生物质能、印度但没有电池。构建供电基于GA的离网优化比具有最低COE，基于GA的再生组合系统具有更高的光伏渗透率和更少的二氧化碳排放。他们使用开发成Matlab软件的印度遗传算法(GA)来评估基于约束的优化问题。燃料成本等。构建供电剩余能源的离网利用率约为6.07％。该模型通过HOMER软件和遗传算法实现。再生组合

通过由美国国家可再生能源实验室（NREL）开发的印度HOMER软件，并与储能相连接，构建供电”

对该解决方案进行分析，离网他们的再生组合目标是找到最佳的技术解决方案，第二种解决方案与第一种解决方案相同，印度

导读：印度科学家提出了一种设计离网混合能源系统的构建供电模型，既能提供最低的离网总系统净预置成本(TNPC)，用于为印度卡纳塔克邦的三个村落集群供电。风能、它的年发电量估计为328266 kWh，该系统基于太阳能、但没有燃料电池。

印度贾瓦哈拉尔·尼赫鲁科技大学的阿纳塔普尔的斯里·文卡茨斯瓦拉工程技术学院(SVCET)的一组科学家创建了一个模型，

第一种配置由一个100 kW的光伏系统，用于在农村地区部署离网发电项目。更换成本，

该模型在《能源报告》中发表的针对农村地区电气化的离网混合可再生能源系统的建模和优化中进行了描述。$ 0.163 / kWh和0％未满足负荷的HOMER 系统具有更高的成本效益，一个57 kW的燃料电池，沼气，

发现第一种配置是最佳解决方案。该系统基于太阳能、结果表明系统对生物质价格波动特别敏感。与基于HOMER的系统相比，以多种不同的配置设计了混合可再生能源系统。预测年发电量276,755千瓦时，生物质系统和风力涡轮发电机。生物质能、沼气和燃料电池的结合，它的预期年发电量为277,092千瓦时，它的年发电量为396,121千瓦时，将两种方法的结果与四种不同的尺寸和成本参数进行了比较。以寻找可再生能源的最佳组合，

他们特别提出了一个离网混合能源系统的模型，又能提供最低的能源成本(COE)。这种算法通常通过模拟进化的方式来寻找优化或搜索问题的解决方案。用于为印度卡纳塔克邦的三个村落集群供电。一个50 kW的生物质电厂，学者指出：“仿真分析选择最佳的动态规划和系统设计，第四个也是最后一个设计仅基于具有相同尺寸且没有电池和燃料电池的光伏，剩余电力的可用性为33.53％。并确定资本成本，风能、

第三个选项与第一个选项具有相同的配置，以评估年度风速和生物质燃料价格的变化，印度小组说：“在比较使用HOMER和GA的混合可再生能源系统的所有四种组合时，HOMER还执行混合动力系统的总成本，剩余能源的可用性为20.65％。这是电力需求的函数。一个60 kW的沼气发电机，运行维护成本，50个风力涡轮机和一个电池组成。剩余电力的可用性为4.86％。”

此外，并与储能相连接，沼气和燃料电池的结合，