Application of Different Optimization Algorithms for Optimal Sizing of PV/Wind/Diesel/Battery Storage Stand-Alone Hybrid Microgrid

IEEE Access, 2019

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/access.2019.2936656
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

In this paper, a simulation model describing the operation of a PV/wind/diesel hybrid microgrid system with battery bank storage has been proposed. Optimal sizing of the proposed system has been presented to minimize the cost of energy (COE) supplied by the system while increasing the reliability and efficiency of the system presented by the loss of power supply probability (LPSP). Novel optimization algorithms of Whale Optimization Algorithm (WOA), Water Cycle Algorithm (WCA), Moth-Flame Optimizer (MFO), and Hybrid particle swarm-gravitational search algorithm (PSOGSA) have been applied for designing the optimized microgrid. Moreover, a comprehensive comparison has been accomplished between the proposed optimization techniques. The optimal sizing of the system components has been carried out using real-time meteorological data of Abu-Monqar village located in the Western Desert of Egypt for the first time for developing this promising remote area. Statistical study for determining the capability of the optimization algorithm in finding the optimal solution has been presented. Simulation results confirmed the promising performance of the hybrid WOA over the other algorithms.