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Optimal Design Of Renewable Energy Systemusing Genetic Algorithm Case Study In Parangtritis

机译:使用遗传算法研究癌症算法研究的可再生能源系统的优化设计

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摘要

ABSTRAKAndil pariwisata terhadap perkembangan regional sangat besar begitu juga andilnya terhadap permasalahan lingkungan. Untuk mengurangi aspek negatif terhadap lingkungan serta meningkatkan penghematan, sistem energi terbarukan menempati prioritas penting dalam bidang pariwisata. Konfigurasi optimal sistem energi terbarukan direncanakan menggunakan Algoritma Genetika. Penelitian ini dilakukan untuk mengoptimasi sistem energi terbarukan di Parangtritis, Kretek, Bantul, Jawa Tengah. Sistem yang dirancang terdiri dari sel surya dan turbin angin, sedangkan sistem penyimpanannya menggunakan baterai dan fuel cell. Algoritma ini meminimisasi fungsi objektif biaya total yang terdiri dari biaya investasi, biaya penggantian serta biaya operasi dan perawatan. Kehandalan sistem dievaluasi menggunakan indeks Equivalent Loss Factor (). Indeks ini memberikan informasi jumlah energi yang tidak dapat dipasok oleh sistem energi terbarukan. Hasil simulasi memperlihatkan jumlah optimal sistem energi terbarukan dicapai dengan jumlah sel surya sebanyak 3, baterai 48,turbin angin sebanyak 36, elektroliser sebanyak 3, tangki hidrogen 2 dan fuel cell sebanyak 8. Nilai ELF yang digunakan dalam penelitian ini adalah 0.01.ABSTRACTTourism has a massive contribution to regional development and shares environmental issues. Reducing reliances on fossil fuel, it is not still adequating energy consumption yet to cause development of renewable energy in crucial position for tourism desicition. An optimal configuration of renewable energy system was planned by Genetic Algorithm in this work. This research conducted to optimize renewable  energy system in Parangtritis, Kretek, Bantul Central Java. The system consisted of solar cells and wind turbines, and the batteries and fuel cells were as storage system. The algorithm minimize objective function of total cost consisted of investment, replacement as well as operating and maintenance costs. A reability evaluation of the system was given by Equivalent Loss Factor (). This index inform an insufficient energy in the systems. The simulation showed an optimum size of the system, achieved by size of PV, battery, wind turbine, electrolizer, hidrogen tank and fuel cell were  3, 48, 36, 3, 2, 8 respectively. The ELF used in this simulation was 0.01. Keywords: fossil fuel,  renewable energy, tourism, Equivalent Lost Factor
机译:Abstracandil旅游业对区域发展是非常大的,以及它的环境问题作出贡献。为了减少对环境和增加储蓄的消极方面,可再生能源系统中占有旅游领域的重要的优先事项。可再生能源系统的最佳配置计划使用遗传算法。这项研究进行了Parangtritis,丁香烟,班图尔,中爪哇优化的可再生能源系统。设计系统包括太阳能电池和风力涡轮机,而存储系统使用电池和燃料电池。此算法减少了包括投资成本,更换成本和运营维护成本的总成本的目标函数。系统的可靠性使用等效损耗因子进行评估()。该指数提供不能由可再生能源系统供给的能量的量的信息。仿真结果表明由多达3,36个电池,36个的风力涡轮机,的3电解,氢2辆坦克和8的燃料电池的太阳能电池的数量来实现的可再生能源系统的最佳量。在本研究中使用的小精灵值是0.01.AbstractTourism拥有海量贡献区域发展和共享环境问题。对化石燃料的减少Reliances,它是不是依然还在Adequating能源消费还没有导致可再生能源的发展,旅游Desicition至关重要的地位。可再生能源系统的最佳配置是由遗传算法在这个工作计划中。此研究,旨在优化可再生能源系统在Parangtritis,丁香烟,班图尔爪哇。太阳能电池的系统由和风力涡轮机,以及电池和燃料电池分别为存储系统。该算法最大限度地减少投资的总成本包括,更换以及运营和维护成本的目标函数。该系统的REILILITY评估是由等效损耗因数()给出。该指数告知不足的能量系统。该模拟显示系统的一个最佳尺寸,由PV,电池,风力发电机,Electrolizer,氢气罐和燃料电池分别为3,48,36,3,2,8 RESPECTTEY的大小来实现的。在这种使用模拟精灵为0.01。关键词:矿物燃料,可再生能源,旅游,相当于失去的因素

著录项

  • 作者

    SRI UTAMI;

  • 作者单位
  • 年度 2018
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