XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNSWOA
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。
网格的最佳建模和可行性分析 -
摘要：获得廉价的清洁能源是一个国家使用化石燃料可持续生产的电力生产能力的关键因素，这对当今的全球变暖产生了重要贡献，并且如今越来越少。因此，这项工作建议研究通过可再生能源工厂连接到喀麦隆北部电气网络的轻型燃料油（LFO）热电厂的不同情况。已经研究了几种场景，例如太阳能光伏（PV）与泵送水电系统（PHSS），风和PHSS以及PV-Wind-PHS的组合。根据系统的总成本（TC）和负载概率（LOLP）等两个因素进行评估所选方案。为了达到结果，在MATLAB软件下已应用了元硫疗法，例如非主导的分类鲸鱼优化算法（NSWOA）和非主导分类遗传算法II（NSGA-II）。使用小时的气象数据和连接到电网的热电厂产生的小时动力进行了组件的最佳尺寸。两种算法都提供了令人满意的结果。然而，NSWOA的PV-PHSS，风能和PV-Wind-PHSS方案的总成本分别比NSGA-II低1％，6％和0.2％。根据NSWOA的结果，LOLP 0％的PV-Wind-PHSS方案的总成本分别比风能phs和PV-PHSS方案少4.6％和17％。对所有三种情况的利润率研究都表明，无论考虑如何考虑，该项目都是策略。