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Holistic planning framework for multi-energy microgrids: A multi-objective perspective on system optimization
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AI
DOI：10.1016/j.apenergy.2025.125953.png)
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摘要
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多能源微电网为跨部门满足能源需求提供了可持续且高效的解决方案。然而，由于可再生能源发电的波动性和能源系统复杂的耦合关系，确定分布式能源资源（DERs）的最佳容量具有挑战性。本研究开发了一个多目标规划框架，以平衡系统成本、可再生能源整合和削减减少，适用于挪威等寒冷气候地区。该优化问题通过非支配排序遗传算法-II（NSGA-II）和逼近理想解的排序方法（TOPSIS）求解，使决策者能够根据预设标准选择最佳配置。敏感性分析显示，可再生能源占比存在70%的阈值，超过该阈值后削减和系统成本将显著增加。风能系统显著影响可再生能源占比和削减，同时储能和热泵在缓解削减方面的作用也得到了分析。后优化分析将相对电网规模（RGS）作为附加标准，以研究电气和供暖系统相互依赖对系统规划的影响。结果表明，在输入波动性条件下，优化相对电网规模对提升系统韧性至关重要，RGS = 1.11在目标与性能指标上实现了最平衡的表现。此外，还讨论了将所开发模型扩展至其他气候区域和网络的可能性。
Keyword:
Microgrid
Multi-energy system
Multi-objective optimization
Planning
Genetic algorithm
Grid size
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
11
论文数:
2.6W
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17.8W
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