再生可能システムと統合された火力発電所の効率的な供給による発電部門の温室効果ガス排出削減

Scientific Reports volume 12、記事番号: 12380 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

この研究は、再生可能エネルギー システムを用いた複合確率的エネルギー排出量配分 (CPEED) の数学的モデルの開発に貢献することを目的としており、既存の賢明なクロゴケグモ最適化 (ABWO) アルゴリズムに基づく新しいフレームワークを提案しています。 再生可能エネルギー発電技術は、汚染削減と持続可能な開発に貢献しています。 したがって、この研究は、再生可能エネルギー発電システムとの関連で CPEED 問題を調査し、電力システムのエネルギーと気候の利点を高めることを目的としています。 ここでは、ABWO アプローチを使用してコストと汚染物質排出の最適なソリューションを得るために、従来の火力発電所と風力や太陽光などの再生可能エネルギー源と組み合わせた 5 つのベンチマーク テスト システムを検討します。 この優位性は環境への影響に限定されず、エネルギー供給の多様化と輸入燃料への依存の削減ももたらします。 その結果、研究結果は、再生可能エネルギーの使用量と普及率を高めながら、発電システムに関連する燃料と汚染物質の排出コストの削減に貢献します。 最後に、設計されたスキームのパフォーマンスと有効性は、包括的な実験結果と統計分析によって完全に検証されました。

電力と燃料による発電の需要の増大は、温室効果ガスの排出と地球規模の気候変動に大きく寄与しています1、2。 経済と産業の進歩が世界中で加速するにつれて、この有害な役割はさらに顕著になっています。 この目的を達成するために、エネルギー産業では、従来の火力発電所に加えて風力や太陽光などの再生可能エネルギー源（RES）を統合することで排出量を削減する傾向にあります。 エネルギー排出負荷配分 (EELD) は、さまざまな平等および不平等制約のもとで、気候変動の利点とともに電力システムのエネルギーを最適化するための重要な問題です 3,4。 経済的負荷配分 (ELD) は現在、静的 ELD と動的エネルギー排出配分 (DEED) に分類されています。 後者では、コストと排出量目標の両方が考慮されます。 さらに、再生可能エネルギーの生産を DEED に統合する、別の高性能複合エネルギー排出量供給 (CPEED) の問題もあります。 CPEED は、再生可能エネルギー源 (風力や太陽光など) と従来の火力発電所の多目的経済排出関数の両方を考慮します。 さらに、CPEED 最適化問題に関連する複雑な制約は、その複雑かつ多次元的な性質により処理がより困難になります。 CPEED 問題に対処する場合、火力発電所によって課せられる制限に加えて、ネットワーク負荷需要制約、発電機の運転容量制限、発電ユニットの上昇率制限、運転禁止領域 (FOR) などの制限を考慮することが重要です。再生可能エネルギー源によって。 結果として、CPEED は複数の目的を伴う非常に困難な最適化問題になります。 現在、多くの専門家が、もっぱら風力発電と太陽光発電のレンズを通して CPEED 問題の調査に取り組んでいます5,6。

再生可能エネルギー生産が電力システムに及ぼす影響を調査するために、研究 7 では CPEED 目的関数で風力と太陽光発電の両方の再生可能エネルギー生産を考慮しています。 さらに、最先端のABWOコンピューティング手法に基づく新しいソリューションの実装が、RESを考慮した燃料コストと大気排出量の最適なソリューションを求めて研究されています。 数値手法と人工知能アルゴリズムは、それぞれ EELD と DEED の非線形目的関数を解くためにこれまでに開発された 2 種類の手法です。 数値手法は一般に、凸型エネルギー負荷ディスパッチ (CELD) 問題を解決するための、勾配反復最適化アルゴリズム 8、ラムダ増分コスト反復アプローチ 9、線形計画法 10、二次計画法 11 およびニュートン・ラフソン スキーマ 12 などの反復手法です。 粒子群最適化 13、強化バショウカジキアプローチ (ESFA) 14、遺伝的アルゴリズム 15,16、実コード化化学反応最適化 17、生物地理学ベースの最適化 18、ハイブリッド確率的最適化 (HSO) 19,20 などのさまざまな人工知能および進化的プログラミング技術は、複雑で制約のある多目的の現実世界のエンジニアリング問題を解決するために開発されました。