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随着能源价格上涨，优化可再生能源发电厂的规模至关重要，特别是在由于远距离输电线路导致电力供应不可靠的地区。本研究通过为面临此类挑战的西班牙市政府优化可再生能源发电厂组合来解决这一问题。所提出的方法涉及系统性方法。首先，彻底分析能源需求。接下来，探索可用的可再生资源并确定最佳工厂位置。然后使用多目标粒子群优化算法来确定每个工厂的规模，以最小化年化成本和电网能源进口。使用分支定界技术从理论配置中选择最合适的可行最优值，并优先考虑实用性。在所分析的具体案例中，结果显示 20 年内部收益率为 8.33%。这是通过每个工厂的以下容量实现的：750 kW 光伏太阳能、160 kW 涡轮发电、180 kW 水力抽水、160 kW 生物质发电厂和 200 kW 风力涡轮机。这项研究为能源挑战提供了创新的解决方案，为成本效益高、可持续的项目提供了实用的见解。
能源 - Inasolar - UPV
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