优化离网可再生能源系统,使用混合版的黄金搜索算法

科学领域:

• 可再生能源系统可再生能源系统
• 优化算法 优化算法
• 可持续发展 可持续发展 可持续发展

背景情况:

• 混合可再生能源系统 (HRES) 对于电气化偏远地区至关重要.
• 优化HRES能力和配置存在重大挑战.
• 现有的方法往往侧重于尽量减少年度净成本.

研究的目的:

• 提出和评估一种修改后的元启发方法,即混合金色搜索算法 (HGSA),用于优化离网HRES.
• 为了最大限度地降低年度净成本,并减少远程HRES的电源中断概率.
• 为了证明HGSA在可持续电气化的长期应用规划中的有效性.

主要方法:

• 开发混合金色搜索算法 (HGSA) 作为一种元启发式优化技术.
• 长时间的模拟研究,以评估HGSA在偏远地区的性能.
• 对HGSA与模糊逻辑和优化,人工蜂群 (ABC) 和GSA技术进行比较分析.

主要成果:

• 从1%提高可靠性到3%,使用HGSA.使用总净年成本降低了7.3%.
• 组件尺寸减少了:风力轮机面积减少了6%,储减少了21%.
• HGSA以3%的可靠性实现了最低的健身功能值 (31,539,810美元),超过了比较算法.

结论:

• 拟议的HGSA是优化离网HRES规划和应用的一个有价值的工具.
• 与现有的优化技术相比,HGSA表现出更高的性能.
• 有效的HRES优化有助于通过可靠的离网电气化实现可持续发展目标.