摘要 — 提出了一种蚁群算法 (ACO),使用连续搜索空间方法对混合可再生能源系统规模和配置进行优化。在所提出的算法中,搜索空间中的信息素分布由高斯分布确定,并根据信息素沉积值通过轮盘赌原理进行概率路径选择。ACO 算法在软件工具 MOHRES 中实现,并进行了三个案例研究,以优化由全配置风能-光伏-电池-柴油-FC 电解器系统衍生的独立混合可再生能源系统的规模和配置。为了评估所提出的 ACO 的性能,将最优解与 MOHRES 中实现的遗传算法 (GA) 优化算法获得的解决方案进行了比较。
本文揭示了可持续的能源计划,以最佳利用可用的电气资源来为一个缺乏的村庄提供。选定的村庄是南部的南贾布(Barnala),印度旁遮普邦(Barnala)附近。主要是记录和详细记录450户家庭的电能要求。为此,从可用的能源资源中确定了利用电力及其有效利用的潜力:生物量,农业废物和太阳能光伏(PV)技术。为了实现这一目标,提出了一个混合可再生能源系统(HRES)模型,其性能是通过在电动可再生(Homer)软件的混合优化模型中实施的。荷马软件为商业沼气工厂提供了最佳解决方案,以供烹饪气体需求。另外,还提供了用于灌溉,乡村供水和太阳能PV路灯的协调解决方案。通过这种方式,通过估计最佳电力需求及其经济利益来研究拟议模型的准确性。已经揭示了通过拟议的HRES系统的参数评估,计算出的能源成本和总净现在成本分别为$ 0.032/kWh和76,837美元。可以预见,拟议的模型可以成为未来研究工程师设计有效的村庄能源利用的路线图。
摘要 - 混合可再生能源系统(HRES)在减轻环境问题的同时,引起了人们对世界不断增长的能源需求的可持续解决方案的极大关注。这项全面的文献综述深入研究了HRES的复杂性,探索了它们的整合,分析方法,挑战和未来的前景。通过检查广泛的学术研究,随着全球对清洁能源和可持续能源的需求的不断增长,可再生能源的整合已经成为必要。混合可再生能源系统(HRE)已成为一种有希望的解决方案,以解决各个可再生能源的间歇性质并提高整体系统的可靠性。本文旨在全面了解HRES的多方面景观,以及对HRE领域最近进步和挑战的全面概述。本文探讨了全球成功实施HRES实施的案例研究,突出了经验教训和最佳实践。并讨论了正在进行的研发工作,旨在克服现有的挑战并进一步提高HRES的效率和可靠性。还研究了机器学习和人工智能在优化HRES操作和预测可再生资源可用性中的作用。可再生资源的可变性和不可预测性提出了需要复杂控制策略的重大操作挑战。储能技术,例如电池和泵送水力发电,面临需要解决的技术和经济限制,以进行广泛采用。此外,监管和政策框架必须发展以适应HRES的独特特征并确保其实施。本文强调了HRE在实现可持续和弹性的能量未来中的关键作用。通过了解最新的进步并应对相关挑战,能源部门的利益相关者可以促进广泛采用HRES,从而促进向更清洁和更可靠的能源系统的过渡。
可再生能源 (RE) 近年来因大型光伏 (PV) 和风能项目的成功生态、经济和社会成果而受到普遍关注。混合可再生能源系统 (HRES) 是可再生能源框架的一个杰出例子。尽管如此,由于涉及多种因素,设计 HRES 相对具有挑战性。因此,优化和敏感性分析对于提供最低的平准化能源成本 (LCOE) 至关重要。HOMER® 软件最近被广泛使用,提供了多种优势,包括积极提供生态友好且有利可图的 HRES。虽然文献涵盖了全球 HRES 的广泛探索,但对约旦 HRES 的研究相对较少。这项工作利用 HOMER® 在卡拉克设计了一个有利可图的 HRES。进行的 HOMER® 模拟显示,最具成本效益的 HRES 包括光伏模块、柴油发电机、锂离子电池和电源转换器,提供的平准化能源成本为 488 美元/兆瓦时,碳排放量为 610.73 千吨/年。同时,包含光伏组件、风力涡轮机、柴油发电机、锂离子电池和电源转换器的 HRES 具有更高的 LCOE(0.489 美元/千瓦时)。包含风力涡轮机、柴油发电机、锂离子电池和电源转换器的 HRES 导致更高的 LCOE(0.586 美元/千瓦时)。仅包含柴油发电机的系统 LCOE 为 0.727 美元/千瓦时。建议升级 RE 采用以提供清洁且有利可图的电力。此外,建议利用储能来最大限度地提高 HRES 的成本效益。
年。然而,可再生能源系统存在大量弃电问题。本文设计了两种不同的混合可再生能源系统 (HRES) 来满足长春一座大型办公楼的电力需求。还对两种策略进行了比较分析,以找出拟议 HRES 的最佳容量。第一个 HRES 包括太阳能光伏、风力涡轮机、电池储能系统 (PV-WT-BATT) 和 5,000 kWh/d 的负载需求。第二个 HRES 包括太阳能光伏、风力涡轮机、电池储能系统、电解槽、氢气罐 (PV-WT-BATT-EL-HT) 和 5,000 kWh/d 的负载需求。这两个 HRES 针对净现值成本 (NPC)、平准化能源成本 (COE)、运营成本和过剩电力最小化率进行了优化。使用 HOMER Pro 软件平台对两个 HRES 进行技术经济分析。该研究为确定最佳组件容量提供了完整的指导,以确保对两种 HRES 的优化性能进行成本估算。
本文对加纳某特定地区的两种混合可再生能源供应 (HRES) 进行了技术经济比较,并提出了成本、发电能力和排放方面的最佳解决方案。本文考虑的两种 HRES 分别是风能/氢能/燃料电池和风能/电池存储。这项研究的必要性源于分散网络中混合可再生能源供应的兴起和扩张。人们似乎已经准备好接受这些新技术,但对于选定的地点来说,带来最佳效益的最佳组合并不明显,需要对其技术和经济模型有深入的技术知识。在该方法中,首先建立了各种可再生能源发电的分析模型,并收集了加纳多德科佩城乡社区的数据来测试这些模型。使用 HOMER 软件根据相同的负载曲线设计了两个混合系统,并对结果进行了比较。事实证明,在 25 年的项目生命周期内,HRES 1(风能/氢能/燃料电池)的净现值 (NPC) 和平准化电力成本 (COE) 最低。与 HRES 1 相比,HRES 2(风能/电池存储)的能源储备量巨大,大约高出 270%。此外,就排放而言,HRES 2 比 HRES 1 更环保。尽管电池存储似乎比氢燃料电池技术更具成本效益,但后者在系统容量和排放方面表现出一些优点,随着世界开始研究更可持续的能源存储系统,这些优点值得更多关注。
混合可再生能源系统 (HRES) 可以利用可变可再生能源的互补性,更好地匹配电力需求负荷曲线。应谨慎确定 HRES 的大小,以便更好地匹配需求负荷,既不能过大也不能过小。本研究介绍了使用广义简化梯度法优化 HRES 组件的大小。案例研究旨在展示偏远农村地区的 HRES。探讨了独立和并网模式的案例。研究了可靠性从 100% 到 70% 的独立系统。研究了有偿和无偿向电网供电的并网系统,以探索 HRES 在不同价格制度下的可行性。使用 HOMER 软件验证所使用的方法,方法是将其结果与所考虑案例的 HOMER 结果进行比较。独立系统中可再生能源份额越高,组件生命周期每个阶段的就业需求就越大。此外,与传统系统相比,HRES 系统对环境的负面影响要小得多。可以得出结论,独立系统在创造就业机会和碳排放方面表现更好。相比之下,电网连接系统在可靠性和经济性方面表现更好。
在许多发展中国家,获得电力仍然是社会经济发展的一个关键障碍,尤其是在电网扩张既困难又昂贵的农村和偏远地区。混合可再生能源系统 (HRES) 结合了太阳能、风能、生物质能和小型水电等多种可再生能源,已成为传统基于电网的农村电气化解决方案的可行替代方案。这篇评论文章全面评估了发展中国家农村地区实施 HRES 的可行性、效率和社会经济影响。我们研究了 HRES 的关键组成部分,包括能源生产、储存和系统优化,并强调了影响其部署的技术和经济考虑因素。此外,我们探讨了 HRES 的社会经济效益,例如创造就业机会、改善健康和教育成果以及增强经济复原力,这些使它们成为可持续发展的有吸引力的选择。然而,我们也解决了限制 HRES 采用的挑战,例如高初始成本、有限的技术专长和不充分的政策框架。我们的研究结果强调,虽然 HRES 具有改变农村能源格局的巨大潜力,但要发挥这一潜力,需要有针对性的政策干预、财政支持机制、社区参与和持续的技术创新。通过综合当前的研究和案例研究,本文旨在为政策制定者、开发商和利益相关者提供见解,帮助他们有效地设计和实施 HRES,以满足发展中国家农村社区独特的能源需求,为实现包容性和可持续的能源获取铺平道路。
获得可靠的电力仍然是全球许多农村社区面临的重大挑战。离网太阳能光伏混合可再生能源系统 (HRES) 已成为农村电气化的可行选择。然而,农村社区缺乏生产负荷往往会限制其有效性。本研究旨在评估农产品加工生产负荷对离网太阳能光伏 HRES 农村电气化性能的影响。混合优化多能源资源 (HOMER) 软件用于对太阳能光伏/柴油 HRES 进行技术经济分析。研究结果表明,农村社区的负荷系数和太阳能负荷与生产负荷整合的相关性有所改善。随后,增加太阳能光伏/柴油 HRES 中的可再生能源比例可降低平准化能源成本 (LCOE),使发电对加纳农村电气化更具成本效益。相比之下,即使在高光伏渗透率和全额资本成本补贴的情况下,改进后的 LCOE 也明显高于国家电网所有住宅消费者的最终用户电价。该研究为农业生产负荷在提高农村离网太阳能 HRES 性能方面的作用提供了宝贵的见解。
摘要 发展中国家的农村社区由于电网延伸成本高昂而无法用电。本文提出一种可再生能源混合系统 (HRES) 作为解决方案。HRES 由太阳能、风能和电池储能 (BES) 组成。本文以东非坦桑尼亚 Shinyanga 地区的 Ngw'amkanga 村为案例研究。本文提出了一种迭代方法来确定所需风能和太阳能光伏 (PV) 发电规模,假设项目寿命为 25 年,系统最低年化成本 (ACS)。项目寿命固定在主要部件太阳能光伏的寿命 25 年。进行迭代是为了满足能源需求,确保 BES 全年充电。所需的 BES 具有三天的自主权,最大电池放电深度为 50%。在最低 ACS 下,由于该地点风力不足,HRES 仅包含太阳能光伏和 BES。 HRES 的平准化能源成本 ( LCOE ) 为 27.18 元/千瓦时,由用户支付。这比本文讨论的坦桑尼亚与电网连接的小型电力生产商便宜。关键词:可再生能源;风能发电;太阳能光伏;年化成本