МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕРОВ ГИБРИДНЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ, РАБОТАЮЩИХ НА ВОЗОБНОВЛЯЕМЫХ ИСТОЧНИКАХ ЭНЕРГИИ
DOI:
https://doi.org/10.14529/power250101Ключевые слова:
гибридные энергетические комплексы, возобновляемые источники энергии, критерии оптимизации, методы оптимизации, методы искусственного интеллектаАннотация
Целью работы является анализ существующих и развивающихся методов оптимизации, применяемых в области проектирования гибридных энергетических комплексов, и определение наиболее перспективных направлений развития. В ходе систематического обзора научной литературы в рассматриваемой области использовался метод мета-анализа изданных статей. В работе выполнен анализ различных методов оптимизации гибридных энергетических комплексов, включающих в свой состав ветровой и солнечный модули, а также модуль накопления электроэнергии. В ходе анализа дано представление о применимости рассматриваемых методов оптимизации в реальных сценариях с учетом таких факторов как затраты вычислительной мощности, скорость сходимости, а также трудность реализации. Кроме того, выделены наиболее часто используемые критерии оптимизации, разделенные на две группы: критерии надежности и экономические критерии. Отмечается, что показатель LPSP (вероятность нарушения электроснабжения) является наиболее распространенным критерием оценки надежности работы гибридного энергетического комплекса. На две группы, традиционные и современные, были разделены методы оптимизации и выделена группа гибридных методов, сочетающих в себе два или более алгоритма. Выделяются особенности, а также существующие достоинства и недостатки различных методов оптимизации. Анализ литературы в области оптимизации гибридных энергетических комплексов показал, что наиболее перспективными являются методы, включающие в себя элементы искусственного интеллекта, в частности, эволюционные и метаэвристические алгоритмы. Также анализ показал преимущество применения гибридных методов, позволяющих использовать сильные стороны различных методов, компенсируя при этом их недостатки.
Скачивания
Библиографические ссылки
Deshmukh M.K., Deshmukh S.S. Modeling of hybrid renewable energy systems. Renewable and Sustai-nable Energy Reviews. 2008;12(1):235–249. DOI: 10.1016/j.rser.2006.07.011
Dimitroulis P., Alamaniotis M. A fuzzy logic energy management system of on-grid electrical system for residential prosumers. Electric Power Systems Research. 2022;202(1):107621. DOI: 10.1016/j.epsr.2021.107621
Kellogg W., Nehrir M.H., Venkataramanan G., Gerez V. Optimal unit sizing for a hybrid wind/photovoltaic generating system. Electric Power System Research. 1996;39:35–38. DOI: 10.1016/S0378-7796(96)01096-6
Hocaoglu F.O., Gerek O.N., Kurban M. A novel hybrid (wind–photovoltaic) system sizing procedure. Solar Energy. 2009;83:2019–2028. DOI: 10.1016/j.solener.2009.07.010
Borowy B.S., Salameh Z.M. Methodology for optimally sizing the combination of a battery bank and PV array in a wind/PV hybrid system. IEEE Transactions on Energy Conversion. 1996;11(2):367–375. DOI: 10.1109/60.507648
Kaabeche A., Ibtiouen R. Techno-economic optimization of hybrid photovoltaic/wind/diesel/battery gene-ration in a stand-alone power system. Energy. 2014;103:171–182. DOI: 10.1016/j.solener.2014.02.017
Tina G., Gagliano S., Raiti S. Hybrid solar/wind power system probabilistic modeling for long-term per-formance assessment. Solar Energy. 2006;80:578–588. DOI: 10.1016/j.solener.2005.03.013
Tina G., Gagliano S. Probabilistic analysis of weather data for a hybrid solar/wind energy system. Interna-tional Journal of Energy Research. 2011;35(3):221–232. DOI: 10.1002/er.1686
Bagul A.D., Salameh Z.M., Borowy B. Sizing of a stand-alone hybrid wind photovoltaic system using a three-event probability density approximation. Solar Energy. 1996;56:323–335. DOI: 10.1016/0038-092X(95)00116-9
Mahmoudi S.M., A. Maleki, Ochbelagh D.R. A novel method based on fuzzy logic to evaluate the storage and backup systems in determining the optimal size of a hybrid renewable energy system. Journal of Energy Sto-rage. 2022;49(1):104015. DOI: 10.1016/j.est.2022.104015
Dimitroulis P., Alamaniotis M. A fuzzy logic energy management system of on-grid electrical system for residential prosumers. Electric Power Systems Research. 2022;202(1):107621. DOI: 10.1016/j.epsr.2021.107621
Althubaiti M., Bernard M., Musilek P. Fuzzy logic controller for hybrid renewable energy system with multiple types of storage. In: 2017 IEEE 30th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE). 2017. P. 1–6. DOI: 10.1109/CCECE.2017.7946738
Nagabhushana A.C., Jyoti R., Raju A.B. Economic analysis and comparison of proposed HRES for stand-alone applications at various places in Karnataka state. In: IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies – India. 2011. P. 380–385. DOI: 10.1109/ISET-India.2011.6145346
Saif A., Gad Elrab K., Zeineldin H.H., Kennedy S., Kirtley J.L. Multi-objective capacity planning of a PV–wind–diesel–battery hybrid power system. In: 2010 IEEE International Energy Conference. 2010. P. 217–222. DOI: 10.1109/ENERGYCON.2010.5771679
Chedid R., Rahman S. Unit sizing and control of hybrid wind–solar power systems. IEEE Trans Energy Conversion. 1997;12:79–85. DOI: 10.1109/60.577284
Dai R., Mesbahi M. Optimal power generation and load management for off-grid hybrid power systems with renewable sources via mixed-integer programming. Energy Conversion and Management. 2013;73:234–244. DOI: 10.1016/j.enconman.2013.04.039
Lee J.Y., Chen C.L., Chen H.C. A mathematical technique for hybrid power system design with energy loss considerations. Energy Conversion and Management. 2014;82:301–307. DOI: 10.1016/j.enconman.2014.03.029
Das B.K., Hassan R., Tushar M.S.H.K., Zaman F., Hasan M., Das P. Techno-economic and environ-mental assessment of a hybrid renewable energy system using multi- objective genetic algorithm: A case study for remote Island in Bangladesh. Energy Conversion and Management. 2021;230(8):113823. DOI: 10.1016/j.enconman.2020.113823
Bilal B.O., Sambou V., Ndiaye P.A., Kébé C.M.F., Ndongo M. Optimal design of a hybrid solar–wind–battery system using the minimization of the annualized cost system and the minimization of the loss of power supply probability (LPSP). Renewable Energy. 2010;35(10):2388–90. DOI: 10.1016/j.renene.2010.03.004
Koutroulis E., Kolokotsa D., Potirakis A., Kalaitzakis K. Methodology for optimal sizing of stand-alone photovoltaic/wind-generator systems using genetic algorithms. Solar Energy. 2006;80(9):1072–88. DOI: 10.1016/j.solener.2005.11.002
Mayer M.J., Szilágyi A., Gróf G. Environmental and economic multi-objective optimization of a house-hold level hybrid renewable energy system by genetic algorithm. Applied Energy. 2020;269(115058):16. DOI: 10.1016/j.apenergy.2020.115058
Tito S.R., Lie T.T., Anderson T.N. Optimal sizing of a wind-photovoltaic-battery hybrid rene-wable energy system considering socio-demographic factors. Solar Energy. 2016;136:525–532. DOI: 10.1016/j.solener.2016.07.036
Pirhaghshenasvali M., Asaei B. Optimal modeling and sizing of a practical hybrid wind/PV/diesel genera-tion system. In: The 5th Annual International Power Electronics, Drive Systems and Technologies Conference (PEDSTC 2014). 2014. P. 506–511. DOI: 10.1109/PEDSTC.2014.6799427
Sadeghi D., Naghshbandy A.H., Bahramara S. Optimal sizing of hybrid renewable energy systems in presence of electric vehicles using multi-objective particle swarm optimization. Energy. 2020;209(1):118471. DOI: 10.1016/j.energy.2020.118471
Обухов С.Г., Ибрагим А. Оптимизация состава оборудования гибридных энергетических систем с возобновляемыми источниками энергии // Вестник ЮУрГУ. Серия «Энергетика». 2020. Т. 20, № 2. С. 64–76. [Obukhov S.G., Ibrahim A. Optimization of Equipment Composition of Hybrid Energy Systems with Renewable Energy Sources. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Power Engineering. 2020;20(2):64–76. (In Russ.)] DOI: 10.14529/power200206
Poonam S., Manjaree P., Laxmi S. Comparison of Traditional and Swarm Intelligence based Tech-niques for Optimization of Hybrid Renewable Energy System. Renewable Energy Focus. 2020;35:1–9. DOI: 10.1016/j.ref.2020.06.010
Menshsari A., Ghiamy M., Mousavi M.M.M., Bagal H.A. Optimal design of hybrid water–wind–solar system based on hydrogen storage and evaluation of reliability index of system using ant colony algorithm. Inter-national Journal of Sciences Basic and Applied Research. 2013;4(10):3592–3600.
Ekren O., Ekren B.Y. Size optimization of a PV/wind hybrid energy conversion system with battery sto-rage using simulated annealing. Applied Energy. 2010;87(2):592–598. DOI: 10.1016/j.apenergy.2009.05.022
Sutthibun T., Bhasaputra P. Multi-objective optimal distributed generation placement using simulated annealing. In: The 2010 ECTI International Confernce on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Tele-communications and Information Technology. 2010. P. 810–813.
Heydari A., Askarzadeh A. Optimization of a biomass-based photovoltaic power plant for an off-grid application subject to loss of power supply probability concept. Applied Energy. 2016;165:601–611. DOI: 10.1016/j.apenergy.2015.12.095
Alshammari N., Asumadu J. Optimum unit sizing of hybrid renewable energy system utilizing harmony search, Jaya and particle swarm optimization algorithms. Sustainable Cities and Society. 2020;60:102255. DOI: 10.1016/j.scs.2020.102255
Askarzadeh A. Developing a discrete harmony search algorithm for size optimization of wind–photovoltaic hybrid energy system. Solar Energy. 2013;98:190–195. DOI: 10.1016/j.solener.2013.10.008
Kumar R., Gupta R.A., Bansal A.K. Economic analysis and power management of a stand-alone wind/photovoltaic hybrid energy system using biogeography based optimization algorithm. Swarm and Evolutio-nary Computation. 2013;8:33–43. DOI: 10.1016/j.swevo.2012.08.002
Gupta R.A., Kumar R., Bansal A.K. BBO-based small autonomous hybrid power system optimization incorporating wind speed and solar radiation forecasting. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2015;41:1366–1375. DOI: 10.1016/j.rser.2014.09.017
de Oliveira-Assis L., García-Trivino P., Soares-Ramos E.P.P., Sarrias-Mena R., García-Vazquez C.A., Ugalde-Loo C.E., et.al. Optimal energy management system using biogeography based optimization for grid-connected MVDC microgrid with photovoltaic, hydrogen system, electric vehicles and Z-source converters. Energy Conversion and Management. 2021;248:114808. DOI: 10.1016/j.enconman.2021.114808
Wang P., Wang D., Zhu C., Yang Y., Abdullah H.M., Mohamed M.A. Stochastic management of hybrid AC/DC microgrids considering electric vehicles charging demands. Energy Reports. 2020;6:1338–1352. DOI: 10.1016/j.egyr.2020.05.019
Thirunavukkarasu M., Lala H., Sawle Y. Reliability index based optimal sizing and statistical perfor-mance analysis of stand-alone hybrid renewable energy system using metaheuristic algorithms. Alexandria Engi-neering Journal. 2023;74:387–413. DOI: 10.1016/j.aej.2023.04.070
Lei G., Song H., Rodriguez D. Power generation cost minimization of the grid-connected hybrid rene-wable energy system through optimal sizing using the modified seagull optimization technique. Energy Reports. 2020;6:3365–3376. DOI: 10.1016/j.egyr.2020.11.249
Zhang W., Maleki A., Rosen M.A., Liu J. Optimization with a simulated annealing algorithm of a hybrid system for renewable energy including battery and hydrogen storage. Energy. 2018;163:191–207. DOI: 10.1016/j.energy.2018.08.112
Dehghan S., Kiani B., Kazemi A., Parizad A. Optimal sizing of a hybrid wind/PV plant considering relia-bility indices. International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2009;3(8):527–535. DOI: 10.5281/zenodo.1330363
Mateen A., Wasim M., Ahad A., Ashfaq T., Iqbal M., Ali A. Smart energy management system for mini-mizing electricity cost and peak to average ratio in residential areas with hybrid genetic flower pollination algo-rithm. Alexandria Engineering Journal. 2023;77:593–611. DOI: 10.1016/j.aej.2023.06.053
Mozafar M.R., Moradi M.H., Amini M.H. A Simultaneous Approach for Optimal Allocation of Renewa-ble Energy Sources and Charging Stations based on Improved GA-PSO Algorithm. Sustainable Cities and Society. 2017;32:627–637. DOI: 10.1016/j.scs.2017.05.007
Тягунов М.Г., Шевердиев Р.П. Использование цифрового двойника гибридных энергетических комплексов для оптимизации их параметров и режимов // Вестник МЭИ. 2023. Т. 3. С. 109–118. [Tyagunov M.G., Sheverdiev R.P. Using a digital twin of hybrid energy complexes to optimize their parameters and operation modes. Vestnik Moskovskogo energeticheskogo instituta = Bulletin of Moscow power engineering institute = Vest-nik MEI = Bulletin of MPEI. 2023;3:109–118. (In Russ.)] DOI: 10.24160/1993-6982-2023-3-109-118
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
