, the secure trading system also increases the economic benefit to the consumer. According to comparative studies, the developed method provides 30–45% faster convergence and 7–15% higher optimization accuracy than particle swarm, genetic, and gray-wolf-based optimization techniques. Overall, the findings show that intelligent energy sharing, cyber-aware control, and integrated network reconstruction all work together to improve long-term operational stability, reduce the severity of disturbances, and enhance disaster recovery in future smart distribution networks.

2025-01-01T00:00:00Z Sofiane, К. Ouahid, В. Abdelouahab, В. Mujammal, M. Mohammed, M. Bajaj, М. Rubanenko, О. Рубаненко, О. О. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51877 2026-06-17T13:26:17Z 2026-01-01T00:00:00Z

Intelligent Power Control in Smart Photovoltaic Systems Using M5‐Pruned Decision Tree for Enhanced Grid Voltage Modulation Sofiane, К.; Ouahid, В.; Abdelouahab, В.; Mujammal, M.; Mohammed, M.; Bajaj, М.; Rubanenko, О.; Рубаненко, О. О. This paper presents an advanced and smart enhancement to the direct power control (DPC) strategy using grid voltage modulation for three‐phase photovoltaic (PV) inverters. It introduces and evaluates three DC‐link voltage control techniques: the proportional‐integral (PI) controller, the fuzzy logic controller (FLC), and a novel M5‐Pruned (M5P) decision tree–based algorithm. While PI‐based DPC remains widely used, it is often constrained by its sensitivity to gain tuning, limited adaptability, suboptimal dynamic response, and not ideal decoupling of active and reactive powers. FLC offers greater flexibility and can handle nonlinearities more effectively, yet it still lacks precise control and structured scalability. To address these limitations, this study proposes the M5P‐based control approach, a data‐driven, self‐adaptive strategy that combines model transparency with the ability to handle complex system behaviour efficiently. Simulation results show that the proposed M5P method significantly reduces total harmonic distortion to 0.20%, outperforming both PI (0.57%) and FLC (0.53%) controllers. Furthermore, it achieves complete decoupling of power components, enhances dynamic stability, and eliminates the need for manual gain tuning. The methodology is validated through extensive simulations in MATLAB/Simulink, highlighting its effectiveness under both steady‐state and transient conditions. These results establish the M5P‐based controller as a promising candidate for next‐generation intelligent PV grid integration systems.

2026-01-01T00:00:00Z Гулевський, В. Б. Постол, Ю. О. Бєлік, Мілан Рубаненко, О. О. Hulevskyi, V. Postol, Y. Belik, Milan Rubanenko, О. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51876 2026-06-17T13:32:17Z 2026-01-01T00:00:00Z

Ефективність застосування принципу net metering у тепличних комплексах Запорізької області Гулевський, В. Б.; Постол, Ю. О.; Бєлік, Мілан; Рубаненко, О. О.; Hulevskyi, V.; Postol, Y.; Belik, Milan; Rubanenko, О. This article examines the potential of applying the net metering principle in greenhouse farming in the Zaporizhzhia region as an effective tool for energy consumption management. The experiment was conducted in a 1000 m² greenhouse equipped with a solar power plant. The study involved systematic monitoring of energy parameters throughout the spring–summer tomato cultivation cycle (March–August 2025), focusing on the "Rio Grande" variety. Special attention was given to assessing the impact of implementing bidirectional electricity metering on overall energy consumption, economic efficiency, and agroclimatic stability of the greenhouse complex. The use of net metering led to a 52% reduction in electricity costs, financial compensation for energy transferred to the grid, and the maintenance of a stable microclimate, which contributed to a 12% increase in crop yield. The results confirm the feasibility of integrating photovoltaic systems into greenhouse production, particularly in regions with high solar radiation. The proposed approach supports the development of an energy-efficient agricultural model, reduces dependence on external power sources, and enhances the environmental sustainability of farming operations.; У статті досліджено можливості застосування принципу net metering у тепличному господарстві Запорізької області як ефективного інструменту управління енергоспоживанням. Експеримент проведено на базі теплиці площею 1000 м², обладнаної сонячною електростанцією. У межах дослідження здійснено систематичний моніторинг енергетичних параметрів протягом весняно-літнього циклу вирощування томатів сорту «Ріо Гранде» (березень – серпень 2025 року). Особливу увагу приділено оцінці впливу впровадження двостороннього обліку електроенергії на загальне енергоспоживання, економічну ефективність тепличного комплексу та стабільність агрокліматичних умов. Застосування механізму net metering дало змогу досягти зниження витрат на електроенергію на 52 %, отримати компенсацію за передану в мережу енергію, а також забезпечити стабільний мікроклімат, що сприяло підвищенню врожайності на 12 %. Результати дослідження підтверджують доцільність інтеграції фотоелектричних систем у тепличне виробництво, особливо в регіонах з високим рівнем інсоляції. Запропонований підхід сприяє формуванню енергоефективної моделі аграрного господарства, знижує залежність від зовнішніх джерел живлення та підвищує екологічну сталість виробництва.

2026-01-01T00:00:00Z Лежнюк, П. Д. Гунько, І. О. Рубаненко, О. О. Смагло, І. Бєлік, М. Lezhniuk, P. Hunko, I. Rubanenko, O. Smaglo, I. Belik, M. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51807 2026-06-19T12:45:43Z 2025-01-01T00:00:00Z

Визначення ймовірних місць пошкоджень фотомодулів ФЕС Лежнюк, П. Д.; Гунько, І. О.; Рубаненко, О. О.; Смагло, І.; Бєлік, М.; Lezhniuk, P.; Hunko, I.; Rubanenko, O.; Smaglo, I.; Belik, M. Стаття присвячена автоматизації процесів, що застосовуються для швидкого та недорогого діагностування фотоелектричних станцій (ФЕС). Загалом, існує кілька методів, які зазвичай використовуються для діагностування фотоелектричних систем (візуальний огляд, термографія тощо). Основним недоліком існуючих методик є значні затрати часу і, відповідно, висока вартість робочих ресурсів. Раціональне використання безпілотних автоматизованих систем, таких як квадрокоптери, може значно підвищити ефективність процесу та зменшити витрати. Але сам процес - це не лише безпілотний обліт, а й збір даних. Якщо не брати до уваги правові та технічні складнощі польоту і передпольотної підготовки та потребу в наявності сертифікованих пілотів, то аналіз даних є найбільш складною і трудомісткою частиною. Окремі етапи аналізу можна значно оптимізувати, щоб зменшити часові витрати, але це також впливає на технічні аспекти польоту (траєкторія безпілотного літаючого апарату (БПЛА), час роботи, споживання батареї тощо). В статті досліджено методи контролю технічного стану фотомодулів та запропоновано шляхи їх оптимізації. Застосування запропонованих авторами принципів на конкретній сонячній електростанції дозволить зменшити часу і експлуатаційні затрати порівняно з традиційними методами діагностування ФЕС.; The article is devoted to the automation of photovoltaic system diagnostics processes, which reduces time and resources. Photovoltaic systems are usually diagnosed using traditional methods such as visual inspection or thermography. However, these methods have significant disadvantages: high cost due to the significant time required. The article focuses on the use of unmanned automated systems, in particular quadcopters, to improve diagnostic efficiency. These technologies make it possible to automate the survey processes, including object inspection, data collection and subsequent analysis. At the same time, it is noted that the survey itself is only the initial stage of work, while the analysis of the data remains the most complex and time-consuming part of the process. The authors investigate the optimisation of key stages of analysis, which can significantly reduce time and resources, but at the same time affects a number of technical aspects of the flight, such as the trajectory of the drones, battery consumption and duration of operation. Particular attention is paid to the correlation between flight efficiency and data collection quality, as well as the impact of these factors on the accuracy of diagnostic methods. The article also discusses the legal and technical challenges associated with the use of drones, including the need for certified pilots and compliance with safety regulations. The practical application of the discussed automation principles to specific examples, such as solar power plants, demonstrates the possibility of a significant reduction in diagnostic time and operational costs compared to traditional methods. The results indicate that automation of photovoltaic system diagnostics is a promising area that combines innovative technologies and economic efficiency.

2025-01-01T00:00:00Z