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混合可再生能源的设计和模拟...
摘要。混合可再生能源系统（HRES）是指结合风和PV太阳能等RES的组合来改善和提高能源生产和系统效率。由于一种能源用于提供电力，因此可能可用或不可用。这项研究涉及基于使用DC转换器和永久磁铁同步发电机的PV太阳能和风力涡轮机能来源的网格连接的HRES转换的设计和分析。这项工作的目的是为与网格连接的PV/风能发电系统提出更好的DC总线调节方法。为了获得最大的发电量，使用了基于扰动和观察算法的最大功率跟踪控制器。这种方法可提高效率并减少谐波内容问题。输出电压的THD值为0.94％。HRES由MATLAB程序构建和建模。
使用新型 Bonobo 优化器对离网混合可再生能源系统进行技术和经济评估
摘要：本研究采用一种新颖的 bonobo 优化器 (BO) 技术来寻找离网混合可再生能源系统 (HRES) 的最佳设计，该系统包含柴油发电机、光伏 (PV)、风力涡轮机 (WT) 和电池作为存储系统。拟议的 HRES 旨在为沙特阿拉伯北部偏远地区提供电力，其基础是年度系统成本 (ASC) 最小化和电力系统可靠性增强。为了区分和评估性能，将 BO 与四种最近的元启发式算法进行了比较，这四种算法称为大爆炸大收缩 (BBBC)、乌鸦搜索 (CS)、遗传算法 (GA) 和蝴蝶优化算法 (BOA)，以根据捕获的最优和最差解决方案、平均值、收敛速度和标准差为拟议的离网 HRES 找到最佳设计。所得结果显示，与其他四种元启发式算法相比，BO 算法更为有效，它以最低的 ASC（149,977.2 美元）、快速的收敛时间和更少的振荡实现了所提出的离网 HRES 的最优解，其次是 BOA（150,236.4 美元）。BBBC 和 GA 算法都无法捕捉到全局解，并且收敛时间较长。此外，它们具有较高的标准差，这表明它们的解决方案更加分散，振荡明显。这些模拟结果证明了与其他四种元启发式算法相比，BO 算法的优势。
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由于可再生能源生产的变化无常，该领域的专业人士开发了混合可再生能源系统 (HRES)，以提供恒定和稳定的负载供应。这项研究旨在在印度尼西亚马朗建立离网混合能源系统 (HES)，该系统使用太阳能发电机、风力涡轮机和沼气为公共建筑供电。HOMER 程序用于构建此模型。经过计算，使用多个混合可再生能源系统模型来分析每个组件的资本成本和能源成本 (COE)。此外，还探索了几种 HRES 模型的能源产出、气体排放和热经济评估。评估了两种理想的 HRES 模型：一种带有沼气发电机，一种没有。根据研究，使用沼气发电机将减少 68.3% 的燃料消耗和排放。鉴于马朗严重的空气污染，这种 HRES 模型令人印象深刻。根据数据，从柴油发电机转换为沼气发电机可使 NPC 降低 6.84%。
印度电力行业脱碳，迈向净零排放
• BCS 要求可再生能源稳步增长 • HRES 要求可再生能源高速增长 • 太阳能和风能占 BCS 的比例：总发电量的 26% 和总发电容量的 47%。 HRES 占总发电量的 32% 和总发电容量的 53%。 • 由于投资和运营成本之间的替代，全系统
英国的大麻使用：医学和休闲大麻用户的个体差异的定量比较
将可再生能源纳入全球能源组合中已成为解决能源需求并确保能源部门脱碳的可行解决方案之一。然而，它们的扩散面临着与决策，优化和设计复杂性有关的各种挑战，这些挑战削减了各个学科。因此，过渡到可再生能源是一个跨学科的主题，融合了各种领域的专业知识，包括工程，环境科学，经济学，政治和社会科学。本研究对跨学科方法进行了综述，以通过可持续设计加速混合可再生能源系统。审查从讨论可持续设计原则的讨论开始，重点是生命周期评估，模块化和弹性，以提高混合可再生能源系统（HRES）效率和适应性。接下来，该研究调查了用于HRES大小的各种优化技术，包括线性编程和元启发式方法。此外，该研究回顾了可用于根据多个属性从优化技术获得的最佳HRE的评估和优先级的多标准方法。此外，研究还研究了如何使用空间优化来改善HRE的采用。最后，该研究提出了一个跨学科框架，该框架综合了各种学科，可以帮助加速采用混合可再生能源系统。预计这种方法将为HRES技术的广泛采用提供强大的方法。
使用...优化混合可再生能源系统
向可再生能源转型已成为应对气候变化和能源安全等全球挑战的关键要素。混合可再生能源系统 (HRES) 集成了多种可再生能源，例如太阳能光伏 (PV)、风能和传统化石燃料，为提高能源可靠性、减少温室气体排放和确保离网地区的能源使用提供了一种有希望的解决方案 [1]。通过结合各种能源的互补特性，HRES 可以有效缓解与可再生能源发电相关的间歇性问题，从而提高整个系统的性能 [2]。
基于电网连接的混合可再生能源系统，用于优化能源管理
过去几年，与电网系统集成的混合可再生能源系统 (HRES) 的需求显著增加。这种集成提供了更好的可靠性、持续供应和改进的系统性能。本文提出了与电网连接的 HRES 的最佳规模 (额定值)。蚁狮优化 (ALO) 算法用于优化。对于 ALO 算法，决策变量是光伏电池板 (N PV ) 和风力涡轮机 (N WT ) 的数量。优化考虑基于限制的特定优先级，以满足与光伏阵列、风力涡轮机以及最终电网相关的混合系统负载需求。此外，还研究了将太阳能光伏和风能与单个目标函数独立结合的影响。使用 ALO 最小化作为目标函数的总净现值 (TNPC) 和可靠性指数 (IR)。提出了两种不同的方案。运行优化算法后，在 TNPC 和 IR 方面对两种提出的方案进行了比较。因此，这决定了构建 HRES 所需的光伏和风力涡轮机的数量。关键词：混合可再生能源 (HRES)、负载需求、电网、Ant-Lion 优化器、
印度混合可再生能源系统研究
印度 2. HRES 的范围 目前，世界各地的科学家和工程师都在尝试利用可再生能源的不同方法。这些资源丰富且不会污染环境，但在这些能源的转换、控制、协调等方面存在许多复杂性。它们被用作独立的系统，服务于许多应用，即照明系统、灌溉抽水、交通管制等。但这种方法成本高昂，需要单独的调节和控制单元。在这种充满挑战的环境下，混合可再生能源系统 (HRES) 是从可再生能源中获取能源的可行解决方案之一。 3. HRES 概述 混合可再生能源系统通常由两个或多个可再生能源组件（如太阳能电池板或风车等）组合而成，以提供稳定的不间断电力系统。换句话说，可以说混合能源系统是几种（两种或更多种）能源与适当的能源转换技术的组合，连接在一起为本地负载/电网供电。由于它被归类为分布式发电系统，因此没有统一的标准或结构。它有利于减少线路和变压器损耗、减少对环境的影响、缓解输配电拥堵、提高系统可靠性、改善电能质量和提高总体效率。[1] 4. HRES 类型 1) 生物质-风能-燃料电池：考虑 100% 功率
电网连接的混合可再生能源系统的最佳规模：以南非德班住宅区为例
摘要 包括南非在内的许多国家都出台了政策和激励措施来增加可再生能源容量，以解决环境问题并减少向大气中的污染物排放。此外，由于缺乏足够的电力生产，南非消费者自 2007 年以来一直面临着不断上涨的电价和不可靠的电网问题。因此，采用混合可再生能源系统 (HRES) 越来越受欢迎。本研究重点关注基于太阳能光伏 (PV) 板和风力涡轮机的并网 HRES，以此作为减少住宅部门消费者对电网依赖的潜在方法。它旨在以德班为例，确定在一定时期内对消费者具有成本效益的可再生能源的最佳规模。两种人工智能方法已用于获得可用的 PV 板、风力涡轮机和逆变器的最佳尺寸。结果表明，PV 板和电池存储的组合可以是一个有利可图的选择。使用额定功率更高的光伏电池板的系统可以在较短的使用寿命内开始盈利，但只有考虑到足够长的使用寿命，使用电池才具有成本效益。关键词：经济高效的 HRES；遗传算法优化器；粒子群优化器；风能和太阳能混合能源系统
混合可再生能源系统的规划和运营
风能和太阳能等可再生能源作为解决能源短缺和碳排放问题的手段，引起了全世界的关注，这意味着它们已在很大程度上融入电力系统。然而，可再生能源的利用由于其不确定性和间歇性，给电力系统的规划和运行带来了巨大挑战。混合可再生能源系统 (HRES) 结合了不同类型的可再生能源，使系统的规划和运行更加复杂。另一方面，几种可再生能源的特点为利用和实现更好的规划和运营提供了机会。本前沿研究主题旨在介绍有关 HRES 规划和运行的最新研究。经过仔细的同行评审，共有 22 篇论文被接受，涵盖以下三个类别。