Optimization of Isolated Microgrid Sizing Considering the Trade-Off Between Costs and Power Supply Reliability
Notice bibliographique
Résumé
Isolated microgrids with green hydrogen storage offer a promising solution for supplying electricity to remote communities where conventional grid expansion is infeasible. Designing such systems requires balancing two conflicting objectives: minimizing installation and operation costs while maximizing supply reliability. This paper proposes a multi-objective optimization methodology, based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, to determine the optimal sizing of multiple microgrid components. This sizing explicitly addresses both the power capacities (kW) (for photovoltaic panels, wind turbines, electrolyzers, and fuel cells) and the energy storage capacities (kWh and kg) (for batteries and hydrogen tanks, respectively), aiming to generate Pareto-optimal solutions that explore this trade-off. The proposed method evaluates the trade-off by minimizing two objectives: the Net Present Value, which includes investment, replacement, and maintenance costs, and the total expected interruption hours, derived from an hourly energy balance analysis. The methodology’s effectiveness is validated using four distinct case studies. Three of these are based on real locations with specific load profiles and climate data. To test the method’s robustness, a fourth case study uses a fictitious load profile, designed with pronounced seasonal variations and a clear distinction between weekday and weekend consumption. Our results demonstrate the method’s ability to identify efficient hybrid renewable topologies combining photovoltaic and/or wind generation, batteries, and hydrogen systems (electrolyzer, storage tank, and fuel cell). The obtained cost–reliability curves provide practical decision-support tools for system planners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».