Optimal Planning of Nuclear-Renewable Micro-Hybrid Energy System by Particle Swarm Optimization
Notice bibliographique
Résumé
To minimize the anticipated shocks to economic, environmental, and social systems for developing and least developed countries, the reduction of Greenhouse Gas (GHG) emissions is mandatory to a large extend. The nuclear-renewable integrated system is proficient in optimal energy distribution to multiple production schemes to reduce GHG emissions and maximize profit. This paper addresses the hybridization of the micronuclear reactor and Renewable Energy Sources (RESs) Energy Sources (RESs) to develop a flexible, cost-effective, sustainable, and resilient off-grid Hybrid Energy System (HES). The paper presents three types of hybridization methods, termed “Direct Coupling,” “Single Resource and Multiple products-based Coupling,” and “Multiple Resources and Multiple products-based Coupling.” The hybridization techniques are used to plan and identify the most efficient Nuclear-Renewable Micro-Hybrid Energy System (N-R MHES). The sizing, performance, and characterization of N-R MHES solely depend on the RES and load characteristics' availability. Based on proposed hybridization techniques, mathematical modeling of N-R MHES's economy is carried out in the MATLAB environment. An artificial intelligence optimization algorithm, namely Particle Swarm Optimization (PSO), is used to minimize the Net Present Cost (NPC) and achieve the optimal system configurations of different N-R MHESs. The simulation results determine that “Multiple Resources and Multiple Products-based N-R MHES” provides around 1.8 times and 1.3 times lower NPC than “Single Resource and Multiple products-based Coupling” and “Multiple Resources and Multiple products-based Coupling,” respectively, with an acceptable margin of reliability. A sensitivity analysis has also been conducted in this paper to strengthen the findings of the study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».