基于Jaya学习的独立光伏、风机和电池系统的最佳容量优化

• 作者: Asif Khan Nadeem Javaid
• 来源期刊: 工程（英文）
• 关键词: 单元容量 独立系统 可再生能源 储能系统 优化 供电损失率
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 页码范围: 812-826,中插109-中插125
• 页数: 1页
• 语种: 英文

摘要

可再生能源(renewable energy source,RES)被认为是可靠的、绿色的发电资源.光伏(photovoltaic,PV)和风力涡轮机(wind turbine,WT)被用来为偏远地区提供电力.在独立环境中,确定混合型RES的最佳容量是一个非常重要的挑战.过去提出的元启发式算法依赖于特定算法的参数来获得最优解.本文提出了一种Jaya混合算法和一种基于"教与学"的优化算法(teaching–learning-based optimization,TLBO),称为JLBO算法,其用于确定PV-WT-电池混合系统的最优单位容量,从而以最小的年度总成本(total annual cost,TAC)满足消费者的负载需求.系统的可靠性由最大允许的供电损失率(maximum allowable loss of power supply probability,LPSPmax)来衡量.比较JLBO算法与原Jaya、TLBO和遗传算法的结果,结果表明,在TAC方面,PV-WT-电池混合系统是最经济的方案.与PV-电池和WT-电池系统相比,该系统可以为所有提出的LPSPmax值都提供一个经济有效的解决方案.