Resilience-Oriented Design of Hybrid Solar–Wind Microgrids A Multi-Objective Genetic Algorithm and Surrogate-Assisted Optimization Framework. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF (Thesis) MS_Thesis_202404860_Ahmed Elasim Elhaj.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 14 May 2027. Download (3MB)

Arabic Abstract

تعتمد المرافق الحيوية الحديثة بصورة متزايدة على الميكروشبكات الهجينة المعتمدة على الطاقة المتجددة لمواجهة انقطاعات الشبكة الكهربائية الممتدة لعدة أيام. ومع ذلك، فإن كثيرا ًمن الدراسات التقليدية المعتمدة على HOMER تقيس قابلية البقاء بعد اختيار التصميم، بدلا ًمن تحسين المرونة بشكل صريح ضمن عملية التخطيط. يقدّم هذا العمل إطارا ًمتكاملا ًللتخطيط والتحسين موجها ًنحو المرونة لميكروشبكات متصلة بالشبكة تضم منظومات PV--رياح--بطاريات، بحيث تكون قادرة على تغذية جزء محدد من الحمل الحرج أثناء التشغيل المعزول عند انقطاعات تصل إلى 72 ساعة. يُنمذج توليد الطاقة اعتمادا ًعلى مبادئ فيزيائية باستخدام بيانات ساعية على مدار العام )8760 ساعة( للإشعاع الشمسي وسرعة الرياح والطلب؛ إذ يتناسب خرج الخلايا الكهروضوئية مع مساحة الألواح وكفاءتها، بينما تُحسب طاقة الرياح وفق نموذج أيروديناميكي قياسي للتوربينات، وتُحجَّم سعة التخزين بالبطاريات )مثلا ًاستقلالية 6 ساعات( مع مراعاة حدود عمق التفريغ وكفاءات الشحن/التفريغ. تُقاس المرونة عبر محاكاة انقطاعات بمختلف أزمنة البدء ومدد الانقطاع )1--72 ساعة( عبر جميع ساعات السنة مع فهرسة التفاف السنة وافتراض حالة شحن ابتدائية 100%، ( ومتوسط قابلية البقاءAUC72ًومن ثم توليد منحنى احتمال البقاء واستخلاص مؤشرات كمية تشمل المساحة تحت منحنى البقاء حتى 72 ساعة ) خلال 1--72 ساعة، إضافة إلى حساب الطاقة الحرجة غير الملبّاة المتوقعة. تُمثَّل الجوانب الاقتصادية بتكلفة دورة الحياة )أو التكلفة الرأسمالية( مضافا إليها عقوبة تنظيمية/مؤشر قيمة فقدان الحمل )مثل kWh) 100/$ مطبَّقة على الطاقة الحرجة غير المخدومة المتوقعة. نُصيغ تصميم الميكروشبكة كمسألة تحسين ثنائية الهدف---تقليل التكلفة وتعظيم قابلية البقاء---ونستخرج حلول المقايضة المثلى )Pareto( باستخدام خوارزمية NSGA-II مع تكرار التشغيل، ثم نستخدم كاشفا ًهندسيا ًلنقطة ``الركبة'' لتحديد تصميم تسووي يحقق مكاسب كبيرة في قابلية البقاء بكلفة هامشية محدودة. تُظهر دراسات حالة لثلاث مناطق أمريكية ذات موارد مختلفة )توسون--أريزونا الغنية بالشمس، وسيوكس فولز--داكوتا الجنوبية الغنية بالرياح، وويلمنغتون--ديلاوير ذات الموارد المختلطة( شكلا ًمتسقا ًلمجموعات Pareto يتمثل في ارتفاع حاد في قابلية البقاء عند الاستثمارات الأولى يعقبه سلوك تشبّع، بما يتيح فهما ًواضحا ًلـ ``سعر المرونة'' )على سبيل المثال: تحقق تصاميم الركبة متوسط قابلية بقاء يقارب 84--%93 عند نحو 1. 9-- 1.2 ضعف أقل تكلفة، بينما قد يتطلب دفع قابلية البقاء نحو %99 قرابة 3 أضعاف تكلفة تصميم الركبة(. كما يدعم الإطار َالتحقق ُبمقارنته مع تقييم قابلية البقاء عبر HOMER، إضافة إلى تحليلات حساسية موجهة )مثل استقلالية التخزين ومدّة الانقطاع(. ولتوسيع نطاق التطبيق إلى فضاءات تصميم أكبر وسيناريوهات عدم يقين متعددة، نقترح كذلك تحسينا ًبمساعدة بدائل تقريبية عبر تدريب نماذج تعلم آلي )أشجار تعزيز التدرج، والغابات العشوائية، والشبكات العصبية( على بيانات محاكاة عالية الدقة مُولَّدة بأخذ عينات يملا ٔالفضاء )Space-filling( مع تعلم نشط؛ وقد حقق أفضل نموذج دقة ( لمؤشرات المرونة والتكلفة، ما يتيح توليدا ًسريعا ًلجبهات Pareto بجودة داعمة للقرار في تخطيط الطاقةR2 > 0.998ً تنبؤية شبه مثالية )مثلا المرنة.

English Abstract

Modern critical facilities increasingly rely on hybrid renewable microgrids to withstand multi-day grid outages, yet many prior HOMER-style studies evaluate survivability only after fixing designs rather than optimizing explicitly for resilience. This work develops an integrated, resilience-oriented planning and optimization framework for grid-connected PV–wind–battery microgrids required to sustain a prescribed critical load fraction during islanded operation for outages up to 72 h. Power generation is modeled from first principles using 8760 hourly inputs of solar irradiance, wind speed, and demand: PV output scales with panel area and efficiency, wind energy follows standard aerodynamic turbine modeling, and battery storage is sized (e.g., 6 h autonomy) subject to depth-of-discharge and charge/discharge efficiency constraints. Resilience is quantified by simulating outages across all hourly start times and durations (1–72 h) with wrap-year indexing and initial state-of-charge set to 100%, producing a survival-probability curve and scalar indices including the area under the curve to 72 h (AUC72) and mean survivability over 1–72 h; expected unmet critical energy is also computed. System economics are captured through total lifecycle (or capital) cost plus a Value-of-Lost-Load/policy penalty (e.g., $100/kWh) applied to expected unserved critical energy. We pose microgrid design as a bi-objective optimization—minimizing cost while maximizing survivability—and solve for Pareto-optimal trade-offs using NSGA-II with repeated runs; a geometric knee-point detector highlights compromise designs that deliver large survivability gains at modest marginal cost. Case studies for three contrasting U.S. resource areas (solar-dominant Tucson, AZ; wind-rich Sioux Falls, SD; and mixed-resource Wilmington, DE) show consistent Pareto shapes with a steep early survivability rise followed by plateau behavior, enabling clear “price-of-resilience” insights (e.g., knee designs achieving ∼84–93% mean survivability at ∼1.9–2.1× mini- mum cost, while ∼99% survivability can require ∼3× the knee cost). Validation against HOMER-based survivability assessment and sensitivity analyses (e.g., storage auton- omy and outage duration) support robustness. To scale the approach to larger design spaces and uncertainty ensembles, we further propose surrogate-assisted optimization by training machine-learning regressors (gradient-boosted trees, random forests, neural networks) on high-fidelity simulation datasets generated via space-filling sampling and active learning; the best surrogate achieves near-perfect predictive accuracy (e.g., test R2 > 0.998) for survivability and cost metrics, enabling fast, decision-quality Pareto front generation for resilient energy planning.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer Research > Management Mechanical
Department:	College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Thesis Advisor:	Hasan Masrur,
Thesis Committee Members:	Yasser Almoghathawi, Ahmed Atiah,
Depositing User:	AHMED ELHAJ (g202404860)
Date Deposited:	17 May 2026 06:19
Last Modified:	17 May 2026 06:19
URI:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144258