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¥ 2.0
摘要：缺乏电力是阻止国家发展的最严重的问题之一。混合可再生能源系统（HRES）在减少此问题方面起着至关重要的作用。这项研究的主要目标是使用多个能源资源（Homer）Pro软件的非主导分类遗传算法（NSGA）-II和混合优化的优化，以降低净现在成本（NPC），能源成本（COE）和CO 2的CO 2拟议的电力系统排放。五个案例被认为是了解孟加拉国库特布迪亚岛的最佳HRES系统，并分析了该系统的技术可行性和经济潜力。为了证明建议策略的效率，比较了两种方法的最佳案例结果。该研究的最佳解决方案还经过敏感性分析，以考虑年度风速，太阳辐射和燃油成本中的波动。根据数据，优化的PV/风电/电池/DG系统（711,943美元）的NPC低于其他情况。通过NSGA-II技术获得的NPC比基于荷马的系统低2.69％。
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