M. Iqbal et al. / Renewable and Sustainable Energy Reviews 39 (2014) 640–654650
hybrid micro-grid renewable energy sources connected with main grid. A stand alone, hybrid solar-wind system having energy storage capability in the form of hydrogen is proposed in [112,142]. The optimal size of the system was found with the objective of no loss of power supply and minimum levelized cost of energy using search algorithm.
Small hydropower systems are the best way for achieving the sustainable energy. In [79], the authors have reviewed different optimization techniques, which have been proposed for the optimal installation of small hydropower plants. A technoeconomical optimization method has been proposed in [58,143,144] for sizing of a stand alone wind farm with the objective function of satisfying the energy requirements. In [145], the authors have used Gaussian particle swarm optimization technique to find the optimized layout of the wind farm with the objective of maximization of the electrical power output. A hybrid possibilistic–probabilistic evaluation tool has been proposed in [146] to analyze the effect of uncertainties on distribution network and find the optimal size of the wind turbine. Geometrical optimization has been used in [49] to optimize the design of the airfoil for small wind turbine. The optimization objective was to reduce the noise emission and maximize the power output. Multiobjective optimization has been used in [147,148] to optimize the airfoil shape of different turbines. Optimization of a hybrid wind/ photovoltaic system is proposed in [149] with the objective of finding optimal combination of solar/wind generating units to meet the energy requirements of the solar energy institute of Ege University in Izmir, Turkey. An optimal design of hybrid solar– wind renewable energy sources based micro-grid has been proposed in [69] using particle swarm optimization algorithm with the objective of minimization of overall cost of the system.
Widespread use of hybrid electric vehicles is triggering the requirement of charging stations powered by renewable energy sources [150].In[114,151], an optimal sizing and siting for deployment of distributed generation system is presented using genetic algorithm. Open space particle swarm optimization technique has been used in [59] to optimize the size of hybrid solar– wind renewable energy sources with the objective to minimize the total system cost and loss of power supply probability. A technoeconomical optimization using adaptive neuro fuzzy interface technique has been used in [152] to optimize a hybrid renewable energy sources system for minimizing the loss of power supply probability. Optimal operation management system for hybrid micro-grid connected renewable energy sources has been proposed in [55] using adaptive modified firely algorithm to cope with different uncertainties associated with different renewable energy sources. Contrary to traditional deterministic techniques to forecast the solar energy potential, stochastic techniques [153,154] more accurately model the solar radiations. In [155,156], the authors analyzed different parameters affecting the size of stand alone solar systems and developed a stochastic model for optimal sizing of the system. They compared the performance of their proposed stochastic method with deterministic method and concluded that their proposed method performed better.
A combinatorial optimization technique has been used in [157] to find optimal size of the hybrid photovoltaic-wind energy system by using branch and bound algorithm. Iterative technique has been used in [64] to optimize the capacity sizes of different components of hybrid photovoltaic/wind power generation system using battery bank. A review and comparison of different optimization techniques applied to hybrid renewable energy sources has been presented in [24]. A techno-economical optimization using mathematical modeling technique has been used in [158,159] to optimize a stand alone solar system to minimize the loss of power supply probability. Genetic algorithm has been used in [160] to analyze and find the optimal hybrid system consisting
of photovoltaic panels, a battery bank and a diesel generator. A stand alone hybrid system consisting of PV, wind and diesel was optimized using genetic algorithm in [161] for the objective function of cost minimization by prolonging the working life of the system.
6.3. Optimization techniques applied to renewable energy sources for home users
The use of renewable energy sources is not limited to the generation of electricity, rather there are many other applications where renewable energy can be used, e.g., renewable energy sources is being used for domestic heating applications. Different optimization techniques have been used to optimize the use of renewable energy sources in various types of domestic heating applications, e.g., [162] compares different optimization criteria for the domestic hot water system based on solar energy. A genetic algorithm has been used in [163] to optimize the solar heating system. The authors also proposed an optimization technique based on Hook–Jeeves algorithm to minimize the life cycle cost. A technique has been proposed in [164] to find the design space for synthesis, analysis, and optimization of solar water heating system. Mono- and multi-objective genetic algorithms have been used in [165] to find the optimal parameters of the solar based domestic hot water system. The authors argued that the inclusion of phase change materials in the thermal energy storage system is not beneficial for the performance of the hot water system. Modeling and optimization of solar energy based heat pump using ice slurry has been proposed in [166] to minimize the energy required for heating and hot water system. A particle swarm optimization technique has been used in [167] to optimize the performance of the flat plate solar air heater. An analytical model has been proposed to predict the performance of a parabolic dish solar concentrator in [168–170] to maximize the collection of thermal energy over the year.
To cope with the intermittency associated with the renewable energy sources, different energy storage systems are used. In [171], optimization of a hybrid energy storage system consisting of conventional lead acid batteries and ultra capacitors has been proposed. Thermoelectric modules are used to keep the temperature of the photovoltaic modules within the allowable limits. A genetic algorithm has been proposed in [172]. The algorithm finds the optimal amount of electrical current for the thermoelectric cooling module to create maximum generated power by the photovoltaic system. A hybrid optimization model consisting of particle swarm and Hook–Jeeves has been used to optimize the solar heating system in [173]. The proposed optimization algorithm is focused on minimizing the life cycle cost of the system. An active demand side management has been presented and optimized in [174] for a house having photovoltaic cell based energy system connected with the grid. The proposed method is used to minimize the energy consumption from the grid and loss of energy. Investigation of the economic, technical and environmental performance of residential photovoltaic system has been presented in [175]. The proposed method has been used to find the optimal size and number of the photovoltaic panels to minimize the life cycle cost.
7. Conclusion and future directions
In this paper, we presented a detailed review of different optimization methods for deployment and operation of renewable energy sources (renewable energy sources) based generating units. We summarized existing research literature published in this area. We reviewed and categorized this area with respect to
ม. ชา et al. / Renewable และ 39 รีวิวพลังงานยั่งยืน (2014) 640 – 654650
แหล่งพลังงานหมุนเวียนตารางไมโครไฮบริดที่เชื่อมโยงกับตารางหลัก ยืนอยู่คนเดียว ระบบพลังงานแสงอาทิตย์ลมไฮบริดที่มีความสามารถในการเก็บพลังงานในรูปของไฮโดรเจนมีการนำเสนอใน [112,142] ขนาดที่เหมาะสมของระบบที่พบ มีวัตถุประสงค์ของเพาเวอร์ซัพพลายไม่สูญเสียและต้นทุน levelized ต่ำสุดของพลังงานที่ใช้อัลกอริทึมการค้นหา.
ระบบพลังงานน้ำขนาดเล็กเป็นวิธีดีที่สุดสำหรับการบรรลุเป้าหมายยั่งยืน ใน [79], ผู้เขียนได้ตรวจทานเทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพแตกต่างกัน ซึ่งได้รับการเสนอสำหรับการติดตั้งที่เหมาะสมของพืชพลังงานน้ำขนาดเล็ก เสนอวิธีการปรับ technoeconomical ใน [58,143,144] สำหรับขนาดของฟาร์มลมคนเดียวยืนด้วยฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของการตอบสนองความต้องการพลังงาน ใน [145], ผู้เขียนได้ใช้อนุภาค Gaussian ฝูงปรับเทคนิค find เค้าโครงของฟาร์มลมให้เหมาะกับวัตถุประสงค์ของ maximization ของผลผลิตไฟฟ้า เสนอเครื่องมือการประเมิน possibilistic – probabilistic ไฮบริดใน [146] เพื่อวิเคราะห์ผลของแนวกระจายเครือข่ายและ find ขนาดของกังหันลมที่เหมาะสม ใช้เพิ่มประสิทธิภาพ geometrical ใน [49] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบของ airfoil สำหรับกังหันลมขนาดเล็ก วัตถุประสงค์เพิ่มประสิทธิภาพเพื่อ ลดมลพิษเสียง และเพิ่มผลผลิตพลังงานได้ ใช้เพิ่มประสิทธิภาพของ multiobjective ใน [147,148] ปรับรูปร่าง airfoil ของกังหันที่แตกต่างกัน เพิ่มประสิทธิภาพของลมผสม / ระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์จะนำเสนอใน [149] มีวัตถุประสงค์ของ finding รวมที่ดีของพลังงานแสงอาทิตย์/ลมสร้างเพื่อตอบสนองความต้องการพลังงานของสถาบันพลังงานแสงอาทิตย์มหาวิทยาลัย Ege ในอิซมีร์ ตุรกี แบบดีที่สุดของไมโครไฮบริลมแสงอาทิตย์ทดแทนพลังงานตามแหล่งอาทิตย์ได้รับการเสนอชื่อใน [69] อนุภาคฝูงปรับอัลกอริทึมด้วยวัตถุประสงค์ของการลดต้นทุนโดยรวมของระบบ
ใช้อย่างแพร่หลายของยานพาหนะไฟฟ้าไฮบริดจะเรียกความต้องการของการใช้พลังงานจากแหล่งพลังงานหมุนเวียน [150] สถานีชาร์จไฟใน [114,151], ขนาดที่เหมาะสมและกำหนดสำหรับการใช้งานรุ่นวางจำหน่ายระบบนำเสนอโดยใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรม ใช้พื้นที่อนุภาคฝูงปรับเทคนิคใน [59] เพื่อปรับขนาดของแหล่งพลังงานหมุนเวียนพลังงานแสงอาทิตย์ลมผสมมีวัตถุประสงค์เพื่อลดต้นทุนรวมระบบและสูญเสียความน่าเป็นการจัดหาพลังงาน ใช้เพิ่มประสิทธิภาพ technoeconomical ที่ใช้เทคนิคศัลยกรรมปรับอินเทอร์เฟซเอิบใน [152] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบแหล่งพลังงานทดแทนแบบผสมผสานเพื่อลดการสูญเสียความน่าเป็นการจัดหาพลังงาน ระบบการจัดการการดำเนินงานที่เหมาะสมสำหรับผสมไมโครกริดเชื่อมต่อแหล่งพลังงานหมุนเวียนได้รับการเสนอชื่อใน [55] โดยใช้อัลกอริทึม firely modified ปรับเพื่อรับมือกับความไม่แน่นอนต่าง ๆ ที่เชื่อมโยงกับแหล่งพลังงานอื่นทดแทน ตรงกันข้ามกับเทคนิคแบบ deterministic เพื่อคาดการณ์พลังงานแสงอาทิตย์เป็น แบบเฟ้นสุ่มเทคนิคต่าง ๆ [153เพิ่มเติมที่ 154] รุ่น radiations แสงอย่างถูกต้อง ใน [155,156], ผู้เขียนวิเคราะห์พารามิเตอร์ต่าง ๆ ที่มีผลต่อขนาดของระบบพลังงานแสงอาทิตย์เดี่ยว และพัฒนาแบบจำลองแบบเฟ้นสุ่มสำหรับขนาดสูงสุดของระบบ พวกเขาเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีสโทแคสติกการนำเสนอด้วยวิธี deterministic และสรุปว่า วิธีการนำเสนอของพวกเขาทำดี
เทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพปัญหามีการใช้ใน [157] find ขนาดสูงสุดของระบบพลังงานลมแสงอาทิตย์แบบผสมผสาน โดยใช้สาขาและอัลกอริทึมที่ถูกผูกไว้ ใช้เทคนิคการทำซ้ำใน [64] ปรับขนาดกำลังการผลิตส่วนประกอบต่าง ๆ ของไฮบริลม/แสงอาทิตย์ระบบผลิตไฟฟ้าโดยใช้แบตเตอรี่ ตรวจสอบและเปรียบเทียบกับแหล่งพลังงานทดแทนแบบผสมผสานเทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพต่าง ๆ ได้ถูกนำเสนอใน [24] ใช้ปรับเทคโนประหยัดที่ใช้เทคนิคการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ใน [158,159] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบพลังงานแสงอาทิตย์แบบเดี่ยวเพื่อลดการสูญเสียความน่าเป็นการจัดหาพลังงาน มีการใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมใน [160] เพื่อวิเคราะห์ และระบบไฮบริดที่เหมาะสมที่สุดที่ประกอบด้วย find
ของแผงเซลล์แสงอาทิตย์ ธนาคารแบตเตอรี่ และเครื่องกำเนิดไฟฟ้าดีเซลเป็น ระบบไฮบริคนเดียวของยืนข้อมูลที่ประกอบด้วย PV ลมและดีเซลถูกปรับใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมใน [161] ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของการลดต้นทุน โดยการยืดชีวิตการทำงานของระบบ
6.3 เทคนิคการปรับให้เหมาะสมกับแหล่งพลังงานหมุนเวียนใช้
ไม่จำกัดรุ่นไฟฟ้าการใช้แหล่งพลังงานทดแทน แทนที่จะ มีโปรแกรมอื่น ๆ ที่พลังงานหมุนเวียนสามารถใช้ เช่น การใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียนสำหรับการใช้งานเครื่องทำความร้อนภายในประเทศ เพิ่มประสิทธิภาพต่าง ๆ ที่มีการใช้เทคนิคเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียนประเภทต่าง ๆ ของการใช้งานในประเทศร้อน เช่น [162] เปรียบเทียบเงื่อนไขต่าง ๆ เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับระบบน้ำร้อนภายในประเทศที่ใช้พลังงานแสงอาทิตย์ ใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมใน [163] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบทำความร้อน ผู้เขียนยังได้นำเสนอเทคนิคการปรับให้เหมาะสมตามอัลกอริทึมของ Hook – Jeeves เพื่อลดต้นทุนวงจรชีวิต เทคนิคได้รับการเสนอชื่อใน [164] เพื่อ find พื้นที่ออกแบบสังเคราะห์ วิเคราะห์ และเพิ่มประสิทธิภาพของพลังงานแสงอาทิตย์ระบบทำน้ำร้อน ใช้ objective โมโน และ multi พันธุอัลกอริทึมใน [165] การ find พารามิเตอร์เหมาะสมของแสงอาทิตย์ที่ใช้ระบบน้ำร้อนภายในประเทศ ผู้เขียนโต้เถียงว่า การรวมขั้นตอนการเปลี่ยนแปลงวัสดุในระบบเก็บพลังงานความร้อนไม่ beneficial สำหรับประสิทธิภาพของระบบเครื่องทำน้ำอุ่น สร้างโมเดลและเพิ่มประสิทธิภาพของปั๊มความร้อนพลังงานแสงอาทิตย์โดยใช้สารละลายน้ำแข็งได้ถูกนำเสนอใน [166] เพื่อลดพลังงานที่จำเป็นสำหรับระบบทำความร้อนและน้ำร้อน ใช้อนุภาคฝูงปรับเทคนิคใน [167] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของฮีตเตอร์ flat แผ่นโซล่าแอร์ มีการเสนอแบบจำลองวิเคราะห์การทำนายประสิทธิภาพของตัวจานจานแสงอาทิตย์หัวใน [168-170] การเพิ่มคอลเลกชันของพลังงานความร้อนมากกว่าปี
เพื่อรับมือกับ intermittency ที่เชื่อมโยงกับแหล่งพลังงานหมุนเวียน ใช้ระบบเก็บพลังงานแตกต่างกัน ใน [171], เพิ่มประสิทธิภาพของระบบพลังงานผสมเก็บประกอบด้วยลูกค้าเป้าหมายทั่วไปกรดแบตเตอรี่และตัวเก็บประจุพิเศษได้รับการเสนอชื่อ ใช้โมดูลแบบเทอร์โมอิเล็กทริกส์ให้อุณหภูมิของแผงเซลล์แสงอาทิตย์ภายในขีดจำกัดที่อนุญาต อัลกอริทึมทางพันธุกรรมได้ถูกนำเสนอใน [172] finds อัลกอริทึมยอดสูงสุดของกระแสไฟฟ้าสำหรับโมดูระบายความร้อนแบบเทอร์โมอิเล็กทริกส์จะสร้างสร้างอำนาจสูงสุด โดยระบบเซลล์แสงอาทิตย์ แบบเพิ่มประสิทธิภาพผสมที่ประกอบด้วยอนุภาคฝูงและเบ็ด – Jeeves ถูกใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบทำความร้อนใน [173] อัลกอริทึมเพิ่มประสิทธิภาพนำเสนอเน้นลดต้นทุนวงจรชีวิตของระบบ การจัดการด้านความต้องการใช้งานมีการแสดง และเหมาะสำหรับบ้านที่มีระบบพลังงานเซลล์แสงอาทิตย์ที่ใช้เชื่อมต่อกับกริดใน [174] ใช้วิธีการนำเสนอเพื่อลดปริมาณการใช้พลังงานจากกริดและพลังงานที่สูญเสีย การตรวจสอบประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจ ทางเทคนิค และสิ่งแวดล้อมของระบบเซลล์แสงอาทิตย์ที่อยู่อาศัยได้ถูกนำเสนอใน [175] มีการใช้วิธีการนำเสนอ find ขนาดที่เหมาะสมกับจำนวนของแผงเซลล์แสงอาทิตย์เพื่อลดต้นทุนวงจรชีวิต
7 บทสรุปและทิศทางในอนาคต
ในกระดาษนี้ เรานำเสนอทบทวนรายละเอียดของวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกันสำหรับการใช้งาน และการดำเนินงานของแหล่งพลังงานหมุนเวียน (แหล่งพลังงานหมุนเวียน) ตามหน่วยที่สร้างขึ้น เราสรุปเอกสารประกอบการวิจัยที่มีอยู่ในพื้นที่นี้ เราทาน และแบ่งพื้นที่นี้มี respect
การแปล กรุณารอสักครู่..