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随着全球能源的需求激增，化石燃料依赖的环境影响变得更加明显，因此迫切需要向更可持续和环保的能源替代品过渡。这强调了对可持续，安全和环保能源解决方案的迫切需求。为此，有效的能源管理策略与混合可再生能源系统的最佳设计相结合，对于尤其是利用可再生资源而言至关重要。在这样的系统中，必须精心尺寸，以确保成本效益，环境敏感性以及针对不可预测的负载变化的弹性。应对这些设计挑战，我们的研究强调了战略效率，审慎选择和系统可靠性的重要性。我们设计了一个离网的混合可再生能源系统，其中包含光伏面板，风力涡轮机，电池存储和柴油发电机，以满足大学校园的年度能源需求。记录了整整一年的数据后，其中包括有关太阳辐射，风速，环境温度和校园负载的指标，我们开发了建立在综合能源管理策略的模型。该模型旨在确定最佳的设计参数，降低年成本，实现可持续的基准测试，并确保系统组件之间的和谐交换。通过此次搜索，我们为混合可再生能源系统的动态提供了深刻的见解，作为实用设计和切实实施的指南。进行优化，我们使用了一系列算法，尤其是遗传算法，粒子群优化，重力搜索算法和杂交算法，例如混合遗传植物 - 晶状体 - 粒子堆管优化的混合遗传学折线优化和混合型搜索算法的软件。我们的发现表明，带有电池存储的光伏面板的整体导致每年的系统成本为671,474.98美元，级别的能源级别的成本为0.1800美元，总净值总成本为10,898,221.74美元，可再生能源分数为100％。很明显，与敏锐的能源管理策略保持一致时，混合遗传算法与粒子群优化相比，比其他方法比其他方法更有效地确定最佳设计参数。
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