Modelowanie i optymalizacja energii odnawialnej i nieodnawialnej

W tym badaniu hybrydowa technika optymalizacji oparta na algorytmie genetycznym i optymalizacji roju cząstek (GA-CCPSO) zostanie wykorzystana do optymalnego zaprojektowania HPS poza siecią składającego się z komponentów RE takich jak fotowoltaika słoneczna generator turbin wiatrowych generator diesla i jednostka magazynowania baterii (PV-WTG-DG-BS) HPS. Proponowane cele optymalizacji to minimalizacja kosztów cyklu życia systemu i całkowitego zanieczyszczenia środowiska. Wybór hybrydyzacji dwóch inteligentnych technik optymalizacji ma na celu przezwyciężenie słabości jednej z nich. Badania wykazały że hybrydyzacja dwóch inteligentnych technik optymalizacji w celu zapewnienia rozwiązania problemu optymalizacyjnego nie tylko poprawi jakość uzyskanego rozwiązania ale także poprawi szybkość zbieżności procesu optymalizacji (Anand i Suganthi 2017). Proponowany model HPS po opracowaniu może być wykorzystywany jako tymczasowe lub długoterminowe rozwiązanie do elektryfikacji obszarów wiejskich przy minimalnych kosztach i maksymalnej wydajności.