Optimal Design and Energy Management of Isolated Hybrid Renewable Energy Systems Using Advanced Optimization Techniques. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF PhD Dissertation_Ahmed_g202115590_To_DGS.pdf Restricted to Repository staff only until 7 December 2026. Download (19MB)

Arabic Abstract

يُعَدّ ضمان الوصول إلى الطاقة الموثوقة والمستدامة وبتكلفة اقتصادية معقولة في المناطق النائية وغير المتصلة بالشبكة من أبرز التحديات العالمية الحيوية. وتُمثل أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة (HRESs) التي تدمج بين عدة تقنيات للطاقة النظيفة مسارًا واعدًا لتحقيق وصولٍ مستدامٍ وموثوقٍ إلى الطاقة وتعزيز الاستدامة البيئية. تقدم هذه الرسالة إطارًا متكاملًا للتصميم الأمثل، والتحليل التقني–الاقتصادي، وإدارة الطاقة لأنظمة الطاقة المتجددة المعزولة، وذلك باستخدام خوارزميات تحسين مستوحاة من الطبيعة لمعالجة السلوك غير الخطي في الأنظمة متعددة المتغيرات والأهداف. يهدف الإطار المقترح إلى تعزيز موثوقية النظام، وخفض تكاليف الطاقة والانبعاثات البيئية، وتوفير منصة متقدمة لدعم اتخاذ القرار في تخطيط الطاقة المستدامة بالمناطق غير المرتبطة بالشبكة. كما تؤكد الرسالة على الابتكار الخوارزمي والتكامل بين تقنيات الطاقة المتجددة على مستوى النظام، بما في ذلك الألواح الكهروضوئية (PV)، وتوربينات الرياح (WTs)، والمولدات العاملة بالديزل (DsG)، إلى جانب تقنيتي تخزين أساسيتين: بطاريات تخزين الطاقة، والتخزين القائم على الهيدروجين الذي يشمل وحدة التحليل الكهربائي للماء وخلايا الوقود وخزان الهيدروجين. يهدف الإطار العام للتحسين إلى تقليل تكلفة الطاقة المستوية (LCOE) وتحسين موثوقية النظام الممثلة في احتمالية فقدان الإمداد بالطاقة (LPSP) وتقليل الطاقة الفائضة (EE)، مع تضمين مؤشرات الأداء الاجتماعية والاقتصادية والبيئية مثل انبعاثات دورة الحياة (LCE)، ونسبة الطاقة المتجددة (RF)، وإمكانية خلق فرص العمل. كما أُجريت تحليلات إحصائية لدراسة تأثير تباين المتغيرات الرئيسة على أداء النظام المحسَّن واستقراره خلال فترة تشغيل المشروع التي تمتد لـ 25 عامًا. تم تطوير وتطبيق سلسلة من خوارزميات التحسين المستوحاة من الطبيعة والمُحسّنة، صُمِّمت كل منها لمعالجة نقاط الضعف في الأساليب السابقة، بهدف تحقيق تقارب أكثر كفاءة وتوازن أدق بين مرحلتي الاستكشاف والاستغلال، وضمان أداءٍ موثوقٍ في فضاءات التصميم متعددة الأهداف. وقد تم التحقّق من فعالية هذه الخوارزميات من خلال تحليلات إحصائية شاملة ومقارنات معيارية مع أحدث خوارزميات التحسين، باستخدام بيانات مناخية حقيقية من مدينة ينبع بالمملكة العربية السعودية لضمان الملاءمة العملية وقابلية التكرار. تقع مدينة ينبع عند خط عرض 24.09° شمالًا وخط طول 38.06° شرقًا على ساحل البحر الأحمر في منطقة المدينة المنورة، وتم اختيارها كحالة دراسية نظرًا لوفرة الإشعاع الشمسي وطاقة الرياح فيها، فضلًا عن محدودية الوصول إلى الشبكة الكهربائية في المناطق الريفية والساحلية المجاورة. يبلغ متوسط الإشعاع الشمسي السنوي في المنطقة نحو 5.22 كيلوواط ساعة/م²/يوم، ومتوسط سرعة الرياح 6.19 م/ث، مما يوفّر تكاملًا متميزًا بين مصادر الطاقة المتجددة ويجعلها موقعًا مثاليًا لتكامل أنظمة الطاقة الشمسية والرياح. كما أن توافر التجمعات السكنية الريفية والأنشطة الصناعية وطلب المياه الناتج عن محطات التحلية يجعل من ينبع بيئة واقعية وتحديًا فنيًا مناسبًا لتقييم الأنظمة الهجينة المقترحة التي تُغذّي المجتمع السكني المحلي. تتجلّى فعالية الإطار المقترح من خلال تطبيقه على دراسة حالة مدينة ينبع، حيث جرى تنفيذ ثلاث خوارزميات تحسين متقدمة هي خوارزمية الفيضان (FLA) وخوارزمية فظ البحر المحسّنة (mWO) وخوارزمية الطائر الطنّان بالاستيفاء التربيعي (LQIAHA) على تكوينات مختلفة من أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة، صُمِّمت كل منها لمعالجة تحديات تشغيلية وتكاملية محدّدة ضمن الظروف البيئية نفسها. وقد استُخدمت خوارزمية الفيضان (FLA) لتحقيق تحسين متعدد الأهداف يشمل تكلفة الطاقة وموثوقية الإمداد وتقليل الطاقة الفائضة في أنظمة طاقة هجينة مخصَّصة للمناطق الريفية تتكوّن من منظومات الطاقة الشمسية الكهروضوئية وتوربينات الرياح والمولدات العاملة بالديزل والبطاريات لتغذية الطلب الكهربائي للمجتمع السكني. أسهمت الخوارزمية في خفض تكلفة الطاقة (LCOE) إلى 0.1129 دولار لكل كيلوواط ساعة، وتقليل احتمالية فقدان الإمداد بالطاقة (LPSP) إلى 0.15%، وخفض الطاقة الفائضة (EE) إلى 3.83%، كما تفوّقت عدد من الخوارزميات المرجعية عبر 30 تجربة مستقلة، مؤكدةً استقرارها العالي في التقارب وأدائها الإحصائي الموثوق. وحقّق التكوين المحسّن اعتمادًا كبيرًا على مصادر الطاقة المتجددة في تغذية الأحمال بنسبة تقارب 89.3%، مع انبعاثات دورة حياة بلغت نحو 5.89×10⁵ كغ من مكافئ ثاني أكسيد الكربون سنويًا، إلى جانب خلق نحو 90 فرصة عمل على مدى فترة المشروع البالغة 25 عامًا، مما يؤكد تفوقه التقني وجدواه الاقتصادية والاجتماعية في تحقيق كهربة ريفية موثوقة ومستدامة. وانطلاقًا من هذا الإطار، تم تطوير خوارزمية فظ البحر المحسّنة وتطبيقها على حالة مدينة ينبع الساحلية بهدف تحقيق تحسين تكاملي بين الطاقة والمياه لتوفير الكهرباء والمياه العذبة من خلال محطة التحلية بتقنية التناضح العكسي. يتكوّن النظام المقترح من ألواح الطاقة الشمسية وتوربينات الرياح والمولدات العاملة بالديزل ووحدات البطاريات ومحطة التحلية، وتُدار مكوّناته ضمن استراتيجية لإدارة الطاقة (EMS) قائمة على القواعد التشغيلية. ويتمثّل أحد أبرز الإسهامات في الاستخدام المبتكر للطاقة المتجددة الفائضة، حيث تعمل محطة التحلية كوحدة مرنة تُشغَّل بعد تلبية الطلب الكهربائي وشحن البطاريات، مما يؤدي إلى امتصاص الطاقة الفائضة وتقليل الفاقد وتعزيز كفاءة استغلال الموارد المتاحة. ولمعالجة مشكلة التقارب المبكر وضعف تنوّع الحلول في الخوارزمية الأصلية، تم إدخال آلية قيادة وانتقاء موجّهة، واستراتيجية تعلّم متعامد، ومتحكم توازني تكيّفي يوفّر تناغمًا بين مرحلتي الاستكشاف والاستغلال. وقد أدّت هذه التحسينات إلى تقارب أسرع وأكثر سلاسة وحقّقت أداءً متفوّقًا إحصائيًا مقارنة بعدد من الخوارزميات المرجعية. وأظهر النظام المحسَّن أداءً متميّزًا، إذ حقّق تكلفة طاقة مستوية قدرها 0.171 دولار لكل كيلوواط ساعة وتكلفة مياه تبلغ نحو 0.772 دولار للمتر المكعّب، مع انبعاثات دورة حياة تُقدّر بنحو 1.5 مليون كيلوغرام سنويًا، واعتمادًا كبيرًا على مصادر الطاقة المتجددة بنسبة بلغت 71.9%، إضافةً إلى خلق نحو 90 فرصة عمل على مدى عمر المشروع البالغ 25 عامًا. وتؤكد النتائج أن دمج وحدات التحلية المرن في منظومة الطاقة يسهم بفاعلية في تقليل الفاقد وتحسين كفاءة استخدام الموارد، بينما أظهر تحليل الحساسية ثبات أداء النظام تحت تغيرات الأسعار، وسعر الفائدة، ونمو الأحمال الكهربائية، مما يبرهن أن إدارة الطاقة الفائضة عبر خوارزمية فظ البحر المحسّنة تمثل حلًا عمليًا وواعدًا للاستثمار في أنظمة الطاقة الساحلية المتجددة. وفي إطار التقدّم المنهجي، تم تطوير خوارزمية هجينة جديدة تُعرف بخوارزمية الطائر الطنّان الاصطناعي بالاستيفاء التربيعي الموجَّه بالقيادة، وتطبيقها على نظامٍ هجينٍ قائمٍ على الهيدروجين يدمج بين منظومة الطاقة الشمسية الكهروضوئية وتوربينات الرياح والمحلّل الكهربائي وخلايا الوقود وخزانات الهيدروجين، بهدف دعم التخزين طويل الأمد وتحقيق التشغيل الخالي من الانبعاثات لخدمة المجتمع السكني نفسه. تعتمد الخوارزمية على آلية استيفاء تربيعي موجهة بالقيادة لتحديد الحلول المثلى وتوجيه عملية البحث نحو أفضل المناطق في فضاء الحلول، مع تحسين دقة البحث المحلي حول موقع القائد. وتعمل هذه الآليات معًا على رفع كفاءة التقارب، والحفاظ على توازن الاستكشاف والاستغلال، وتقليل احتمالية التوقف المبكر. أظهرت نتائج المقارنة مع الخوارزميات المماثلة تفوّق الخوارزمية المقترحة من حيث الدقّة والاستقرار، حيث حققت تكلفة طاقة مستوية بلغت نحو 0.445 دولار لكل كيلوواط ساعة، وهي أقل بكثير من التكوينات الأخرى، محققًا اعتمادًا كبيرًا على مصادر الطاقة المتجددة في تغذية الأحمال بنسبة تقارب 71.9%، إلى جانب خلق نحو 90 فرصة عمل على مدى فترة المشروع. وتؤكد هذه النتائج الجدوى التقنية والاقتصادية والاجتماعية لأنظمة الطاقة الهيدروجينية خلال العمر التشغيلي للمشروع البالغ 25 عامًا. ويُظهر التقييم المقارن بين التكوينات الثلاثة المحسّنة، النظام الأساسي لإمداد الكهرباء، والنظام المتكامل للطاقة والمياه باستخدام التحلية بالاعتماد على الطاقة الفائضة، ونظام التخزين القائم على الهيدروجين لتحقيق الاستقلالية طويلة الأمد، تطورًا متسقًا في القدرات والاستدامة. وتبيّن النتائج أن تخزين البطاريات يمثل الحل الأكثر فعالية من حيث التكلفة والأكثر موثوقية لموازنة الطاقة على المدى القصير في نظام ينبع الهجين، بينما يوفر تخزين الهيدروجين أداءً متفوقًا للتخزين طويل الأمد والتشغيل عديم الانبعاثات. وتسلط هذه النتائج الضوء على التكامل بين التقنيتين، مشيرةً إلى أن الدراسات المستقبلية التي تبحث في تطبيقهما المشترك قد تُعزز من مرونة واستدامة الأنظمة في المجتمعات غير المتصلة بالشبكة. تُقدم هذه الرسالة إسهاماتٍ مهمة في مجالي خوارزميات التحسين الحاسوبي وتصميم أنظمة الطاقة المستدامة من خلال الدمج بين التطوير الخوارزمي والتحليل التقني–الاقتصادي–الاجتماعي–البيئي. وتُرسخ النتائج إطارًا قويًا وقابلًا للتكرار لتحسين أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة تحت ظروف تشغيل متنوعة، موفرةً رؤى عملية لنشر شبكات مصغّرة منخفضة الكربون وذات جدوى اقتصادية عالية في المناطق الريفية والساحلية، بما يتماشى مع رؤية المملكة العربية السعودية 2030. وإلى جانب تطورها المنهجي، توفر هذه الرسالة أساسًا قابلًا للتوسّع لتطبيقات مستقبلية في أنظمة ترابط الطاقة والمياه والهيدروجين، بما يدعم التحول العالمي نحو أنظمة طاقة صفرية الانبعاثات، وكفؤة الموارد، وشاملة التنمية.

English Abstract

Ensuring reliable, affordable, and sustainable energy access in off-grid and remote areas remains a pressing global challenge. Hybrid renewable energy systems (HRESs) that integrate multiple clean energy technologies offer a promising pathway toward achieving reliable access to clean energy and promoting environmental sustainability. This dissertation develops a comprehensive framework for the optimal design, techno-economic analysis, and energy management of isolated HRESs, employing advanced metaheuristic optimization algorithms to efficiently address the nonlinear behavior, high dimensionality, and multi-objective nature of these systems. The proposed framework aims to enhance system reliability, minimize energy costs and environmental impacts, and provide a robust decision-support platform for sustainable off-grid energy planning. The dissertation emphasizes both algorithmic innovation and system-level integration of renewable technologies, including solar photovoltaic (PV), wind turbines (WTs), diesel generator (DsG), along with two primary energy storage technologies; the battery energy storage (BAT), and hydrogen-based storage comprising electrolyzer (ELZ), fuel cell (FC), and hydrogen tank (HT). The overall optimization framework aims to simultaneously minimize the levelized cost of energy (LCOE), improve system reliability represented by the loss of power supply probability (LPSP), and reduce excess energy (EE), while incorporating socio-economic and environmental performance indicators, including life-cycle emissions (LCE), renewable fraction (RF), and employment potential reflected through job creation (JC). Moreover, a post-optimality sensitivity analysis was conducted to investigate how uncertainties in critical input parameters affect the performance, stability, and robustness of the optimized system over a 25-year project lifetime. A series of enhanced metaheuristic optimization algorithms, each designed to overcome specific limitations of existing methods, are developed and applied to ensure robust convergence, improved exploration–exploitation balance, and reliable performance in complex multi-objective design spaces. Their effectiveness is rigorously validated through comprehensive statistical analyses and benchmarking against state-of-the-art metaheuristics, using real meteorological data from Yanbu, Saudi Arabia, to ensure both practical relevance and replicability. Yanbu (24.09° N, 38.06° E), a coastal city along the Red Sea in the Medina Province, is selected as the representative case study owing to its abundant solar irradiation, wind potential, and limited grid accessibility in surrounding rural and coastal areas. The region’s average annual solar radiation about 5.22 kWh/day and mean wind speed of 6.19 m/s offer strong complementarity between renewable resources, making it an ideal site for hybrid solar–wind system integration. Moreover, the coexistence of remote settlements, industrial activity, and desalination-driven water demand presents a realistic and technically challenging environment for evaluating the proposed hybrid configurations that serve the local residential community. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through the Yanbu, Saudi Arabia case study, where three advanced optimization algorithms, FLA, mWO, and LQIAHA, are respectively applied to distinct HRES structures, each designed to address specific operational and system-integration challenges under consistent environmental conditions. The Flood Algorithm (FLA) is implemented for the tri-objective optimization of rural electrification microgrids comprising different PV/WT/DsG/BAT configurations. The algorithm minimizes the LCOE, LPSP, and EE, achieving LCOE of 0.1129 $/kWh, LPSP of 0.15 %, and EE of 3.83 %. The FLA was benchmarked against the Educational Competition Optimizer (ECO), Artificial Rabbit Optimizer (ARO), and Grey Wolf Optimizer (GWO) over 30 independent runs, which confirmed its superior convergence stability and statistically robust performance. The optimized configuration delivered a RF of 89.29 %, LCE of 5.89×10⁵ kg CO₂-eq/yr, and generated 105 jobs over the project lifetime, validating its techno-economic, environmental, and social competitiveness for reliable rural electrification. Expanding upon the previous framework, a novel Modified Walrus Optimization (mWO) algorithm has been developed and applied to the Yanbu coastal case study for integrated energy–water co-optimization to supply both electricity and freshwater through reverse-osmosis desalination (ROD). The proposed configuration integrates PV panels, WTs, a DsG, BAT, and an ROD unit, coordinated through a rule-based energy management strategy (EMS). A key contribution lies in the innovative utilization of excess renewable energy, where the ROD plant operates as a controllable sink that activates after meeting community load and battery charging requirements, effectively absorbing surplus energy, reducing curtailment, and enhancing renewable utilization efficiency. To overcome the premature convergence and weak population diversity of the original WO, the proposed mWO incorporates a leader-based mutation–selection (LBM) to inject elite-guided perturbations and preserve diversity, an orthogonal-learning (OL) strategy to construct information-rich candidate solutions that enhance search efficiency, and an adaptive exploration–exploitation controller that steers the transition between global and local search phases. This enhancement enabled faster, smoother convergence and statistically significant performance gains relative to 18 benchmark algorithms, including the original WO. The optimized PV/WT/ /DsG BAT configuration achieved the lowest LCOE of 0.17144 $/kWh, cost of water (COW) of 0.77151 $/m³, LCE of 1.5×10⁶ kg/yr, and RF of 71.9 %, while creating approximately 90 job-years over the project lifetime, confirming that flexible desalination coupling effectively mitigates curtailment and enhances overall resource utilization efficiency. Furthermore, the sensitivity analysis demonstrated that the optimal system’s performance remains robust under variations in components’ cost, interest rate, and load demand growth, confirming that mWO-driven excess-energy management offers a practical, investment-ready solution for coastal microgrids. These results confirm that mWO-driven excess energy management offers a practical and investment-ready solution for coastal HRESs, delivering dependable electricity and freshwater at competitive costs while significantly lowering emissions and diesel dependency. Extending the methodological advances further, a novel hybrid optimization algorithm, namely Leader Quadratic Interpolation Artificial Hummingbird Algorithm (LQIAHA) is developed and applied for a hydrogen-based HRES integrating PV, WT, ELZ, HT, and FC to support long-term energy storage and zero-emission operation. The algorithm integrates a leader-based quadratic interpolation strategy that dynamically identifies promising solutions to guide the population toward optimal regions, while employing quadratic interpolation to refine local search precision around the leader’s position. Together, these mechanisms enhance convergence accuracy, maintain a balanced exploration–exploitation process, and mitigate the risk of premature stagnation. The LQIAHA has been benchmarked against original artificial hummingbird algorithm (AHA), sine-cosine algorithm (SCA), and whale optimization algorithm (WOA), with the LQIAHA demonstrated superior precision and stability, achieving an LCOE of 0.44534 $/kWh, significantly lower than PV/ELZ/HT/FC (0.52485 $/kWh) and WT/ELZ/HT/FC (0.8730 $/kWh) configurations. These findings confirm the technical feasibility and economic viability of hydrogen-based microgrids for sustainable off-grid electrification and energy storage. A comparative assessment across the three optimized system configurations, the baseline PV/WT/DsG/BAT microgrid for electricity supply, the energy–water integrated system with ROD desalination driven by surplus renewables, and the hydrogen-based storage system for long-term autonomy, demonstrates a coherent evolution in system capability and sustainability. The findings reveal that battery storage provides the most cost-effective and reliable short-term balancing for Yanbu’s hybrid system, while hydrogen storage offers superior long-duration resilience and zero-emission potential. These results highlight the complementary strengths of both technologies, suggesting that future investigations into their combined application could further enhance system resilience and sustainability for off-grid communities. Overall, this dissertation makes significant contributions to both computational optimization and sustainable energy system design by integrating advanced metaheuristic development with techno-socio-economic-environmental evaluation. The findings establish a robust and replicable framework for optimizing HRESs under diverse operational contexts, offering actionable insights for the deployment of resilient, low-carbon, and economically viable microgrids in rural and coastal regions, aligning with the Saudi Vision 2030. Beyond its methodological advances, this work provides a scalable foundation for future applications in energy–water–hydrogen nexus systems, thereby supporting the global transition toward net-zero, resource-efficient, and inclusive energy solutions.

Item Type:	Thesis (PhD)
Subjects:	Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Kassas, Mahmoud
Committee Co-Advisor:	Habiballah, Ibrahim
Committee Members:	Abido, Mohamed and Khalid, Muhammad and Kamel, Salah
Depositing User:	AHMED IBRAHIM (g202115590)
Date Deposited:	09 Dec 2025 10:30
Last Modified:	09 Dec 2025 10:30
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143772