在HRES中对EMS进行多目标优化和算法评估,集成光伏,风能和备份存储
Ahmed A Shaier1, Mahmoud M Elymany2, Mohamed A Enany2
1Electrical Power and Machines Department, Faculty of Engineering, Zagazig University, Zagazig, 44519, Egypt. asmaashair2017@gmail.com.
这项研究优化了混合可再生能源系统 (HRES),使用多目标算法来平衡成本和可靠性. 混合蝙蝠算法 (HBA) 在孤立的微电网中显示出稳定,可持续的电力.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 可持续能源系统 可持续能源系统
- 优化技术 优化技术
背景情况:
- 混合可再生能源系统 (HRES) 对可持续电力至关重要,集成光伏 (PV) 面板,风力轮机 (WT) 和各种能源存储系统 (ESS).
- 优化HRES包括平衡成本效益和可靠的电力供应,特别是在面临波动的能源生产和需求的孤立微电网.
- 评估各种优化算法是确定有效管理能源流量和储存的方法的关键.
研究的目的:
- 优化混合可再生能源系统 (HRES),集成光伏,热电和多个ESS (电池,超级电容器,储能).
- 采用多目标优化策略,重点是尽量降低成本和电力供应损失概率 (LPSP).
- 评估七种不同的优化算法,以衡量它们在平衡成本和系统性能方面的效率.
主要方法:
- 应用于HRES设计和运营的多目标优化策略.
- 评估七种不同的算法,包括混合蝙蝠算法 (HBA).
- 在三个操作场景中进行评估:供需平衡,需求超过供应,供应超过需求.
主要成果:
- 基于混合蝙蝠算法 (HBA) 的优化证明了能源流和储存的有效管理.
- HBA方法确保了电网稳定性,并最大限度地降低了对ESS过度收费的风险.
- 该研究确定了一个最佳的算法,平衡了HRES的成本效益和系统性能.
结论:
- 优化的HRES为孤立的微电网提供可靠和可持续的电力供应.
- 通过拟议的优化实现了能源生产,储存和分配的有效管理.
- 这项研究为分散的能源系统建立了一个基准,强调技术效率和经济可行性.
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