燃料电池混合系统的混合随机和强大的优化,用于建筑电气化,使用改进的算术优化算法
Fude Duan1, Mahdiyeh Eslami2, Mustafa Okati3
1School of Intelligent Transportation, Nanjing Vocational College of Information Technology, Nanjing, 210000, Jiangsu, China.
这项研究优化了用于教育建筑的混合光伏/潮/燃料电池 (PV/TDL/FC) 系统,使用了新的随机-强框架. 光伏/TDL/FC系统表现出卓越的成本效益和可靠性,在不确定性下增强能源安全.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 优化理论 优化理论
- 可持续能源 可持续能源
背景情况:
- 教育建筑需要可靠和具有成本效益的能源解决方案.
- 整合各种可再生能源,如光伏 (PV),潮 (TDL) 和燃料电池 (FC) 提出了优化挑战.
- 能源需求和可再生能源发电的不确定性需要强大的系统设计.
研究的目的:
- 建议和评估一个混合的随机-强大的优化框架,用于调整光伏/TDL/FC能源系统的尺寸.
- 在确保可靠性的同时,尽量降低项目的生命周期内 (CEPLS) 能源生产成本.
- 加强系统的稳定性,以应对建筑能源需求和可再生资源生产的不确定性.
主要方法:
- 使用混合无香转换 (UT) 和基于信息差距决策理论的风险回避策略 (IGDT-RA) 框架 (UT-IGDT-RA).
- 采用了改进的算术优化算法 (IAOA) 与邻近搜索运算符用于组件大小和不确定性分析.
- 纳入了专注于CEPLS和需求短缺概率 (DSHP) 的确定性模型,以及考虑最大不确定性半径 (MRU) 的强大框架.
主要成果:
- 与PV/FC和TDL/FC系统相比,PV/TDL/FC配置产生了最低的CEPLS和最高的可靠性 (最低的DSHP).
- 强大的框架表明,在21%的不确定性预算中,光伏/TDL/FC系统在需求 (10.34%) 和发电 (2.65%) 方面实现了更高的MRU,这意味着更强大的稳定性.
- 混合UT-IGDT-RA方法提供了更广泛的强大解决方案,提高了决策准确性和灵活性.
结论:
- 混合光伏/TDL/FC系统是教育建筑能源需求的成本效益高,可靠的解决方案.
- 拟议的UT-IGDT-RA框架有效地提高了系统的稳定性和不确定性下的决策.
- 提高可靠性需要更高的CEPLS,特别是由于储存成本,突出了关键的权衡.
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