Modellazione e ottimizzazione dell'energia rinnovabile e non rinnovabile

In questo studio, una tecnica di ottimizzazione ibrida basata su Algoritmo Genetico-Coefficiente di Coefficiente di Ottimizzazione dello Sciame di Particelle (GA-CCPSO) sarà utilizzata per la progettazione ottimale di un HPS off-grid costituito da componenti RE come il solare fotovoltaico, il generatore di turbine eoliche, il generatore diesel e l'unità di accumulo a batteria (PV-WTG-DG-BS) HPS. Gli obiettivi di ottimizzazione proposti sono la minimizzazione del costo del ciclo di vita del sistema e dell'inquinamento ambientale totale. La scelta di ibridare due tecniche di ottimizzazione intelligente serve a superare la debolezza di una con l'altra. Alcuni studi hanno dimostrato che l'ibridazione di due tecniche di ottimizzazione intelligente per fornire una soluzione a un problema di ottimizzazione non solo migliorerà la qualità della soluzione ottenuta, ma migliorerà anche la velocità di convergenza del processo di ottimizzazione (Anand e Suganthi, 2017). Il modello HPS proposto, una volta sviluppato, può essere utilizzato come soluzione temporanea o a lungo termine per l'elettrificazione delle aree rurali a costi minimi e massima efficienza.