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Modelización y optimización de energías renovables y no renovables: Optimización por enjambre de partículas con algoritmo genético y coeficiente de restricción

Electromagnetism

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En este estudio, se utilizará una técnica de optimización híbrida basada en Algoritmo Genético-Optimización por Enjambre de Partículas con Coeficiente de Restricción (GA-CCPSO) para el diseño óptimo de una HPS sin conexión a red formada por componentes de ER como la HPS solar fotovoltaica, el aerogenerador, el generador diésel y la unidad de almacenamiento en batería (PV-WTG-DG-BS). Los objetivos de optimización propuestos son la minimización del coste del ciclo de vida del sistema y la contaminación medioambiental total. La elección de hibridar dos técnicas de optimización inteligente es para superar la debilidad de una con la otra. Los estudios han demostrado que la hibridación de dos técnicas de optimización inteligente para dar solución a un problema de optimización no sólo mejorará la calidad de la solución obtenida, sino que también mejorará la velocidad de convergencia del proceso de optimización (Anand y Suganthi, 2017). El modelo HPS propuesto, una vez desarrollado, puede utilizarse como solución temporal o a largo plazo para la electrificación de zonas rurales con un coste mínimo y la máxima eficiencia.

Product Specifications

Format: paperback
ASIN: 620878106X
Category: Books > Subjects > Science, Nature & Maths > Physics > Electromagnetism
Domain: Amazon UK
Release Date: 25 March 2025
Listed Since: 26 March 2025

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Modelización y optimización de energías renovables y no renovables: Optimización por enjambre de partículas con algoritmo genético y coeficiente de restricción

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