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World File Search System混合优化
网格的最佳尺寸和技术经济分析 -
摘要：缺乏电力是阻止国家发展的最严重的问题之一。混合可再生能源系统（HRES）在减少此问题方面起着至关重要的作用。这项研究的主要目标是使用多个能源资源（Homer）Pro软件的非主导分类遗传算法（NSGA）-II和混合优化的优化，以降低净现在成本（NPC），能源成本（COE）和CO 2的CO 2拟议的电力系统排放。五个案例被认为是了解孟加拉国库特布迪亚岛的最佳HRES系统，并分析了该系统的技术可行性和经济潜力。为了证明建议策略的效率，比较了两种方法的最佳案例结果。该研究的最佳解决方案还经过敏感性分析，以考虑年度风速，太阳辐射和燃油成本中的波动。根据数据，优化的PV/风电/电池/DG系统（711,943美元）的NPC低于其他情况。通过NSGA-II技术获得的NPC比基于荷马的系统低2.69％。
评估工业负荷对加纳农村电气化太阳能光伏/柴油混合可再生能源系统性能的影响
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。
使用萤火虫算法最小化可再生能源的能源成本
可再生能源作为能源和电网供应的扩展，在当前和未来的电力系统中发挥着更加积极和重要的作用。太阳能和风能是全球最具潜力的两种能源。在电池储能装置的帮助下，风能和太阳能得到了研究。考虑可再生能源是因为它们是免费的，而且在自然界中更容易获得。该系统将使用可再生能源来满足负载需求。本研究使用萤火虫算法 (FFA) 来最小化能源成本，同时满足负载需求。FFA 的充分性与其他元启发式方法相关联，用于执行估算文件，这仍然是为了降低能源成本并增加潜在的电力供应。该方法考虑了每年三个不同的负载曲线，即秋季、冬季和夏季，并使用每小时负载数据来展示三个季节之间的差异。结果是使用 HOMER（多种能源混合优化）软件和 MATLAB 软件进行的。结果表明，FFA 的性能优于 GA、PSO 和 IPSO 算法，并且显示了最小化能源成本的比较。因此，所提出的方法表明它最适合最小化可再生能源的成本。
用于无约束和约束离散优化的 NISQ 兼容近似量子算法
量子算法因其可能显著超越传统算法而越来越受欢迎。然而，量子算法在优化问题中的实际应用面临着与现有量子算法训练效率、成本格局形状、输出准确性以及扩展到大规模问题的能力相关的挑战。在这里，我们提出了一种基于梯度的量子算法，用于具有幅度编码的硬件高效电路。我们表明，简单的线性约束可以直接合并到电路中，而无需使用惩罚项对目标函数进行额外修改。我们使用数值模拟在具有数千个节点的完全加权图的 MaxCut 问题上对其进行测试，并在超导量子处理器上运行该算法。我们发现，当应用于具有 1000 多个节点的无约束 MaxCut 问题时，将我们的算法与称为 CPLEX 的传统求解器相结合的混合方法比单独使用 CPLEX 实现了更好的解决方案。这表明混合优化是现代量子设备的主要用例之一。
量子退火在快速溶液结构识别中的潜力
摘要 量子计算机、相干伊辛机和数字退火机等新型计算设备的出现为硬件加速混合优化算法提供了新的机会。不幸的是，利用新型硬件平台展示无可置疑的性能提升面临着重大障碍。一个关键挑战是理解区分此类设备与现有优化方法的算法特性。通过精心设计人为的优化任务，这项工作为量子退火的计算特性提供了新的见解，并表明该模型有可能快速识别高质量解决方案的结构。与涵盖完整搜索和局部搜索的各种算法进行细致的比较表明，量子退火在所提出的优化任务上的表现是不同的。这一结果为时间尺度和优化问题类型提供了新的见解，在这些优化问题中，量子退火有可能比现有的优化算法提供显着的性能提升，并建议开发结合量子退火的最佳特性和最先进的经典方法的混合算法。
使用Homer Pro和...
摘要 - 在本文中，混合动力系统是为圣约翰房屋设计的。位于纽芬兰的房屋是使用Energy 3D软件设计的，并确定了对房屋的年度能源（KWH）需求。使用本垒打（多个电动可再生能源）Pro软件和IHOGA（改进的混合优化遗传算法）软件设计和模拟了满足这种能量需求的混合动力系统。分析表明，对于Homer Pro软件，每年总能量的95.8％（52,566KWH/YR）由风力涡轮机产生，太阳能电池生产了4.2％（2,308KWH/YR）。对于IHOGA软件，每年总能量的85.7％（8,188.6kWh/yr）由风力涡轮机产生，太阳能电池生产14.3％（1,361.6kWh/yr）。进一步的分析表明，在IHOGA软件中设计混合动力系统更经济。然而，无论系统设计中使用的软件如何，隔离系统生成的能量都超过房屋的能源需求，因此可以将多余的电力出售给网格系统。关键字 - 分离系统，Energy 3D，Homer Pro，Hybrid Power System，IHOGA软件。
为撒哈拉以南非洲农村电气化设计光伏微电网系统
本文介绍了一种光伏 (PV) 系统的详细设计，该系统用于远离电网的偏远定居点的农村电气化。由于投资建设从电网到这些地方的输电线路不可行，一个好的解决方案是在这些地区安装独立的光伏系统。设计过程包括选择和确定太阳能电池板、电池储存器、直流-交流逆变器和到不同家庭的微型输电网。该设计针对一个 15 千瓦的光伏系统，包括使用多种能源混合优化 (HOMER) 软件进行经济评估和分析。每月平均太阳辐射和温度的数据来自各种来源，包括非洲的光伏地理信息系统 (PVGIS)。根据这些数据，研究区域每月平均太阳辐射量为 6.16 千瓦时/平方米/天，最差的月份是 8 月，为 5.22 千瓦时/平方米/天。预计每日总用电量约为 72.525 千瓦时。使用 HOMER 软件的模拟结果显示，光伏系统组件的总资本成本为 122,337 美元，更换成本为 12,889 美元，10 年的运营和维护成本为 29,946 美元。对系统的财务分析表明，该设计既可行又可持续，维护成本低。
具有可再生能源的智能负载管理系统开发
抽象电动网格可靠性和稳定性可以通过应用需求响应计划和可再生能源来提高。本研究为智能电网提供了一个全新的需求侧管理范式，其可再生能源集成基于智能优化。建议的系统结合了电力公司的实时需求响应计划，并利用模糊逻辑来预测消费者的能耗模式。使用需求响应程序，Smart Energy Management控制器调整了消费者能源的使用预测以制定运营时间表。使用使用现实数据的模拟，我们评估了建议的智能需求侧管理框架的功效。根据调查结果，与无负荷管理方法相比，总的电力成本和碳排放量显着下降。与可再生能源的整合，需求侧管理的潜在策略，拟议的智能混合优化方法的负载管理方法在调节能源消耗，峰值载荷和碳发射方面实现了卓越的性能。通过为需求端管理提供有用的有效范式，并通过可再生能源整合，这项研究为能源管理领域做出了贡献。
2023 年展望：混合动力的价值是什么？
AC 交流电 BIL 两党基础设施法 CO 2 二氧化碳 BOS 系统平衡 CCUS 碳捕获、利用与储存 DER 分布式能源 DOE 美国能源部 EIA 美国能源信息署 FERC 美国联邦能源管理委员会 FLORIS 稳态流量重定向和诱导 GW 吉瓦 H2Hubs 区域清洁氢气中心 HOPP 混合优化和性能平台 HPP 混合动力电厂 IEA 国际能源署 IRA 通胀削减法案 ISO 独立系统运营商 ITC 投资税收抵免 kg 千克 kWh 千瓦时 LCOE 平准化能源成本 LCOS 平准化储存成本 MW 兆瓦 MWh 兆瓦时 NREL 国家可再生能源实验室 NERC 北美电力可靠性公司 PJM 宾夕法尼亚州-新泽西州-马里兰州互连 PTC 生产税收抵免 PV 光伏 PWA 普遍工资和学徒制 ROCOF 频率变化率 RTO 区域输电组织 SAM 系统顾问模型 USD 美元 VRE 可变可再生能源
为偏远农村地区设计带有电池存储的太阳能光伏柴油混合动力系统
可靠的混合系统（太阳能光伏和柴油发电机）已被证明能够产生高质量的能源，支持坦桑尼亚联合共和国姆瓦拉村和姆贝亚地区的各种社会和经济活动，该地区有三百户家庭，其目的是减少贫困。该系统是在负荷需求分析后借助多种电力可再生能源混合优化 (HOMER) 软件设计的。对于柴油发电机独立系统、可再生能源渗透发电机（太阳能光伏）系统和太阳能光伏独立系统的模拟。混合系统配置的组件包括 24 千瓦的发电机、29.5 千瓦的太阳能光伏、10.4 千瓦的逆变器和带有 120 串的通用 1 千瓦时铅酸电池。本文详细分析了燃料消耗、系统优化、资本成本、运营成本、获得的电能、气体排放和敏感性分析。从模型得出的结果显示，每年产生的总能量约为 75366 千瓦时，每年多出 7240 千瓦时，这提高了电力的可靠性，并为新建筑和电器提供了能源。发电机独立系统的气体排放量是可靠混合系统的三倍。根据能源需求，配备电池的太阳能光伏柴油混合动力系统已被证明可以全天候提供可靠的电力。