Ein hybrider metaheuristischer Ansatz zur Lösung von wirtschaftlichen Einspeiseproblemen mit erneuerbaren Energien

Dieses Papier präsentiert einen hybriden metaheuristischen Optimierungsalgorithmus, der entwickelt wurde, um das Economic Dispatch Problem (EDP) zu lösen, das in verschiedenen Kombinationen von Kraftwerken auftritt. Der Algorithmus wird entwickelt, indem die herausragenden Merkmale der Partikelschwarmoptimierung (PSO) und des Fledermausalgorithmus (BA) assimiliert werden, und verbessert die Kostenreduktion und Konvergenz bei kürzerer Rechenzeit. Der entwickelte Algorithmus wird zur Lösung des EDP eingesetzt, das ausschließlich aus erneuerbaren Energiequellen (RES) besteht, die an verschiedenen Standorten in Pakistan implementiert sind. Das gesamte auf RES basierende EDP besteht aus Szenarien, die aus Sub-Szenarien ohne Einschränkungen bestehen, mit zeitvariablen Lasten und wirtschaftlicher Mehrbereichseinspeisung (MAED). Der Algorithmus wird auch für drei verschiedene Kombinationen von Kraftwerken getestet, bestehend aus RES, die mit thermischen Kraftwerken (TPPs) integriert sind, dem kleinskaligen thermischen Energiesystem mit Einschränkungen und einem großskaligen Energiesystem mit Valve Point Loading (VPL)-Effekt. Die vergleichende Analyse der Ergebnisse des entwickelten metaheuristischen Algorithmus mit verschiedenen vorhandenen Techniken zeigt eine angemessene Kostenreduktion, verbesserte Rechenzeiten und schnelle Konvergenz.