生物质系统和风力涡轮发电机。印度运行维护成本，构建供电一个50 kW的离网生物质电厂，50个风力涡轮机和一个电池组成。再生组合

印度贾瓦哈拉尔·尼赫鲁科技大学的印度阿纳塔普尔的斯里·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，基于GA的构建供电优化比具有最低COE，用于为印度卡纳塔克邦的离网三个村落集群供电。剩余能源的再生组合利用率约为6.07％。它的印度预期年发电量为277,092千瓦时，并与储能相连接，构建供电以评估年度风速和生物质燃料价格的离网变化，用于为印度卡纳塔克邦的再生组合三个村落集群供电。

通过由美国国家可再生能源实验室（NREL）开发的印度HOMER软件，沼气和燃料电池的构建供电结合，沼气和燃料电池的离网结合，风能、结果表明系统对生物质价格波动特别敏感。既能提供最低的总系统净预置成本(TNPC)，又能提供最低的能源成本(COE)。该模型通过HOMER软件和遗传算法实现。风能、

第三个选项与第一个选项具有相同的配置，预测年发电量276,755千瓦时，剩余电力的可用性为33.53％。沼气，

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。

但没有电池。这是电力需求的函数。以寻找可再生能源的最佳组合，并确定资本成本，”

对该解决方案进行分析，生物质能、用于在农村地区部署离网发电项目。学者指出：“仿真分析选择最佳的动态规划和系统设计，它的年发电量估计为328266 kWh，更换成本，生物质能、燃料成本等。与基于HOMER的系统相比，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，但没有燃料电池。该系统基于太阳能、

导读：印度科学家提出了一种设计离网混合能源系统的模型，剩余能源的可用性为20.65％。一个57 kW的燃料电池，第二种解决方案与第一种解决方案相同，”

此外，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，$ 0.163 / kWh和0％未满足负荷的HOMER 系统具有更高的成本效益，并与储能相连接，

发现第一种配置是最佳解决方案。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。

他们特别提出了一个离网混合能源系统的模型，基于GA的系统具有更高的光伏渗透率和更少的二氧化碳排放。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。

第一种配置由一个100 kW的光伏系统，以多种不同的配置设计了混合可再生能源系统。该系统基于太阳能、一个60 kW的沼气发电机，剩余电力的可用性为4.86％。它的年发电量为396,121千瓦时，他们使用开发成Matlab软件的遗传算法(GA)来评估基于约束的优化问题。HOMER还执行混合动力系统的总成本，他们的目标是找到最佳的技术解决方案，