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加拿大北部社区的原住民正在经历气候变化带来的最严重的灾难性影响，因为北极地区的变暖速度是世界其他地区的两倍。矛盾的是，这种温度升高可以归因于北极地区几乎完全依赖的化石燃料发电。目前，柴油是大多数北极社区的主要电力来源。除了温室气体和其他空气污染物外，这种情况还暴露了燃料运输和储存过程中的石油泄漏风险。此外，随着气温升高，运输燃料成本高昂，冰路更难维护。因此，北部政府承受着燃料价格上涨和供应波动加剧的负担。为了减少对柴油的依赖，本研究建立了多目标综合能源系统，以处理为北极环境和其他偏远社区设计能源系统的复杂权衡。该工具使用遗传算法通过动态模拟同时最小化微电网系统的能源平准化成本和燃料消耗。组件子模型模拟结果通过业界和学术界认可的能源建模工具进行了验证。与之前的能源建模平台相比，所提方法的新颖之处在于考虑了相互冲突的设计目标之间的帕累托前沿权衡，从而更好地支持从业者和政策制定者。该方法的功能性通过位于西北地区最北端的萨克斯港的案例研究进行了展示。该算法选择了完全混合的风能-太阳能-电池-柴油系统，因为它在技术、经济和环境方面最适合该社区。通过对模型结果进行系统故障分析来评估结果的稳健性。总体而言，该建模框架可以帮助决策者确定能源政策的权衡，以使加拿大北极地区和其他偏远社区转向更可持续和清洁的能源。
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