Modelação e otimização de energias renováveis e não renováveis
Utilização de técnicas de otimização por enxame de partículas com coeficiente de restrição de algoritmo genético
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Neste estudo, uma técnica de otimização híbrida baseada no Algoritmo Genético - Coeficiente de Restrição da Otimização por Enxame de Partículas (GA-CCPSO) será utilizada no projeto ótimo de um HPS fora da rede que consiste em componentes de ER, tais como solar fotovoltaico, gerador de turbina eólica, gerador a diesel e unidade de armazenamento de bateria (PV-WTG-DG-BS) HPS. Os objectivos de otimização propostos são a minimização do custo do ciclo de vida do sistema e a poluição ambiental total. A escolha de hibridizar duas técnicas de otimização inteligentes visa ultrapa...
Neste estudo, uma técnica de otimização híbrida baseada no Algoritmo Genético - Coeficiente de Restrição da Otimização por Enxame de Partículas (GA-CCPSO) será utilizada no projeto ótimo de um HPS fora da rede que consiste em componentes de ER, tais como solar fotovoltaico, gerador de turbina eólica, gerador a diesel e unidade de armazenamento de bateria (PV-WTG-DG-BS) HPS. Os objectivos de otimização propostos são a minimização do custo do ciclo de vida do sistema e a poluição ambiental total. A escolha de hibridizar duas técnicas de otimização inteligentes visa ultrapassar as fraquezas de uma com a outra. Estudos demonstraram que a hibridização de duas técnicas de otimização inteligente para fornecer solução a um problema de otimização não só melhorará a qualidade da solução obtida, como também melhorará a velocidade de convergência do processo de otimização (Anand e Suganthi, 2017). O modelo HPS proposto, quando desenvolvido, pode ser usado como uma solução temporária ou de longo prazo para a eletrificação de áreas rurais a um custo mínimo e máxima eficiência.
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