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Enregistrement W2060768187 · doi:10.1002/aic.11835

Optimization of energy usage for fleet‐wide power generating system under carbon mitigation options

2009· article· en· W2060768187 sur OpenAlexaffabout
A. Elkamel, Haslenda Hashim, Peter Douglas, Eric Croiset

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrated gasification combined cycleElectricity generationCarbon capture and storage (timeline)Environmental scienceFossil fuelElectricityRenewable energyWind powerCoalWaste managementEngineeringPower stationProcess engineeringPower (physics)Climate changeElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article presents a fleet‐wide model for energy planning that can be used to determine the optimal structure necessary to meet a given CO 2 reduction target while maintaining or enhancing power to the grid. The model incorporates power generation as well as CO 2 emissions from a fleet of generating stations (hydroelectric, fossil fuel, nuclear, and wind). The model is formulated as a mixed integer program and is used to optimize an existing fleet as well as recommend new additional generating stations, carbon capture and storage, and retrofit actions to meet a CO 2 reduction target and electricity demand at a minimum overall cost. The model was applied to the energy supply system operated by Ontario power generation (OPG) for the province of Ontario, Canada. In 2002, OPG operated 79 electricity generating stations; 5 are fueled with coal (with a total of 23 boilers), 1 by natural gas (4 boilers), 3 nuclear, 69 hydroelectric and 1 wind turbine generating a total of 115.8 TWh. No CO 2 capture process existed at any OPG power plant; about 36.7 million tonnes of CO 2 was emitted in 2002, mainly from fossil fuel power plants. Four electricity demand scenarios were considered over a span of 10 years and for each case the size of new power generation capacity with and without capture was obtained. Six supplemental electricity generating technologies have been allowed for: subcritical pulverized coal‐fired (PC), PC with carbon capture (PC+CCS), integrated gasification combined cycle (IGCC), IGCC with carbon capture (IGCC+CCS), natural gas combined cycle (NGCC), and NGCC with carbon capture (NGCC+CCS). The optimization results showed that fuel balancing alone can contribute to the reduction of CO 2 emissions by only 3% and a slight, 1.6%, reduction in the cost of electricity compared to a calculated base case. It was found that a 20% CO 2 reduction at current electricity demand could be achieved by implementing fuel balancing and switching 8 out of 23 coal‐fired boilers to natural gas. However, as demand increases, more coal‐fired boilers needed to be switched to natural gas as well as the building of new NGCC and NGCC+CCS for replacing the aging coal‐fired power plants. To achieve a 40% CO 2 reduction at 1.0% demand growth rate, four new plants (2 NGCC, 2 NGCC+CCS) as well as carbon capture processes needed to be built. If greater than 60% CO 2 reductions are required, NGCC, NGCC+CCS, and IGCC+CCS power plants needed to be put online in addition to carbon capture processes on coal‐fired power plants. The volatility of natural gas prices was found to have a significant impact on the optimal CO 2 mitigation strategy and on the cost of electricity generation. Increasing the natural gas prices resulted in early aggressive CO 2 mitigation strategies especially at higher growth rate demands. © 2009 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2009

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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