Hybrid Renewable Energy Systems for Off-Grid Electrification: A Comprehensive Review of Storage Technologies, Metaheuristic Optimization Approaches and Key Challenges
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Notice bibliographique
Résumé
Hybrid Renewable Energy Systems (HRESs) are a practical solution for providing reliable, low-carbon electricity to off-grid and remote communities. This review examines the role of energy storage within HRESs by systematically comparing electrochemical, mechanical, thermal, and hydrogen-based technologies in terms of technical performance, lifecycle cost, operational constraints, and environmental impact. We synthesize findings from implemented off-grid projects across multiple countries to evaluate real-world performance metrics, including renewable fraction, expected energy not supplied (EENS), lifecycle cost, and operation & maintenance burdens. Special attention is given to the emerging role of hydrogen as a long-term and cross-sector energy carrier, addressing its technical, regulatory, and financial barriers to widespread deployment. In addition, the paper reviews real-world implementations of off-grid HRES in various countries, summarizing practical outcomes and lessons for system design and policy. The discussion also includes recent advances in metaheuristic optimization algorithms, which have improved planning efficiency, system reliability, and cost-effectiveness. By combining technological, operational, and policy perspectives, this review identifies current challenges and future directions for developing sustainable, resilient, and economically viable HRES that can accelerate equitable electrification in remote areas. Finally, the review outlines key limitations and future directions, calling for more systematic quantitative studies, long-term field validation of emerging technologies, and the development of intelligent, Artificial Intelligence (AI)-driven energy management systems within broader socio-techno-economic frameworks. Overall, this work offers concise insights to guide researchers and policymakers in advancing the practical deployment of sustainable and resilient HRES.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle