DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-86476-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39833411
تاريخ النشر: 2025-01-20
المؤلف: Sayyed Mostafa Mahmoudi وآخرون
الموضوع الرئيسي: أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد لتحسين الأهداف المتعددة لاختيار التكوينات المثلى لأنظمة الطاقة المتجددة الهجينة (HRES) باستخدام خوارزمية البحث الجاذبي (GSA) وتقنيات الفرز غير المهيمنة. تتناول الدراسة أربعة أهداف رئيسية: تقليل احتمال فقدان إمدادات الطاقة، وتقليل التكاليف الإجمالية، وزيادة نسبة الطاقة المتجددة، وتقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. يكشف تحليل الحساسية حول آثار ضريبة الكربون أن زيادة بنسبة 20% في ضريبة الكربون تؤدي إلى زيادة بنسبة 3% في تكاليف النظام، بينما يحقق التكوين الأمثل – الذي يتكون من توربينات الرياح، والألواح الكهروضوئية، والمولدات التي تعمل بالديزل – زيادة بنسبة 18.4% في حصة الطاقة المتجددة وتقليص بنسبة 14.2% في الأضرار التي تلحق بالنظام البيئي وصحة الإنسان.
تؤكد النتائج على فعالية GSA مقارنة بالطرق التقليدية مثل تحسين سرب الجسيمات متعدد الأهداف وخوارزمية الفرز الجيني غير المهيمن II، خاصة من حيث تنوع جبهة باريتو والتقارب. تسلط الدراسة الضوء على أن أكثر من 80% من تكاليف النظام تُعزى إلى استهلاك وقود مولدات الديزل، مع أكثر من 97% من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون الناتجة عن حرق وقود الديزل. تختتم الورقة بالتأكيد على أن الأبحاث المستقبلية يمكن أن تستكشف أهداف سياسية واجتماعية إضافية، فضلاً عن آثار عدم اليقين في إنتاج الموارد المتجددة وجدولة الأحمال على المعايير الفنية والاقتصادية والبيئية لأنظمة HRES.
طرق
في قسم “الطرق”، يوضح المؤلفون صياغة المكونات داخل نظام الطاقة المتجددة الهجين (HRES) من حيث توليد الطاقة والتكاليف الاقتصادية المرتبطة. كما يوضحون المنهجية المستخدمة لحساب انبعاثات ثاني أكسيد الكربون من هذه المكونات. يناقش القسم أيضًا استراتيجية إدارة الطاقة، وأهداف التصميم، وتقنيات التحسين، والقيود التي توجه عملية التصميم.
تسلط تقييم أداء الطرق المقترحة الضوء على التمييز بين تحسين هدف واحد وتحسين متعدد الأهداف. في تحسين الهدف الواحد، يكون التركيز على تقييم الجودة وتكاليف الحساب، بينما يقدم تحسين الأهداف المتعددة تقييمًا أكثر تعقيدًا بسبب وجود حلول متعددة، تمثل كجبهة باريتو. يشير المؤلفون إلى أنه يتم استخدام مقاييس جودة متنوعة لتقييم هذه الحلول، مما يبرز التعقيدات المعنية في تحسين الأهداف المتعددة.
نتائج
تؤكد نتائج الدراسة الطريقة المقترحة لتحسين أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة (HRES) من خلال مقارنتها بالخوارزميات المعروفة، وهي NSGA-II وMOPSO. ركز التحسين على أهداف متعددة، بما في ذلك الجدوى الاقتصادية، والأثر البيئي، والموثوقية، ونسبة الطاقة المتجددة. كشفت التحليلات أن تحقيق موثوقية بنسبة 100% يتطلب 35 لوحة كهروضوئية و4 توربينات رياح، مما يؤدي إلى تكلفة سنوية إجمالية (TAC) تبلغ 69,194 دولارًا وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون تبلغ 213,434 كجم/سنة. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة وجدت أن زيادة نسبة الطاقة المتجددة تقلل بشكل كبير من الأضرار التي تلحق بصحة الإنسان والأنظمة البيئية، مع إمكانية تقليص الأضرار بنسبة 14.2% عندما تزداد الحصة المتجددة بنسبة 18.4%.
تشير النتائج أيضًا إلى أن مولد الديزل يساهم بأكبر قدر في تكاليف النظام والانبعاثات، حيث يمثل أكثر من 80% من التكاليف الإجمالية وأكثر من 97% من انبعاثات الكربون. أظهر تحليل الحساسية أن ارتفاع الضرائب على الكربون يؤدي إلى زيادة تكاليف النظام، حيث تؤدي زيادة بنسبة 20% في الضريبة إلى زيادة بنسبة 3% في TAC. وهذا يبرز أهمية تنفيذ ضرائب الكربون لتحفيز دمج الموارد المتجددة، مما يقلل من انبعاثات غازات الدفيئة ويعزز تصميم أنظمة الطاقة المستدامة. تؤكد الدراسة على ضرورة الانتقال إلى مصادر الطاقة المتجددة لمواجهة التحديات التي تطرحها ظاهرة الاحتباس الحراري وآثارها الصحية والبيئية المرتبطة بها.
مناقشة
في قسم المناقشة من ورقة البحث، تسلط مراجعة الأدبيات الشاملة الضوء على مختلف الأساليب لتحسين أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة (HRESs). استخدمت الدراسات التي تمت مراجعتها مصادر طاقة وأساليب تحسين مختلفة، مع تركيز مستمر على الجدوى الاقتصادية، والأثر البيئي، وموثوقية النظام. على سبيل المثال، أظهر عزيز وآخرون جدوى نظام PV/Hydro/Battery/Diesel باستخدام برنامج HOMER، بينما استخدم شيو وآخرون طريقة برمجة ثنائية المستوى قائمة على السيناريوهات لمعالجة عدم اليقين في طلب الحمل وإنتاج الطاقة. تشير المراجعة إلى أنه بينما تظل الأهداف الاقتصادية هي السائدة، هناك دمج متزايد للأهداف البيئية وموثوقية النظام في عمليات التحسين. ومع ذلك، تكشف الأدبيات عن فجوة في تحسين الأهداف المتعددة، خاصة فيما يتعلق بأربعة أهداف أو أكثر، ونقص في الآليات مثل ضرائب الكربون لتحفيز تقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون.
تساهم الورقة في هذه الفجوة من خلال اقتراح نهج جديد يدمج ضريبة الكربون كوظيفة عقوبة في تحسين حجم HRES. يهدف هذا الأسلوب إلى تقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون مع موازنة التكاليف الاقتصادية وتعزيز موثوقية النظام. تستخدم الدراسة خوارزمية تحسين متعددة الأهداف تعتمد على قوانين الجاذبية لنيوتن، تُعرف باسم خوارزمية البحث الجاذبي غير المهيمن (NSGSA)، والتي تم التحقق منها مقابل الطرق القياسية مثل NSGA-II وتحسين سرب الجسيمات متعدد الأهداف (MOPSO). تشير النتائج إلى أن NSGSA تعالج بفعالية الأهداف المتعددة، بما في ذلك احتمال فقدان إمدادات الطاقة (LPSP)، والتكلفة السنوية الإجمالية، ونسبة الطاقة المتجددة، وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون، مما يوفر إطار عمل أكثر شمولاً لتصميم HRES. تختتم الورقة بمخطط منظم لتنظيمها، يوضح النمذجة، ودراسات الحالة، والنتائج، والاستنتاجات.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-86476-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39833411
Publication Date: 2025-01-20
Author(s): Sayyed Mostafa Mahmoudi et al.
Primary Topic: Hybrid Renewable Energy Systems
Overview
The research paper presents a novel multi-objective optimization framework for selecting optimal configurations of hybrid renewable energy systems (HRES) using the Gravitational Search Algorithm (GSA) and non-dominated sorting techniques. The study addresses four key objectives: minimizing power supply loss probability, reducing total costs, increasing the renewable energy fraction, and lowering CO₂ emissions. A sensitivity analysis on carbon tax implications reveals that a 20% increase in carbon tax results in a 3% rise in system costs, while the optimal configuration—comprising wind turbines, photovoltaic panels, and diesel generators—achieves an 18.4% increase in renewable energy share and a 14.2% reduction in ecosystem and human health damage.
The findings emphasize the effectiveness of the GSA over traditional methods like multi-objective particle swarm optimization and non-dominated sorting genetic algorithm II, particularly in terms of Pareto front diversity and convergence. The study highlights that over 80% of system costs are attributed to diesel generator fuel consumption, with more than 97% of CO₂ emissions resulting from burning diesel fuel. The paper concludes by suggesting that future research could explore additional political and social objectives, as well as the impacts of renewable resource production uncertainties and load scheduling on the technical, economic, and environmental parameters of HRES.
Methods
In the “Methods” section, the authors outline the formulation of components within the Hybrid Renewable Energy System (HRES) in terms of power generation and associated economic costs. They also detail the methodology for calculating carbon dioxide emissions from these components. The section further discusses the energy management strategy, design objectives, optimization techniques, and constraints that guide the design process.
The performance assessment of the proposed methods highlights the distinction between single-objective and multi-objective optimization. In single-objective optimization, the focus is on evaluating quality and computational costs, whereas multi-objective optimization presents a more complex evaluation due to the presence of multiple solutions, represented as a Pareto front. The authors note that various quality metrics are employed to assess these solutions, emphasizing the intricacies involved in multi-objective optimization.
Results
The results of the study validate the proposed method for optimizing hybrid renewable energy systems (HRES) by comparing it with established algorithms, namely NSGA-II and MOPSO. The optimization focused on multiple objectives, including economic viability, environmental impact, reliability, and renewable energy fraction. The analysis revealed that achieving 100% reliability necessitates 35 photovoltaic panels and 4 wind turbines, resulting in a total annual cost (TAC) of $69,194 and carbon dioxide emissions of 213,434 kg/year. Notably, the study found that increasing the renewable energy fraction significantly reduces damage to human health and ecosystems, with a potential 14.2% reduction in harm when the renewable share is increased by 18.4%.
The findings also indicate that the diesel generator contributes the most to system costs and emissions, accounting for over 80% of total costs and more than 97% of carbon emissions. A sensitivity analysis demonstrated that rising carbon taxes lead to increased system costs, with a 20% tax increase resulting in a 3% rise in TAC. This underscores the importance of implementing carbon taxes to incentivize the integration of renewable resources, thereby mitigating greenhouse gas emissions and promoting sustainable energy system design. The study emphasizes the necessity of transitioning to renewable energy sources to address the challenges posed by global warming and its associated health and ecological impacts.
Discussion
In the discussion section of the research paper, a comprehensive literature review highlights various approaches to optimizing hybrid renewable energy systems (HRESs). The studies reviewed utilized different energy sources and optimization methods, with a consistent focus on economic viability, environmental impact, and system reliability. For instance, Aziz et al. demonstrated the feasibility of a PV/Hydro/Battery/Diesel system using HOMER software, while Xu et al. employed a scenario-based bi-level programming method to address uncertainties in load demand and power output. The review indicates that while economic objectives are predominant, there is a growing incorporation of environmental and reliability goals in optimization processes. However, the literature reveals a gap in multi-objective optimization, particularly involving four or more goals, and a lack of mechanisms like carbon taxes to incentivize reductions in CO₂ emissions.
The paper contributes to this gap by proposing a novel approach that integrates a carbon tax as a penalty function in the optimization of HRES sizing. This method aims to minimize CO₂ emissions while balancing economic costs and enhancing system reliability. The study employs a multi-objective optimization algorithm based on Newton’s gravitational laws, termed the Non-dominated Sorting Gravitational Search Algorithm (NSGSA), which is validated against standard methods like NSGA-II and Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). The findings suggest that the NSGSA effectively addresses multiple objectives, including loss of power supply probability (LPSP), total annual cost, renewable energy fraction, and CO₂ emissions, thereby offering a more comprehensive framework for HRES design. The paper concludes with a structured outline of its organization, detailing the modeling, case studies, results, and conclusions.