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In dieser Studie wird ein hybrides Optimierungsverfahren auf der Grundlage des Genetischen Algorithmus - Constriction Coefficient Particle Swarm Optimization (GA-CCPSO) für die optimale Gestaltung eines netzunabhängigen HPS verwendet, das aus EE-Komponenten wie Photovoltaik, Windturbinengenerator, Dieselgenerator und Batteriespeicher (PV-WTG-DG-BS) besteht. Die vorgeschlagenen Optimierungsziele sind die Minimierung der Lebenszykluskosten des Systems und der gesamten Umweltbelastung. Die Wahl der Hybridisierung zweier intelligenter Optimierungsverfahren besteht darin, die Schwächen des einen mit dem anderen zu überwinden. Studien haben gezeigt, dass die Hybridisierung von zwei intelligenten Optimierungstechniken zur Lösung eines Optimierungsproblems nicht nur die Qualität der erzielten Lösung verbessert, sondern auch die Konvergenzgeschwindigkeit des Optimierungsprozesses (Anand und Suganthi, 2017). Das vorgeschlagene HPS-Modell kann, wenn es entwickelt ist, als vorübergehende oder langfristige Lösung für die Elektrifizierung ländlicher Gebiete zu minimalen Kosten und maximaler Effizienz verwendet werden.
About the author
L'Ing. Oshin Ola Austin è una persona dinamica, efficace e orientata ai risultati. È un cristiano dello Stato di Ondo e ha oltre quindici anni di esperienza nell'ingegneria dei sistemi di alimentazione. Ha conseguito una laurea e un master in ingegneria elettrica ed elettronica presso l'Università federale di tecnologia di Akure.
