DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-88438-x
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39905168
تاريخ النشر: 2025-02-04
المؤلف: Abderrahmane Mehallou وآخرون
الموضوع الرئيسي: أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة
نظرة عامة
تبحث الدراسة في تصميم وتحسين وتحليل أداء شبكة ميكرو هجينة مستقلة (MG) تهدف إلى توفير كهرباء موثوقة لمنطقة سكنية في محافظة أدرار النائية، الجزائر. تدمج الشبكة الميكروية وحدات الطاقة الشمسية (PV)، وتوربينات الرياح، وبطاريات لتخزين الطاقة، ومولد ديزل كنسخة احتياطية، ومحولات. تستخدم الدراسة أربع منهجيات متقدمة – تحسين سرب الجسيمات متعدد الأهداف (MOPSO)، ومُحسِّن النمل متعدد الأهداف (MOALO)، وخوارزمية اليعسوب متعددة الأهداف (MODA)، وخوارزمية التطور متعددة الأهداف (MOGA) – لتحسين حجم مكونات الشبكة الميكروية. يركز التحسين على تقليل التكلفة السنوية للكهرباء (COE) واحتمالية فقدان إمدادات الطاقة (LPSP).
تشير النتائج إلى أن طريقة MOPSO تحقق التكوين الأكثر كفاءة، حيث تحقق COE قدره 0.2520 دولار/كيلووات ساعة وLPSP قدره 9.164%. بالمقارنة، أنتجت الخوارزميات الأخرى قيم COE أعلى ومقاييس LPSP متنوعة، حيث أظهرت MOGA COE قدره 0.1577 دولار/كيلووات ساعة وLPSP قدره 10%. يكشف التصميم الأمثل أن أنظمة الطاقة الشمسية توفر الجزء الأكبر من الحمل (50.21%)، تليها البطاريات (32.52%)، وتوربينات الرياح (13.50%)، ومولد الديزل (3.77%). تسلط هذه الدراسة الضوء على جدوى أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة في تعزيز الوصول إلى الطاقة في المناطق النائية، مما يظهر كفاءة التكلفة والموثوقية في إمدادات الطاقة.
الطرق
في هذه الدراسة، تم تطوير نموذج رياضي لشبكة ميكرو مستقلة مصممة لتزويد الحمل الكهربائي في منطقة معزولة من منطقة أدرار في جنوب الجزائر. تتكون الشبكة الميكروية من حمل، ومصدرين للطاقة المتجددة – نظام الطاقة الشمسية (PV) وتوربين رياح (WT) – بالإضافة إلى وحدة تخزين البطارية، ومولد ديزل (DG) كنسخة احتياطية، ومحولات. تم هيكلة التكوين بحيث تتصل الألواح الشمسية، وتوربينات الرياح، والبطاريات بحافلة DC، بينما يتم ربط الحمل وDG بحافلة AC.
المصدر الرئيسي للطاقة للحمل مستمد من الألواح الشمسية وتوربينات الرياح من خلال محول DC/AC. يتم تخزين أي طاقة فائضة يتم توليدها بواسطة هذه المصادر المتجددة في بنك البطاريات، والذي يتم استخدامه خلال فترات نقص الطاقة من المصادر المتجددة. يتم تفعيل مولد الديزل عندما تصل البطارية إلى أدنى مستوى تشغيلي لها، مما يضمن إمدادًا مستمرًا للطاقة. يشرف نظام إدارة الطاقة (EMS) على الشبكة الميكروية بأكملها، وينظم تدفق الطاقة ويعزز من عمر المعدات المعنية.
النتائج
تقدم نتائج هذه الدراسة تحليلًا شاملاً لتكوين شبكة ميكرو مقترحة لنظام طاقة متجددة هجينة مستقلة في مجتمع صحراوي جزائري معزول. يدمج النظام الألواح الشمسية، وتوربينات الرياح، وبطاريات تخزين الطاقة، ومولد ديزل كنسخة احتياطية، مع تحسين إمدادات الطاقة من خلال أربع خوارزميات تحسين متعددة الأهداف: تحسين سرب الجسيمات متعدد الأهداف (MOPSO)، خوارزمية اليعسوب متعددة الأهداف (MODA)، مُحسِّن النمل متعدد الأهداف (MOALO)، وخوارزمية التطور متعددة الأهداف (MOGA). تهدف عملية التحسين، التي تم إجراؤها باستخدام MATLAB، إلى تحقيق حلول مثالية من حيث باريتو، مع تحقيق توازن بين كفاءة التكلفة والموثوقية مع تقليل احتمالية فقدان إمدادات الطاقة (LPSP) وتكلفة الطاقة (COE).
تشير النتائج إلى أن MOPSO تحقق التكوين الأكثر كفاءة من حيث التكلفة، حيث تحقق COE قدره 0.267272 مليون دولار وLPSP قدره 9.16%، مع اعتماد كبير على الطاقة الشمسية (50.21% من الحمل). في المقابل، تحتل MOGA، التي تركز على طاقة الرياح، المرتبة الثانية مع COE قدره 0.270516 مليون دولار وLPSP قدره 10%. يكشف التحليل أن جميع الخوارزميات تحافظ على قيم LPSP منخفضة، حيث تظهر MODA أفضل موثوقية بنسبة 7.87%. بالإضافة إلى ذلك، تحقق MOPSO أدنى انبعاثات CO2 (0.000484 طن)، مما يبرز إمكاناتها للتشغيل المستدام. تؤكد الدراسة على التوازن بين التكلفة والموثوقية والأثر البيئي، داعيةً إلى تصميمات تعظم من استخدام الطاقة المتجددة مع ضمان الجدوى الاقتصادية وموثوقية النظام.
المناقشة
توضح قسم المناقشة في ورقة البحث نمذجة وتحسين نظام شبكة ميكرو هجينة مصممة لتلبية احتياجات الطاقة في المناطق النائية في جنوب الجزائر. تدمج الشبكة الميكروية الألواح الشمسية (PV)، وتوربينات الرياح (WT)، وتخزين البطاريات، ومولد ديزل (DG)، ومحولات، مع التركيز على تحسين حجم هذه المكونات لتقليل تكلفة الطاقة (COE) مع ضمان الموثوقية من خلال مقياس احتمالية فقدان إمدادات الطاقة (LPSP). يتم نمذجة مخرجات مجموعة الألواح الشمسية وتوربين الرياح باستخدام معادلات مثبتة تأخذ في الاعتبار التكوينات والكفاءات والعوامل البيئية، بينما يتم تضمين نماذج البطارية ومولد الديزل لإدارة تخزين الطاقة والطاقة الاحتياطية.
تستخدم الدراسة نهج تحسين متعدد الأهداف، مع التركيز بشكل خاص على استخدام خوارزمية MOPSO، لتحقيق توازن فعال بين الأهداف المتضاربة المتمثلة في تقليل COE وLPSP. تشير النتائج إلى أن نظام الطاقة الشمسية هو المساهم الرئيسي في توليد الطاقة، حيث يغطي 50.21% من الحمل، تليه البطاريات (32.52%)، وتوربينات الرياح (13.50%)، ومولد الديزل (3.77%). تحقق الشبكة الميكروية المحسّنة COE قدره 0.2520 دولار/كيلووات ساعة وLPSP قدره 9.164%، مما يبرز كفاءتها من حيث التكلفة وموثوقيتها في توفير حلول طاقة مستدامة للمجتمعات المعزولة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-88438-x
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39905168
Publication Date: 2025-02-04
Author(s): Abderrahmane Mehallou et al.
Primary Topic: Hybrid Renewable Energy Systems
Overview
The research investigates the design, optimization, and performance analysis of a stand-alone hybrid microgrid (MG) aimed at providing reliable electricity to a residential area in the remote province of Adrar, Algeria. The microgrid integrates photovoltaic (PV) modules, a wind turbine, batteries for energy storage, a diesel generator as a backup, and an inverter. The study employs four advanced methodologies—Multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), Multi-objective Ant Lion Optimizer (MOALO), Multi-objective Dragonfly Algorithm (MODA), and Multi-objective Evolutionary Algorithm (MOGA)—to optimize the sizing of the microgrid components. The optimization focuses on minimizing the annual cost of electricity (COE) and the loss of power supply probability (LPSP).
The findings indicate that the MOPSO method yields the most efficient configuration, achieving a COE of $0.2520/kWh and an LPSP of 9.164%. In comparison, the other algorithms produced higher COE values and varied LPSP metrics, with MOGA showing a COE of $0.1577/kWh and an LPSP of 10%. The optimal design reveals that PV systems provide the majority of the load (50.21%), followed by batteries (32.52%), wind turbines (13.50%), and the diesel generator (3.77%). This research highlights the viability of hybrid renewable energy systems in enhancing energy access in remote areas, demonstrating both cost-effectiveness and reliability in energy supply.
Methods
In this study, a mathematical model is developed for an autonomous microgrid designed to supply electrical load in an isolated area of the Adrar region in southern Algeria. The microgrid comprises a load, two renewable energy sources—a photovoltaic (PV) system and a wind turbine (WT)—along with a battery storage unit, a diesel generator (DG) for backup, and an inverter. The configuration is structured such that the PV panels, WTs, and batteries connect to a DC bus, while the load and DG are linked to an AC bus.
The primary energy supply for the load is derived from the PV panels and WTs through a DC/AC inverter. Any surplus energy generated by these renewable sources is stored in the battery bank, which is utilized during periods of energy deficit from the renewables. The diesel generator activates when the battery reaches its minimum operational level, ensuring a continuous energy supply. An energy management system (EMS) oversees the entire microgrid, regulating power flow and enhancing the longevity of the equipment involved.
Results
The results of this study present a comprehensive analysis of a proposed microgrid configuration for a stand-alone hybrid renewable energy system in an isolated Algerian desert community. The system integrates photovoltaic panels, wind turbines, energy storage batteries, and a diesel generator for backup, optimizing energy supply through four multi-objective optimization algorithms: Multiobjective Particle Swarm Optimization (MOPSO), Multiobjective Dragonfly Algorithm (MODA), Multiobjective Ant Lion Optimizer (MOALO), and Multiobjective Evolutionary Algorithm (MOGA). The optimization process, conducted using MATLAB, aims to achieve Pareto optimal solutions, balancing cost-effectiveness and reliability while minimizing the Loss of Power Supply Probability (LPSP) and Cost of Energy (COE).
The findings indicate that MOPSO yields the most cost-effective configuration, achieving a COE of $0.267272 million and an LPSP of 9.16%, with a significant reliance on solar energy (50.21% of the load). In contrast, MOGA, which emphasizes wind power, ranks second with a COE of $0.270516 million and an LPSP of 10%. The analysis reveals that all algorithms maintain low LPSP values, with MODA demonstrating the best reliability at 7.87%. Additionally, MOPSO achieves the lowest CO2 emissions (0.000484 tonnes), highlighting its potential for sustainable operation. The study underscores the trade-offs between cost, reliability, and environmental impact, advocating for designs that maximize renewable energy utilization while ensuring economic viability and system reliability.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines the modeling and optimization of a hybrid microgrid system designed to meet the energy needs of remote areas in southern Algeria. The microgrid integrates photovoltaic (PV) panels, wind turbines (WT), battery storage, a diesel generator (DG), and an inverter, with a focus on optimizing the size of these components to minimize the cost of energy (COE) while ensuring reliability through the Loss of Power Supply Probability (LPSP) metric. The PV array and wind turbine outputs are modeled using established equations that account for configurations, efficiencies, and environmental factors, while battery and diesel generator models are included to manage energy storage and backup power.
The study employs a multi-objective optimization approach, particularly utilizing the MOPSO algorithm, to effectively balance the conflicting objectives of minimizing COE and LPSP. The results indicate that the PV system is the primary contributor to energy generation, covering 50.21% of the load, followed by batteries (32.52%), wind turbines (13.50%), and the diesel generator (3.77%). The optimized microgrid achieves a COE of $0.2520/kWh and an LPSP of 9.164%, highlighting its cost-efficiency and reliability in providing sustainable energy solutions for isolated communities.