混合可再生能源系统的最佳尺寸依赖于黑翼风算法进行性能评估
Sarada Mohapatra1, Deepa Kaliyaperumal2, T Porselvi3
1Department of EEE, Amrita School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Bengaluru, India. msmohapatra.sarada@gmail.com.
黑翼算法优化了混合可再生能源系统的成本效益. 这项研究发现,最佳的光伏 (PV),风力轮机 (WT) 和电池 (BT) 配置最大限度地降低了年度总成本 (TAC) 和电力水平成本 (LCOE).
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
- 电力工程 电力工程
背景情况:
- 电池存储 (BT) 的混合光伏 (PV) 和风力轮机 (WT) 系统越来越多地被采用,以获得可靠的电力.
- 优化系统尺寸对于可再生能源解决方案的成本效益至关重要.
- 离网混合动力系统需要强大的优化,以实现连续的发电.
研究的目的:
- 为了优化PV/WT/BT混合系统的尺寸,为印度奥迪萨州普里的一个教育机构.
- 降低混合动力系统的年度总成本 (TAC) 和平衡电力成本 (LCOE).
- 确保系统可靠性,电源损失概率 (LPSP) 最大为 5%.
主要方法:
- 利用黑翼算法 (BKA) 来优化混合系统的组件大小 (PV,WT,BT).
- 与哈里斯·霍克斯优化 (HHO),正弦共弦算法 (SCA),白优化 (WSO) 和算术优化算法 (AOA) 相比,比较了BKA的性能.
- 在非电网设置的统计结果场景下评估系统性能.
主要成果:
- BKA实现了最低的7105.23美元的年度总成本 (TAC) 和0.1874美元的每千瓦时的电力成本 (LCOE) 在5%LPSP.
- 确定了最佳配置:60.4722千瓦的光伏,23.8337千瓦的电力和13.6159千瓦的电力.
- 与其他测试过的算法相比,BKA表现出优越的融合和效率.
结论:
- 黑翼算法对于优化混合PV/WT/BT系统非常有效.
- 优化的混合系统为满足区域负载需求提供了可靠和经济有效的解决方案.
- 太阳能/太阳能/BT组合代表了独立电力系统的现实和高效设计.
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