فصلنامه سیستم های انرژی پایدار

فصلنامه سیستم های انرژی پایدار

بهینه‌سازی چندهدفه سیستم تجدیدپذیر خورشیدی-بادی-زمین‌گرمایی برای تولید همزمان برق، آب شیرین، هیدروژن و اکسیژن با استفاده از ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی مکانیک، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
2 گروه مهندسی مکانیک، واحد دزفول، دانشگاه آزاد اسلامی، دزفول، ایران
10.22059/ses.2026.421901.1293
چکیده
در این پژوهش، تحلیل ترمودینامیکی و اقتصادی یک سیستم تجدیدپذیر هیبریدی مبتنی بر انرژی خورشیدی، بادی و زمین‌گرمایی برای تولید هم‌زمان هیدروژن، اکسیژن، آب شیرین و برق پاک ارائه شده است. مدل‌سازی سیستم شامل کلکتور خورشیدی سهموی خطی، توربین بادی، سیکل‌های رانکین بخار و آلی، اسمز معکوس و الکترولایزر غشای تبادل پروتون با نرم‌افزار (EES) انجام شد. برای بهینه‌سازی چندهدفه، از روش ترکیبی شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک استفاده گردید و دو تابع هدف بازده اگزرژی و نرخ هزینه با ۹ متغیر تصمیم شامل تعداد توربین بادی، دمای زمین‌گرمایی، فشار ورودی به توربین و پمپ بخار، بازده پمپ و توربین، دبی جرمی زمین‌گرمایی، دمای ورودی به اواپراتور و دمای پینچ‌پوینت اواپراتور بهینه‌سازی شدند. بر اساس خروجی الگوریتم بهینه‌سازی، نقطه‌ی بهینه‌ی سامانه با بازده اگزرژی 6/22 درصد و نرخ هزینه‌ی ساعتی ۲۳۸ دلار قابل شناسایی است. در ادامه، عملکرد سیستم پیشنهادی در چهار شهر تهران، اهواز، اصفهان و شیراز با استفاده از داده‌های آب‌وهوایی ساعتی شامل شدت تابش خورشیدی و سرعت باد بررسی شد. نتایج نشان داد که سامانه در شهرهای مورد مطالعه سالانه بین 38 تا 44 میلیون کیلووات‌ساعت برق تولید می‌کند. همچنین، با فرض شرایط یکسان منبع زمین‌گرمایی در چهار شهر مورد مطالعه، اصفهان در مقایسه عملکرد تولیدی سامانه تحت شرایط اقلیمی بررسی‌شده، بالاترین مقدار را نشان داد. تحلیل زیست‌محیطی نشان داد که در سناریوی شبیه‌سازی‌شده برای اصفهان، سامانه می‌تواند از انتشار حدود 9 هزار تن کربن‌دی‌اکسید جلوگیری کرده، معادل 215 هزار دلار صرفه‌جویی در هزینه‌های زیست‌محیطی به همراه داشته و به گسترش 43 هکتار فضای سبز کمک نماید.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Multi-Objective Optimization of a Solar-Wind-Geothermal Hybrid Renewable System for Simultaneous Production of Electricity, Fresh Water, Hydrogen, and Oxygen Using a Combined Neural Network and Genetic Algorithm Approach

نویسندگان English

Ali Farahmandpour 1
Ashkan Ghafouri 1
Ehsanolah Assareh 2
Ali Falavand Jozaei 1
1 Department of Mechanical Engineering, Ahv.C., Islamic Azad University, Ahvaz, Iran
2 Department of Mechanical Engineering, Dez.C., Islamic Azad University, Dezful, Iran
چکیده English

In this study, thermodynamic and economic analysis of a hybrid renewable system based on solar, wind, and geothermal energy for simultaneous production of hydrogen, oxygen, fresh water, and clean electricity is presented. System modeling, including parabolic trough solar collector, wind turbine, steam and organic Rankine cycles, reverse osmosis, and proton exchange membrane electrolyzer, was performed using EES software. For multi-objective optimization, a hybrid method combining neural networks and genetic algorithm was employed. Two objective functions, exergy efficiency and cost rate, were optimized with nine decision variables: number of wind turbines, geothermal temperature, inlet pressure to turbine and steam pump, pump and turbine efficiencies, geothermal mass flow rate, evaporator inlet temperature, and evaporator pinch-point temperature. Based on the optimization output, the optimal system point achieves an exergy efficiency of 22.6% and an hourly cost rate of $238. Subsequently, the performance of the proposed system was comparatively evaluated in four Iranian cities—Tehran, Ahvaz, Isfahan, and Shiraz—using hourly weather data, including solar radiation, wind speed, and ambient temperature. Results showed that the system can generate between 38 to 44 million kWh of electricity annually in these cities. Under the assumed identical geothermal conditions, Isfahan showed the highest system performance among the four climatic cases, mainly due to its comparatively favorable solar radiation and wind conditions. Environmental analysis revealed that system deployment in Isfahan could prevent approximately 9,000 tons of CO₂ emissions, resulting in $215,000 environmental cost savings and contributing to 43 hectares of green space expansion.

کلیدواژه‌ها English

Genetic Algorithm
Geothermal Energy
Green Hydrogen
Multi-Generation System
Multi-Objective Optimization

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 11 آبان 1405