XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTNPC
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、
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。
并网混合绿色微电网系统建模及灵敏度分析
示范性研究工作分析了印度农村社区可用资源的技术经济模型和敏感性分析。本研究中使用的各种资源包括太阳能、风能、水力发电、电池和公用电网连接系统。并网系统在农村地区的用处在于，通过可再生能源 (RES) 生产的多余电力可以卖回给公用电网。分析了带和不带电网连接系统的各种资源的总共 12 种可能配置，以获得最低的平准化能源成本 (LCOE) 和总净现值 (TNPC)。此外，还对不同的敏感变量进行了敏感性分析，以了解该系统在农村社区更广泛应用的性质。观察到基于太阳能-风能-水力发电的公用电网连接网络是最佳配置，其最小平准化能源成本为 0.056 美元/千瓦时。模拟结果表明，有效利用 RES 是一种经济高效且可靠的系统，可用于偏远社区的电力供应。2022 作者。由 Elsevier BV 代表艾因夏姆斯大学工程学院出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
农村地区电气化离网混合可再生能源系统的建模与优化
混合能源技术可以非常可靠地满足偏远村庄所需的能源。正在考虑的项目是使用离网混合可再生能源系统为印度卡纳塔克邦 Chamarajanagar 区 Kollegal 街区的三个村庄供电。优化这种混合能源系统的控制、尺寸和组件选择的过程是为了向社会提供具有成本效益的电力解决方案。本文的主要目标是使用遗传算法 (GA) 和 HOMER Pro 软件降低总系统净预设成本 (TNPC)、能源成本 (COE)、未满足负荷和二氧化碳排放量。将两种方法的结果与四种混合可再生能源系统 (HRES) 组合进行了比较。还对研究的最佳解决方案对年风速和生物质燃料价格变化进行了敏感性分析。最后，对 GA 和 HOMER 进行了比较分析。与 HOMER 相比，基于 GA 的组合 1（沼气+生物质+太阳能+风能+燃料电池和电池）的 HRES 被发现是最佳解决方案，以最低的能源成本（每千瓦时 0.163 美元）提供 0% 未满足负荷的能源。因此，GA 中的光伏饱和比 HOMER 更具成本效益。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。