فناوری در مهندسی هوافضا

فناوری در مهندسی هوافضا

بهینه‌سازی سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر ترکیبی با روش‌های فراابتکاری

نوع مقاله : علمی پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران
2 دانشیار، پژوهشگاه هوافضا، وزارت علوم، تحقیقات و فناوری، تهران، ایران
چکیده
در این مقاله، مسئله طراحی و برنامه‌ریزی بهینه‌ی یک سیستم تولید انرژی تجدیدپذیر از نوع ترکیبی مطرح و بررسی می‌شود. این سیستم از یک توربین بادی، یک مجموعه فتوولتائیک، یک مجموعه باتری و یک مصرف‌کننده تشکیل شده است. هدف اصلی، تعیین ابعاد فنی بهینه‌ی اجزای این سیستم است به‌گونه‌ای که هزینه کلّ سالیانه (شامل هزینه سرمایه‌گذاری اولیه، هزینه تعمیر و نگهداری و هزینه استهلاک) کمینه شود و در عین حال، تقاضای بار مصرفی به طور قابل اطمینان تامین گردد. برای این منظور، مساحت پنل خورشیدی، مساحت دیسک پره‌ی توربین باد و ظرفیت باتری به عنوان متغیرهای تصمیم‌گیری در نظر گرفته شده‌اند. این مسئله‌ی بهینه‌سازی پیچیده در قالب یک مدل برنامه‌ریزی ریاضی با قیود و تابع هدف خطی‌سازی شده، فرمول‌بندی می‌شود. سپس مدل ارائه شده بر اساس داده‌های واقعی سرعت باد و میزان تشعشع خورشیدی یک منطقه در استان خراسان رضوی شبیه‌سازی شده و با استفاده از چند الگوریتم بهینه‌سازی فراابتکاری جهت یافتن بهترین پیکربندی ممکن حل می‌شود. نتایج حل نشان می‌دهد که تمام روش‌ها قادر به یافتن پاسخی نزدیک به بهینه‌ی سراسری هستند، با این حال، مقایسه‌ی کارایی الگوریتم‌ها حاکی از آن است که روش بهینه‌سازی تجمعی ذرات (PSO) از نظر دقت همگرایی و پایداری، بهترین عملکرد را ارائه می‌دهد. این یافته می‌تواند راهنمای مفیدی برای مهندسان و طراحان در جهت بهینه‌سازی اقتصادی سیستم‌های انرژی هیبرید در مناطق مشابه باشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Optimization of Hybrid Renewable Energy Systems (HRES) Using Metaheuristic Methods

نویسندگان English

Soheil Nikroo 1
ُS. Hamed Hashemi Mehne 2
1 1. Faculty of Convergent Sciences and Technologies, Islamic Azad University Science and Research Branch, Tehran, Iran
2 Aerospace Research Institute, Ministry of Science and Technology, Tehran, Iran
چکیده English

This paper addresses the challenge of optimal design and planning for a hybrid renewable energy system (HRES). The system comprises a wind turbine, a photovoltaic array, a battery storage unit, and an electrical load. The primary objective is to determine the optimal technical sizing of the system components to minimize the total annualized cost, which includes capital investment, operation and maintenance, and depreciation costs, while simultaneously ensuring a reliable power supply to meet the consumer demand. The solar panel area, the wind turbine rotor swept area, and the battery bank capacity are considered as the key decision variables. This complex optimization problem is formulated as a mathematical programming model with linearized constraints and objective function. The proposed model is then simulated using real-world data for solar radiation and wind speed from a specific location in Khorasan Razavi Province, Iran. To identify the optimal configuration, several meta-heuristic optimization algorithms are employed to solve the model. The results demonstrate that all the applied methods are capable of finding solutions near the global optimum; however, a comparative analysis of algorithm performance reveals that the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm yields the best results in terms of convergence accuracy and solution stability. This finding provides a valuable guideline for engineers and designers aiming to achieve economic optimization of hybrid energy systems in similar regions.

کلیدواژه‌ها English

Renewable Energy
Optimization
Metaheuristics
Modeling
Mathematical programming
[1]  M. Amer, A. Namaane, and N. M'sirdi, "Optimization of hybrid renewable energy systems (HRES) using PSO for cost reduction," Energy Procedia, vol. 42, pp. 318-327, 2013, https://doi.org/10.1016/j.egypro.2013.11.032.
[2]   K. M. K. C. Bismark, L. G. C. Caballa, C. M. F. Yap, R. A. S. Peña, R. C. Parocha, and E. Q. B. Macabebe, "Optimization of a hybrid renewable energy system for a rural community using PSO," in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, vol. 1199, no. 1, 2023, Paper 012034, https://doi.org/10.1088/1755-1315/1199/1/012034
[3]   M. Sharafi and T. Y. ElMekkawy, "Stochastic optimization of hybrid renewable energy systems," in International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference, Boston, Massachusetts, USA, 2015, https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.08.010.
[4]   M. Korpeh, A. Lotfollahi, S. N. Faraji, A. Gharehghani, and S. Ahmadi, "Machine learning-assisted optimization of a novel hybrid solar-geothermal system supported by proton exchange membrane fuel cell for sustainable and continuous energy supply," Renewable Energy, vol. 247, 2025, Art. no. 123034, https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.123034.
[5]   S. de la Torre, J. M. González‐González, J. A. Aguado, and S. Martín, "Optimal battery sizing considering degradation for renewable energy integration," IET Renewable Power Generation, vol. 13, no. 4, pp. 572-577, 2019, https://doi.org/10.1049/iet-rpg.2018.5489.
[6]   K. H. Chang and G. Lin, "Optimal design of hybrid renewable energy systems using simulation optimization," Simulation Modelling Practice and Theory, vol. 52, pp. 40-51, 2015, https://doi.org/10.1016/j.simpat.2014.12.002.
[7]   A. Giedraityte, S. Rimkevicius, M. Marciukaitis, V. Radziukynas, and R. Bakas, "Hybrid renewable energy systems—A review of optimization approaches and future challenges," Applied Sciences., vol. 15, no. 4, 2025, Art. no. 1744, https://doi.org/10.3390/app15041744.
[8]   S. Bahramara, M. P. Moghaddam, and M. Haghifam, "Optimal planning of hybrid renewable energy systems using HOMER: A review," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 62, pp. 609-620, 2016, https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.05.039.
[9]   D. Wood, Small Wind Turbines: Analysis, Design, and Application. London: Springer, 2011.
[10] T. Khatib and W. Elmenreich, Modeling of Photovoltaic Systems Using MATLAB: Simplified Green Codes. John Wiley & Sons, Inc. 2016.
[11] G. Papazoglou and P. Biskas, "Review and comparison of genetic algorithm and particle swarm optimization in the optimal power flow problem," Energies, vol. 16, no. 3, 2023, Art. no. 1152, https://doi.org/10.3390/en16031152.
[12] T. M. Shami, A. A. El-Saleh, M. Alswaitti, Q. Al-Tashi, M. A. Summakieh, and S. Mirjalili, "Particle swarm optimization: A comprehensive survey," IEEE Access, vol. 10, pp. 10031-10061, 2022, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3142859.
[13] H. Hashemi Mehne, H. Jafari, and A. Shams Taleghani, "A hybrid method for optimal arrangement of turbine blades," Engineering Optimization, vol. 57, no. 12, pp. 3610-3630, 2025, https://doi.org/10.1080/0305215X.2024.2448199.
[14] S. H. Hashemi Mehne and S. Mirjalili, "A direct method for solving calculus of variations problems using the whale optimization algorithm," Evolutionary Intelligence, vol. 12, no. 4, pp. 677-688, 2019, https://doi.org/10.1007/s12065-019-00275-w.
[15] I. Shafieenejad, "Maximizing the velocity deflection of asteroid Didymos using the Whale optimization algorithm," Planetary and Space Science, vol. 258, 2025, Art. no. 106075, https://doi.org/10.1016/j.pss.2025.106075.
[16] I. Shafieenejad, "Design of swarm guidance for aerial spherical robots with social intelligence inspired by grasshopper' optimal motion and fuzzy logic," Aerospace Knowledge and Technology Journal, vol. 14, no. 1, pp. 193-216, 2025, (in Persian).
[17] M. Shehab, L. Abualigah, H. Al Hamad, H. Alabool, M. Alshinwan, and A. M. Khasawneh, "Moth–flame optimization algorithm: variants and applications," Neural Computing and Applications, vol. 32, no. 14, pp. 9859-9884, 2020, https://doi.org/10.1007/s00521-019-04570-6.
 
 

  • تاریخ دریافت 09 مهر 1404
  • تاریخ پذیرش 25 آبان 1404
  • تاریخ اولین انتشار 11 آذر 1404