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使用遗传算法
在不同天气条件和相应系统成本下的系统功率可靠性是设计混合太阳能发电系统的两个主要问题。本文建议采用一种最佳的尺寸方法，以优化采用电池库的混合太阳能风格系统的配置。基于遗传算法（GA），该算法具有相对计算简单性的能力，开发了一种最佳的大小方法来计算最佳系统配置，该方法可以实现客户所需的电源损失（LPSP），并具有最低的系统成本（ACS）。优化过程中包含的决策变量是PV模块编号，风力涡轮机号，电池号，PV模块斜率角度和风力涡轮机安装高度。该提出的方法已应用于为电信继电器站提供功能的混合系统的分析，并发现了良好的优化性能。此外，还给出了系统功率可靠性与系统配置之间的关系。2007 Elsevier Ltd.保留所有权利。2007 Elsevier Ltd.保留所有权利。
储能杂志
本文研究了位于尼日利亚拉各斯市中心的五居室复式独立住宅（NZEB）的光伏-电池-氢混合可再生能源系统（HRES）的建模和多目标优化（使用非支配排序遗传算法（NSGA-II））。研究了三种电池技术的经济可行性：磷酸铁锂（LFP）电池、退役电动汽车电池（REVB）和Ortsfest - 固定式PanZerplatte - 管板Verschlossen - 封闭铅酸（OPzV）电池。使用内部简化退化模型来评估电池在循环和日历老化过程中的容量损失（因为如果不这样做，这可能会对成本计算产生重大影响）。这解决了许多作者在优化 HRES 时缺乏电池退化建模的问题，因为文献中的模型不适用于不同的电池化学成分。此外，本研究还从三个目标评估了电池-燃料电池混合配置：系统年化成本 (ACS)、电力供应损失概率 (LPSP) 和潜在能源浪费概率 (PEWP)，并将结果与仅电池配置进行对比，以确定混合储能系统可能更经济的场景。结果表明，LFP 和 REVB 是最佳电池选择。对于 LPSP 约束 > 1% 的情况，LFP 和 REVB 仅电池配置更好，而对于 1% 及以下的 LPSP，LFP-氢和 REVB-氢更经济。
拉曼达公园特定计划
The Department of Transportation's Bicycle Transportation Action Plan (BTAP) (August 2015) provides specific goals, objectives, actions, and timeless for creating an environment (1) where people circulate without a car, (2) that significantly increases the number of people who commute by bike, (3) that increases the number of people who commute by bike, (3) that increases the number of people who use a bike for utilitarian trips, fitness and娱乐和（4）为城市提供商业和经济利益。BTAP为自行车道网络提供了详细信息，以便每个社区都在有效的自行车路线和实施计划的筹资策略的1/4英里以内。LPSP区域包含BTAP科罗拉多大道走廊的一部分，该走廊穿过帕萨迪纳中部到达城市的东部边界。科罗拉多大道上目前没有自行车设施。LPSP还通过促进缓冲自行车道支持BTAP。
文章在多目标FU
摘要：这项研究演示了如何在频繁电网中断的国家中使用中小型企业存储系统使用网格连接的杂种PV和沼气能量。这项工作的主要目标是增强HRES有利地影响HRES经济可行性，可靠性和环境影响的能力。净现在成本（NPC），温室气体（GHG）排放以及停电的可能性是被检查的变量之一。混合解决方案涉及使用多种方法来妥协经济，可靠性和环境的各个方面。Metaheuristic optimization techniques such as non-dominated sorting whale optimiza- tion algorithm (NSWOA), multi-objective grey wolf optimization (MOGWO), and multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) are used to find the best size for hybrid systems based on evaluation parameters for financial stability, reliability, and GHG emissions and have been evalu- ated using MATLAB。已经提出了NSWOA，MOGWO和MOPSO与150迭代时的系统参数之间的详尽比较。结果证明了NSWOA在实现预定义的多目标函数的最佳最佳值方面的优势，而Mogwo和Mopso分别排在第二和第三。比较研究的重点是NSWOA生产最佳NPC，LPSP和GHG排放值的能力，该值分别降低了6.997×106、0.0085和7.3679×106 kg。此外，模拟结果表明，NSWOA技术在解决优化问题的能力方面优于其他优化技术。此外，结果表明，在各种操作条件下，设计系统具有可接受的NPC，LPSP和GHG排放值。
混合微电网光伏/风能/柴油机/电池系统的设计
混合小型电网系统是解决许多经济和环境问题的一种方法。项目的预可行性是验证任何项目实施的必要步骤。在两个国家对微电网混合系统（由光伏、风力涡轮机、柴油发电机和电池存储组成）进行了研究，以确定其最佳经济性和规模。在本文中，技术经济被实现为基于净现值成本 NPC 的目标函数，同时考虑了许多约束条件，例如 LPSP、可用性和可再生部分。优化使用一种称为 PSO 算法的智能高效算法进行。结果表明，在可再生能源和负载能力相同的条件下，在巴格达建设微电网混合系统比在拉巴特建设更经济。最终结果显示，该项目在巴格达市的成本达到 31,000 美元，而在拉巴特市的成本达到 43,000 美元。
WEKEN 2023-第8卷和2.cdr
摘要 - 公司正在转向AI，以改善可再生能源站点的维护。像真人秀捕获平台一样，无人机部署正在使用AI来评估太阳能农场布局，最大化每个站点产生的能源，并自动监视该领域中太阳能电池板和其他设备的健康，AI系统将在未来10年内通过自动化来显着提高可再生系统的生产率。对于太阳能和风能，这将变得特别普遍。人工智能的使用有助于提高操作的准确性，以提供对集成系统的有效和准确的预测控制。通过各种优化技术结合使用，以根据电源损失（LPSP）和水平的能源成本（LCE）概念来优化系统的尺寸。采用此方法，假定PV/Wind混合动力系统安装在印度的各个地区。此方法在降低成本和能源生产中也起着重要作用。关键字：人工智能，混合能源，可再生能源，混合系统等。
S42452-021-04151-0.pdf
抽象混合可再生能源系统是对发展中国家能源不足遭遇的一个很好的解决方案。本文介绍了混合可再生能源系统的最佳设计，即技术方面的损失，即电源损失（LPSP），经济方面是电力成本（COE）和净现在成本（NPC）和环境方面，即使用多型粒子粒料优化的型号的跨度型号，是整个温室气体（TGE）的全面温室气体（TGE）方面，用于跨越型号的杂物。最佳配置包括光伏（PV），风能，电池和柴油发电机（DG），分为场景1-7的混合能量系统，以具有最合适的场景。方案3（带有PV，电池和DG的混合系统），电源概率损失，电力成本，净现在成本和排放量为0.003％，0.132 $/kWh，38,817.7 $和2.2 kg/年，发现最适合社区多媒体中心。
用于控制PV- ...
摘要：本文介绍了一个离网混合能源系统的能源管理策略。混合系统由光伏（PV）模块，一个LifePo4电池组与电池管理系统（BMS），混合太阳能逆变器和负载管理控制单元组成。实施了长期短期内存网络（LSTM）的预测策略，以预测可用的PV和电池电量。学习数据是从具有热带气候的非洲国家提取的，这非常适合PV Power应用。使用LSTM作为预测方法显着提高了预测的效率。提出的策略的主要目标是根据系统的预测能量可用性和预测的电池电荷状态（SOC）来控制不同的负载。使用MATLAB/SIMULINK软件测试了建议的管理算法和系统。一项比较研究表明，与没有负载管理的系统相比，系统的能量降低约为53％。除此之外，随着电源供应概率（LPSP）的损失从5％降低到3％，系统的可靠性得到提高。
使用蝠鲼觅食优化算法对孤立混合 PV/WT/FC 系统进行优化定型
本研究旨在优化拟议的独立光伏 (PV)/风力涡轮机 (WT)/燃料电池 (FC) 混合可再生发电系统的尺寸组件。一种名为蝠鲼觅食优化 (MRFO) 的新型高效优化算法被采用来设计多目标函数下的混合系统的尺寸组件，以最小化能源成本 (COE) 并最小化电力供应损失概率 (LPSP)。真实案例研究应用于埃及苏伊士湾 (纬度 30.0，经度 32.5) 的阿塔卡市。为了确保所开发算法的高性能和稳定性，本研究测试了三种不同的系统配置 (PV + WT + FC、WT + FC 和 PV + FC)。此外，还提出了不同配置的统计指标，以确认所开发的 MRFO 技术的稳健性和可靠性。模拟结果证明了 MRFO 在解决所研究的优化问题方面具有很高的能力，收敛速度快，结果可靠，能够以最小的 COE 为负载供电。
基于灰狼优化器的综合技术-经济-环境能源管理策略的独立混合微电网系统的优化性能
近来，全球对通过微电网 (MG) 组织可再生能源 (RES) 运行的兴趣日益浓厚，这是解决技术、经济和环境困难的独特方法。本研究建议在混合微电网系统中实施发达的分布式资源管理策略 (DRMS)，以降低总净百分比成本 (TNPC)、能量损失 (P loss) 和气体排放 (GEM)，同时将成本效益指数 (CBI) 和电力供应损失概率 (LPSP) 作为运营约束。灰狼优化器 (GWO) 用于寻找混合微电网组件的最佳规模，并计算具有和不具有所提出的管理方法的多目标函数。此外，还对许多经济和技术参数进行了详细的敏感性分析，以评估系统性能。与正常运行相比，所提出的策略分别将系统的总净现值成本、功率损失和排放量降低了 (1.06%)、(8.69%) 和 (17.19%)。采用萤火虫算法（FA）和粒子群优化（PSO）技术验证结果。本研究从技术、经济和环境角度给出了评估混合微电网系统有效性的更详细计划。