Contribution to the Study of Hybrid Renewable Energy Systems in Micro-grid Power System

Abstract

تركز هذه الأطروحة على تحديد القيس الأمثل لنظام شبكة صغيرة مستقلة تتألف من محطات كهروضوئية، ومحطات توليد الطاقة من الرياح، والبطاريات، ومولدات الديزل، والمبدلات الالكترونية لتلبية الطلب على الطاقة في مجمع سكني معزول عن الشبكة بمنطقة في ولاية الجلفة بالجزائر. في هذا السياق، تم اقتراح خوارزميات ذكاء السربفي هذه الأطروحة مثل خوارزمية قنديل البحر، وخوارزمية اليعسوب، وخوارزمية تحسين الجراد ومُحسِّن أسد النمل. لقد تم تطبيق التقنيات المقترحة لتحديد ثلاثة متغيرات تصميمية، وهي الطاقة الاسمية للمحطة الكهروضوئية، وعدد محطات توليد الطاقة من الرياح، وعدد أيام استغلال البطارية مع تقليل تكلفة الطاقة وزيادة الموثوقية. تم فحص فعالية كل خوارزمية في التعامل مع مشكلة التحسين عن طريق مقارنة أدائهم. نتائج المحاكاة تؤكد أن خوارزمية MOSSA تتفوق على تقنيات MODA وMOGOA وMOALO، حيث تظهر الحلول المثلى المقدمة تفوقًا واضحًا مقارنة بالنتائج الأخرى المقدمة. النتائج المحصلة لا تشمل فقط حلاً أمثلًا واحدًا ولكن مجموعة من الحلول المثالية (جبهة باريتو). ولذلك، فإن الهدف التصميمي لنظام الشبكة الصغيرة المستقلة هو الحصول على مجموعة من الحلول المثالية التي سيتم اعتمادها بعد اجراء سيناريوهات مختلفة، مما يوفر للمصممين عدة خيارات. وعلاوة على ذلك، تم إجراء تحليل لانبعاثات ثاني أكسيد الكربون، واستهلاك الوقود، وتكلفة الطاقة، والتكلفة الإجمالية للمشروع، وتدفق الطاقة لتقييم تأثيرها على أداء الشبكة الصغيرة. و نشير هنا أن الشبكة الصغيرة المقترحة فعالة للغاية وصديقة للبيئة، مما يجعلها حلاً مثاليًا للمناطق النائية أو الأماكن ذات إمدادات غير مستقرة للطاقة. تقدم هذه الدراسة أيضا معلومات مفيدة لأصحاب القرار الذين يعملون على تطوير قطاع الطاقة المتجددة في الجزائر. This thesis focuses on the optimal sizing of an autonomous microgrid system consisting of photovoltaics, wind turbines, batteries, diesel generators, and inverters to meet the energy demand of an off-grid residential community in the state of Djelfa, Algeria. In this context, several swarm intelligence algorithms such as the Salp Swarm Algorithm, Dragonfly Algorithm, Grasshopper Optimization Algorithm, and Ant Lion Optimizer have been proposed in this thesis for solving the optimization problem. The proposed approaches are applied to determine three design variables: the nominal power of photovoltaic, the number of wind turbines, and the number of battery autonomy days, with the minimization of the cost of energy and maximization of reliability. The effectiveness of each algorithm in addressing the optimization issue is investigated by comparing their performances. The simulation results confirm that MOSSA outperforms MODA, MOGOA, and MOALO, where the offered optimal solutions show clear superiority compared to other presented results. The results obtained include not just one optimal solution but a set of optimal solutions (Pareto front). Therefore, the design goal of the stand-alone microgrid system is to obtain a set of optimal solutions to be adopted following different scenarios, offering the designers several options. Furthermore, analyses of CO2 emissions, fuel consumption, COE, total NPC, and energy flow of the proposed system configuration were performed to assess their impacts on the microgrid performance. This suggests that the proposed microgrid is highly efficient and environmentally friendly, making it an ideal solution for remote areas or places with unreliable grid power supplies. This study will provide useful information for decision-makers working to develop Algeria’s renewable energy sector. Cette thèse concentre sur le dimensionnement optimal d’un micro-réseau autonome composé des générateurs photovoltaïques, de turbines éoliennes, des batterieset des générateurs diesel pour répondre à la demande d’énergie d’une communauté résidentielle hors réseau d’un site à la région de Djelfa, en Algérie. Dans ce contexte, plusieurs algorithmes d’intelligence en essaim tels que l’algorithme Salp Swarm, l’algorithme Dragonfly, l'algorithme d’optimisation Grasshopper et l’optimiseur Ant Lion ont été proposés dans cette thèse pour résoudre le problème d’optimisation. Les approches proposées sont appliquées pour déterminer trois variables : la puissance nominale de l’énergie photovoltaïque, le nombre d’éoliennes et le nombre de jours d’autonomie de la batterie, avec la minimisation du coût de l’énergie et la maximisation de la fiabilité. L’efficacité de chaque algorithme pour résoudre le problème d’optimisation est étudiée avec une comparaissant desperformances. Les résultats des simulations confirment que la méthode MOSSA surpasse les autres méthodes tel que : la MODA, la MOGOA et la MOALO, où les solutions optimales proposées montrent une nette supériorité. Les résultats obtenus ne comprennent pas uniquement une solution optimale mais un ensemble de solutions optimales (front de Pareto). Par conséquent, l’objectif de conception du système : micro-réseau autonome vise à obtenir un ensemble de solutions optimales en fonction de différents scénarios, offrant ainsi plusieurs options aux concepteurs. De plus, des analyses des émissions de CO2, de la consommation de carburant, du COE, du NPC total et du flux d’énergie de la configuration proposée du système ont été effectuées pour évaluer leur impact sur les performances du micro-réseau. Cela suggère que le micro-réseau proposé est très efficace avec un respect d’environnement.Il forme une solution idéale pour les zones éloignées ou les endroits sous-alimentés électriquement. Cette étude fournira ainsi, des informations utiles aux décideurs travaillant au développement du secteur des énergies renouvelables en Algérie.