Hoe Microgrids en Transactieve Energie de Toekomst van Duurzame Energie Vormgeven

De energiewereld maakt een ingrijpende transformatie door, waarbij traditionele elektriciteitsnetten met gecentraliseerde opwekking plaats maken voor een gedecentraliseerd model. In dit nieuwe paradigma krijgen consumenten een actieve rol in de energieproductie, waardoor ze veranderen van louter afnemers naar ‘prosumers’— producenten en consumenten van energie. Dit heeft geleid tot de opkomst van microgrids, een innovatief concept dat de wijze waarop we energie verbruiken en delen ingrijpend verandert. In dit hoofdstuk wordt het concept van transactieve energie onderzocht, evenals de technische en operationele vereisten voor het effectief beheren van energie-transacties tussen prosumers, met speciale aandacht voor de rol van microgrids en de bijbehorende technologieën.

Het traditionele energiemodel kenmerkte zich door een eendimensionale stroom van energie: van de grote centrales via het transmissienet naar de eindgebruikers. Dit systeem onderging echter een verschuiving door de opkomst van gedistribueerde opwekking en de integratie van microgrids. Microgrids maken het mogelijk om lokaal energie op te wekken, op te slaan en te delen, zelfs wanneer de verbinding met het hoofdnet uitvalt. Dit biedt niet alleen voordelen voor geïsoleerde gemeenschappen, maar ook voor stadsdelen die op zoek zijn naar een betrouwbare en duurzame energievoorziening. De transitie naar microgrids vormt een keerpunt voor de energie-industrie, aangezien ze de mogelijkheid bieden om energie dynamisch te beheren en te delen op basis van vraag en aanbod.

Energie kan nu niet alleen van producenten naar consumenten stromen, maar ook tussen verschillende gebruikers, wat het concept van "transactieve energie" mogelijk maakt. Hierbij worden marktplaatsen gecreëerd waar energie tussen verschillende partijen wordt verhandeld op basis van marktfactoren zoals vraag, aanbod en prijzen. Dit model biedt een meer flexibele en responsieve benadering van energiedistributie, waarbij zowel de kosten als de efficiëntie worden geoptimaliseerd. Bovendien verandert het de manier waarop energiemarkten functioneren, waarbij game theory een belangrijke rol speelt. Game theory wordt gebruikt om marktoplossingen te vinden die de efficiëntie maximaliseren en tegelijkertijd de stabiliteit en betrouwbaarheid van het systeem waarborgen. In dit hoofdstuk wordt de toepassing van game theory in transactieve energie uitgelegd, met een focus op marktoplossingen voor microgrids en hun interacties.

Microgrids kunnen op verschillende manieren worden geconfigureerd en verbonden. Een belangrijke technologie voor het koppelen van microgrids is de multi-terminal converter, die een gemeenschappelijke DC-link gebruikt voor de verbinding van meerdere microgrids. Deze convertertechnologie maakt het mogelijk om meerdere microgrids met verschillende spanningsniveaus efficiënt met elkaar te verbinden. Dit biedt nieuwe mogelijkheden voor energie-uitwisseling tussen microgrids, waarbij de energie kan worden gedeeld op basis van de vraag en het aanbod van de aangesloten systemen. Het gebruik van Voltage Source Converters (VSC) in combinatie met deze converters zorgt voor een geavanceerde controle over de spanning en frequentie, wat essentieel is voor de stabiliteit van het systeem.

Naast de technische aspecten zijn er ook uitdagingen op het gebied van de systeemintegratie en het beheer van meerdere microgrids. De effectiviteit van transactieve energie vereist een zorgvuldige afstemming van de regels voor energie-uitwisseling, evenals de implementatie van robuuste controlemechanismen voor de stabiele werking van het netwerk. Het gebruik van geavanceerde optimalisatietechnieken, zoals genetische algoritmen, is een van de manieren waarop de prestaties van microgrids kunnen worden geoptimaliseerd. Deze algoritmen kunnen helpen bij het minimaliseren van verliezen, het maximaliseren van energie-efficiëntie en het verbeteren van de stabiliteit van het netwerk.

Het belang van energieopslag mag niet worden onderschat in deze context. Microgrids zijn vaak uitgerust met lokale energieopslag, wat hen in staat stelt om energie op te slaan wanneer er een overschot is en deze weer af te geven wanneer er vraag is. Dit maakt microgrids niet alleen flexibeler, maar ook meer veerkrachtig. De integratie van batterijen en andere opslagtechnologieën maakt het mogelijk om pieken in de vraag op te vangen en de levering van energie te stabiliseren, zelfs wanneer de externe netwerkinfrastructuur niet beschikbaar is.

De rol van microgrids in de energievoorziening zal in de toekomst waarschijnlijk alleen maar toenemen. Naast hun toepassing in afgelegen gemeenschappen, bieden ze enorme voordelen voor stedelijke gebieden, waar ze de capaciteit hebben om het hoofdnet te ontlasten en de algehele energievoorziening te verbeteren. De continue ontwikkeling van technologieën zoals multi-terminal converters, VSC's, en geavanceerde controlemechanismen zal ervoor zorgen dat microgrids niet alleen lokaal, maar ook op grotere schaal een betrouwbare en duurzame energiebron kunnen worden.

Het is ook belangrijk te begrijpen dat, hoewel microgrids grote voordelen bieden, er nog verschillende technische en economische uitdagingen zijn die moeten worden overwonnen om ze op grote schaal te implementeren. De integratie van verschillende systemen, de afstemming van energiebehoeften en de effectiviteit van de controlemechanismen zijn enkele van de belangrijkste aandachtspunten. Daarnaast zullen regelgevende kaders moeten evolueren om deze nieuwe benaderingen van energiedistributie en -transactie te ondersteunen.

Hoe de Spanning en Invertercontrole de Microgrid-Stabiliteit Beïnvloeden

Bij het ontwerp en de werking van microgrids is het cruciaal om te begrijpen hoe hernieuwbare energiebronnen, zoals zonne- en windenergie, spanningspieken kunnen veroorzaken en hoe de spanning bij de interconnectie van het microgrid (POI) gereguleerd moet worden. Dit is van bijzonder belang voor het garanderen van een stabiele werking, vooral bij het integreren van energieopslag en invertertechnologieën. Een nuttige techniek voor het analyseren van dit gedrag zijn de urenlaststroomstudies, die niet alleen helpen om de spanningsverdeling te visualiseren, maar ook inzicht geven in de inverterinstellingen, zoals de Volt-VAR-regeling die is toegepast in de omvormers van de energieopslag en hernieuwbare energiebronnen.

Een praktijkvoorbeeld toont een histogram van de spanningen bij de POI van een microgrid. Het laat zien hoe de Volt-VAR-regeling de spanningswaarden verbetert ten opzichte van het gebruik van een constant vermogenfactor. Hoewel deze regeling in veel gevallen de spanning stabiliseert, kan het niet altijd de ideale oplossing zijn. In sommige gevallen blijven er spanningswaarden die boven de toegestane limieten uitsteken, wat aangeeft dat er aanvullende maatregelen nodig kunnen zijn voor specifieke situaties.

In een microgrid is energieopslag een van de belangrijkste componenten voor het waarborgen van een betrouwbare werking, vooral in hybride systemen waar thermische generatie wordt vermeden. Wanneer een microgrid bijvoorbeeld in "diesel-off" modus draait, wordt energieopslag gekoppeld aan Grid-Forming (GFM) omvormers om het systeem te blijven bedienen zonder verbinding met het hoofdnet. Deze GFM-technologie is essentieel voor het reguleren van de spanning en frequentie van het netwerk, vooral wanneer hernieuwbare bronnen fluctueren.

De capaciteiten van GFM-omvormers zijn breed, maar hun primaire functie is het handhaven van de netfrequentie en -spanning, vooral wanneer er zich storingen of verstoringen voordoen, zoals kortsluitingen of onverwachte belastingveranderingen. Dit gebeurt via een set van geavanceerde regelalgoritmen, zoals droop-regeling, spannings- en frequentiecontrole. Droop-regeling, een populaire technologie voor GFM, stelt omvormers in staat om de fasehoek en spanning van het netwerk te synchroniseren, wat essentieel is voor het handhaven van de stabiliteit.

Bij het ontwerpen van een microgrid moet rekening worden gehouden met de technische specificaties van GFM-omvormers. De instelling van parameters zoals de droop-gain en proportionele/verhouding-regelaars voor actieve en reactieve vermogenscontrole zijn van groot belang. Zo kan de P-f droop-regeling ervoor zorgen dat meerdere omvormers synchroon draaien, terwijl de Q-V droop-regeling voorkomt dat er onwenselijke VAR-circulatie optreedt tussen omvormers. Het vermogen om zich snel aan te passen aan netverstoringen is een belangrijke eigenschap van deze systemen, vooral wanneer het systeem verbonden is met een zwak netwerk waar de spanning mogelijk niet betrouwbaar gemeten kan worden.

Een ander belangrijk controlemechanisme in moderne microgrids is de virtuele synchrone machine (VSM), die gebruik maakt van een phase-locked loop (PLL). Deze technologie, hoewel krachtig, heeft de neiging om beter te functioneren in systemen met zowel roterende synchroon generators als omvormers, vooral wanneer de netvoeding sterk is. Het biedt voordelen in termen van het verdelen van de belasting en het handhaven van een programmeerbare inertieconstante, maar is minder geschikt voor netten met veel fluctuerende hernieuwbare energie.

Bij systemen die grotendeels afhankelijk zijn van invertergebaseerde bronnen (IBR), zoals batterijsystemen, zijn de controlefunctionaliteiten van groot belang voor de stabiliteit van het microgrid. Wanneer het systeem is aangesloten op het hoofdnet, zullen omvormers over het algemeen een stabiele spanning volgen. Echter, bij overgangen van een grid-gekoppeld systeem naar een off-grid situatie, zoals wanneer het systeem zonder externe netaansluiting werkt, kunnen de controlefunctionaliteiten een groter effect hebben. Het succesvol beheren van deze overgangen is cruciaal voor het voorkomen van onstabiele situaties die kunnen ontstaan door plotselinge veranderingen in belasting of hernieuwbare energieproductie.

Naast de controlemodi van GFM en VSM, komt er steeds meer aandacht voor de virtuele oscillator. Deze nieuwe technologie combineert de voordelen van de eerdere besturingssystemen en heeft potentieel om in de toekomst een belangrijke rol te spelen in het verbeteren van de stabiliteit van microgrids die afhankelijk zijn van hernieuwbare bronnen.

Het is essentieel om bij het ontwerpen van microgrids een grondig begrip te hebben van de werking van deze technologieën, evenals van de interactie tussen de verschillende componenten, zoals energieopslag, omvormers en hernieuwbare energiebronnen. Het niet correct afstemmen van de instellingen kan leiden tot onstabiele spanning en frequentie, wat de werking van het microgrid kan verstoren. Daarom is het essentieel om de specifieke eisen van het netwerk en de omgevingsomstandigheden zorgvuldig in overweging te nemen bij de implementatie van deze systemen.

Hoe kunnen microgrid-clusters via uitwisselingsverbindingen samenwerken?

Microgrids vormen een essentieel onderdeel van de toekomst van duurzame energie. Deze kleinschalige netwerken kunnen onafhankelijk functioneren, maar de mogelijkheid om zich met andere microgrids te verbinden biedt aanzienlijke voordelen, zowel op het gebied van energiebeheer als economische efficiëntie. De integratie van meerdere microgrids door middel van tijdelijke uitwisselingsverbindingen kan de stabiliteit van het gehele systeem verbeteren en tegelijkertijd de afhankelijkheid van externe netwerken verminderen. Dit opent de deur voor nieuwe, gedecentraliseerde benaderingen van energiebeheer, waarbij lokale energieproductie en -consumptie op een efficiënte manier worden gemaximaliseerd.

De techniek van het verbinden van microgrid-clusters biedt flexibele oplossingen voor energie-uitwisseling. In plaats van dat elk microgrid volledig afhankelijk is van eigen middelen, kan een netwerk van microgrids via tijdelijk aangestoken verbindingen energie met elkaar uitwisselen. Deze benadering biedt voordelen zoals het minimaliseren van energieverlies tijdens het transport, het vergroten van de betrouwbaarheid van het systeem en het verbeteren van de economische haalbaarheid van projecten, vooral in afgelegen gebieden of regio's met fluctuaties in energiebehoefte.

Bij de opzet van dergelijke microgrid-clusters moeten er echter tal van technische en organisatorische aspecten in overweging worden genomen. De systeembalans moet strikt worden gemonitord om te voorkomen dat een overbelasting van het netwerk plaatsvindt, wat zou kunnen leiden tot instabiliteit of storingen. Ook moeten er mechanismen worden ontwikkeld voor een effectieve en eerlijke verdeling van de beschikbare energie, vooral in situaties waar de vraag het aanbod kan overstijgen. Het gebruik van voorspellende modellen, bijvoorbeeld op basis van kunstmatige intelligentie of machine learning, kan helpen bij het optimaliseren van deze processen.

De integratie van meerdere microgrids kan verder worden vergemakkelijkt door de toepassing van geavanceerde communicatie- en besturingstechnologieën. Het is essentieel dat elk microgrid niet alleen energie uitwisselt, maar ook informatie over de operationele status, verwachte vraag en aanbod, en andere relevante gegevens. Dit vereist het gebruik van robuuste en snelle communicatiesystemen, zoals 5G-netwerken, die in staat zijn om gegevens in realtime over te dragen. Dit biedt niet alleen operationele voordelen, maar zorgt ook voor een sterkere en flexibeler operationele controle van het gehele netwerk.

Een ander belangrijk aspect van het verbinden van microgrids is de schaalbaarheid van het systeem. De mogelijkheid om microgrids eenvoudig toe te voegen of te verwijderen uit een cluster maakt het systeem zeer flexibel. Dit kan bijzonder nuttig zijn in situaties waar snel moet worden gereageerd op veranderende energiebehoeften, zoals tijdens natuurrampen of bij tijdelijke schommelingen in de energieproductie. Het biedt ook de mogelijkheid voor de integratie van verschillende soorten hernieuwbare energiebronnen, zoals zonne- en windenergie, die vaak variabel zijn en dus baat hebben bij het opbouwen van een breder netwerk voor stabiliteit.

Naast de technische voordelen is het belangrijk om ook de financiële en regulerende aspecten van de integratie van meerdere microgrids in overweging te nemen. Er moeten duidelijke en eerlijke mechanismen voor kostenverdeling en betalingssystemen worden ontwikkeld, zodat alle betrokken partijen profiteren van de samenwerking. Het gebruik van blockchain-technologie voor het vastleggen van energietransacties is een veelbelovende benadering, omdat het transparantie en veiligheid kan garanderen in de vergoedingen en betalingen tussen microgrids.

Bij het ontwerpen van de clusters moeten bovendien de lokale wet- en regelgeving en de politieke context in overweging worden genomen. In veel gevallen kunnen overheidsinstellingen regels en subsidies verstrekken die de haalbaarheid van dergelijke projecten ondersteunen. De samenwerking tussen verschillende belanghebbenden, van de technici die de microgrids ontwerpen tot de beleidsmakers die het regelgevingskader bepalen, is cruciaal voor het succes van dergelijke initiatieven.

Het is echter niet voldoende om enkel te kijken naar de onmiddellijke voordelen van microgrid-clusters. De langetermijneffecten van de implementatie moeten zorgvuldig worden beoordeeld. Hoe zal de integratie van meerdere microgrids de algemene energiezekerheid beïnvloeden? Welke invloed heeft het op de milieu-impact, vooral in regio’s waar fossiele brandstoffen nog steeds een belangrijke energiebron vormen? Het is belangrijk dat microgrid-clusters niet alleen als tijdelijke oplossing worden gezien, maar als een integraal onderdeel van een bredere transitie naar een duurzamer en meer gedecentraliseerd energiesysteem.

Endtext

Welke nieuwe ontwikkelingen bepalen de toekomst van microgridbesturing?

De besturing van microgrids ondergaat een voortdurende evolutie, gedreven door technologische vooruitgang en nieuwe uitdagingen in het energielandschap. Drie cruciale thema’s domineren deze ontwikkeling: cybersecurity, de integratie van elektrische voertuigen (EV’s), en de rol van grid-vormende converters. Elk van deze gebieden benadrukt de noodzaak van geavanceerde, robuuste controlemechanismen om de betrouwbaarheid, efficiëntie en veerkracht van microgrids te waarborgen.

Cybersecurity heeft een steeds grotere prioriteit gekregen door de toenemende afhankelijkheid van communicatie- en controlesystemen binnen microgrids. Geavanceerde testplatforms zoals real-time Hardware-in-the-Loop (HIL) simulaties worden gebruikt om echte cyberaanvallen te repliceren en te analyseren. Deze methodiek maakt het mogelijk om de impact van bedreigingen zoals het injecteren van valse data en replay-aanvallen op de stabiliteit en prestaties van microgrids nauwkeurig te onderzoeken. Dergelijke testbeds integreren zowel softwarematige als hardwarematige componenten, waardoor realistische omstandigheden ontstaan waarin de weerbaarheid van het systeem kan worden geverifieerd. Dit is met name relevant in DC-microgrids, waar gedistribueerde controle en diverse communicatietopologieën de kwetsbaarheid voor cyberdreigingen vergroten. Ook slimme PV-omvormers in residentiële omgevingen worden getest op hun reacties bij cyberaanvallen, waarbij intrusiedetectiestrategieën op basis van stroom- en spanningsmetingen veelbelovend blijken voor het vergroten van de beveiliging van slimme netapparatuur.

Daarnaast leidt de integratie van gedistribueerde energiebronnen zoals zonne-energie en elektrische voertuigen tot een complexere beveiligingsdynamiek. Om deze snel veranderende dreigingen het hoofd te bieden, zijn laboratorium-geteste standaarden essentieel om de veilige werking van verbonden systemen en communicatietechnologieën te waarborgen.

De opname van elektrische voertuigen in microgrids introduceert eveneens nieuwe uitdagingen. Het dynamische karakter van microgrids, gecombineerd met de onvoorspelbare laadbehoeften van EV’s en de variabiliteit van hernieuwbare energiebronnen, maakt traditionele foutdetectieschema’s ontoereikend. Adaptieve modellen, bijvoorbeeld tweelaagse support vector machine (SVM)-classificatiesystemen, bieden een oplossing door nauwkeurig en snel de bedrijfsmodus, veranderingen in energieopwekking, EV-laadbelasting en foutcondities te identificeren. De validatie van deze modellen, zowel via simulaties op een IEEE 9-bus testnetwerk als via real-time HIL-experimenten met OPAL-RT en Raspberry Pi, bevestigt hun robuustheid en snelle respons binnen een enkele AC-cyclus.

Verder wordt de invloed van batterijbeheerschema’s op de capaciteit van opslagcomponenten binnen residentiële microgrids onderzocht via wiskundige optimalisatiemodellen, waarin ook degradatie van batterijen wordt meegenomen. De combinatie van theoretische modellering en real-time HIL-testen maakt het mogelijk om de levensduur van batterijen beter te voorspellen en te beheren.

De opkomende Vehicle-to-Grid (V2G) technologie maakt van elektrische voertuigen mobiele energieopslag en distributiepunten, waarmee ze een cruciale rol kunnen spelen binnen microgrids. De implementatie hiervan vereist geavanceerde communicatieprotocollen (V2X) en bidirectionele vermogenselektronica die het mogelijk maken om zowel energie te leveren aan als te onttrekken van het net. Praktische demonstraties van deze integratie tonen de potentie van EV’s als flexibele componenten binnen toekomstige energienetwerken.

Het is van belang te beseffen dat de complexiteit van microgridbesturing zich niet alleen manifesteert in technische uitdagingen, maar ook in het waarborgen van systemische veerkracht tegen verstoringen en aanvallen. Het combineren van cyberveiligheid, adaptieve foutdetectie en integratie van mobiele energiebronnen vraagt om een holistische benadering. Daarnaast moet rekening worden gehouden met de dynamische interacties tussen verschillende technologieën en de invloed van externe factoren zoals regelgeving en marktontwikkelingen. Een diepgaande kennis van de onderliggende systemen en voortdurende innovatie in testmethoden zijn essentieel om de betrouwbaarheid en veiligheid van microgrids in de toekomst te garanderen.

Hoe Deep Learning Microgrid Bescherming Kan Verbeteren

Microgrids, die een cruciale rol spelen in de integratie van hernieuwbare energiebronnen en decentralisatie van stroomnetwerken, worden steeds complexer. Dit maakt het noodzakelijk om nieuwe methoden te ontwikkelen voor de bescherming van deze systemen. In deze context speelt deep learning een steeds grotere rol, waarbij innovatieve benaderingen het mogelijk maken om microgrid-systemen efficiënter en effectiever te beschermen tegen storingen. Deze benadering biedt niet alleen nauwkeurige detectie van storingen, maar ook snelle classificatie van de aard van de storing, wat essentieel is voor de operationele stabiliteit van microgrids.

Bij de bescherming van microgrids is het van belang om het hele systeem continu te monitoren om te reageren op storingen die kunnen optreden door zowel interne als externe invloeden. Dit gebeurt door het signaleren van afwijkingen in de stroom- en spanningssignalen die door het systeem circuleren. Traditioneel werden storingen gedetecteerd via technieken zoals de wavelet-transformatie of klassieke signalen van overbelasting, maar met de opkomst van deep learning-modellen kunnen nu geavanceerdere en sneller reagerende systemen worden ingezet.

Het gebruik van LSTM-netwerken (Long Short-Term Memory) heeft bewezen bijzonder effectief te zijn voor de detectie van storingen in microgrids. LSTM-netwerken, een type recurrent neural network (RNN), zijn uitermate geschikt voor het verwerken van tijdsafhankelijke gegevens, zoals de stroomsignalen van microgrids. Door het trainen van een LSTM-netwerk op een dataset van meer dan 16.000 storingsscenario’s en 432 scenario’s zonder storingen, kan het systeem niet alleen de aanwezigheid van storingen detecteren, maar ook de fase van de storing identificeren en classificeren. Dit maakt het mogelijk om in één stap de aard en locatie van de storing te begrijpen.

Een belangrijk aspect van deze technologie is het gebruik van de TQWT (Tunable Q-factor Wavelet Transform) voor signaalontleding. Deze methode maakt het mogelijk om een gedetailleerdere decompositie van de signalen te verkrijgen, waardoor verstoringen beter kunnen worden geïdentificeerd. Na de decompositie wordt de totale harmonische vervorming (THD) berekend, een belangrijke maatstaf voor signaalvervorming die helpt bij het versterken van harmonische ruis die typisch is voor storingen. De berekening van THD maakt het mogelijk om niet alleen de aanwezigheid van storingen vast te stellen, maar ook de ernst ervan te evalueren, wat belangrijk is voor het bepalen van de juiste beschermingsmaatregelen.

De testresultaten voor het LSTM-model in zowel een geïsoleerde als een netwerkverbonden microgrid-configuratie tonen een nauwkeurigheid van meer dan 99%, wat de effectiviteit van het voorgestelde model onderstreept. Dit betekent dat het systeem in staat is om storingen snel en met hoge precisie te detecteren, wat essentieel is voor real-time operationele omgevingen. In traditionele systemen werden meerdere stappen vereist om een storing te detecteren, te classificeren en de beschadigde fase te identificeren, wat veel tijd en rekenkracht kostte. Het deep learning-gebaseerde systeem biedt een veel efficiëntere oplossing door deze stappen te combineren, waardoor het systeem niet alleen sneller reageert, maar ook minder middelen nodig heeft.

De methode biedt dus een aanzienlijke verbetering ten opzichte van conventionele technieken, waarbij het zowel de storingsdetectie als de classificatie ervan in één stap uitvoert. Dit is niet alleen sneller, maar ook eenvoudiger te implementeren in dynamische netwerkomgevingen waar microgrids vaak te maken hebben met variabele operationele omstandigheden en fluctuaties in hernieuwbare energieproductie. Dit zorgt ervoor dat de microgrid efficiënter kan reageren op veranderingen in de operationele omstandigheden en tegelijkertijd de risico’s van uitval minimaliseert.

Bij het toepassen van deep learning in de microgridbescherming is het belangrijk om te begrijpen dat deze technologieën steeds meer integreren met andere slimme netwerktechnieken. Deep learning biedt niet alleen oplossingen voor storingsdetectie, maar opent ook de deur voor geavanceerde voorspellingen van netwerkgedrag op basis van historische gegevens. Dit kan de operationele planning verbeteren en helpen bij het nemen van preventieve maatregelen om storingen te voorkomen voordat ze zich voordoen.

Het is echter belangrijk om de beperkingen van deep learning te erkennen, zoals de afhankelijkheid van grote hoeveelheden gegevens voor training en de noodzaak voor voortdurende validatie van de modellen in real-time om ervoor te zorgen dat ze effectief blijven in veranderende omstandigheden. Een ander punt van aandacht is de integratie van verschillende signalen en sensoren binnen het microgrid, zodat het systeem in staat is om vanuit meerdere invalshoeken te opereren en een vollediger beeld van de toestand van het netwerk te verkrijgen. Het zal ook noodzakelijk zijn om verder onderzoek te doen naar de impact van verschillende deep learning-architecturen en hoe deze kunnen worden geoptimaliseerd voor verschillende soorten microgrid-configuraties.