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Enregistrement W2105419498 · doi:10.1109/irep.2007.4410517

Optimal Energy Flow of integrated energy systems with hydrogen economy considerations

2007· article· en· W2105419498 sur OpenAlexaff
Amir H. Hajimiragha, Claudio A. Cañizares, Michael Fowler, Martin Geidl, Göran Andersson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy carrierEnergy flowEnergy storageHydrogen economyHydrogen storageElectricityEnergy (signal processing)Computer scienceEnergy transformationHydrogenPower to gasHydrogen productionEnergy engineeringHydrogen technologiesProcess engineeringEnergy accountingHydrogen fuelEnergy consumptionEfficient energy useEngineeringThermodynamicsElectrical engineeringPower (physics)ChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the formulation of a general optimal energy flow (OEF) problem for integrated energy systems, paying particular attention to "hydrogen economy" issues, i.e. production, distribution and utilization of hydrogen, as well as considering the impact of energy storage devices. Based on the concept of energy hubs, the optimal conversion and transmission of multiple energy sources and energy carriers, in particular natural gas, electricity, district heat and hydrogen, considering energy storage devices are discussed. A 3 energy-hub system with electricity, gas, heat and hydrogen production, distribution, demand and storage capabilities is used to illustrate some of the proposed concepts and analysis techniques. The results illustrate some of the advantages of combining different energy sources and carriers, particularly if hydrogen is considered as an integral part of the energy system, given its storage characteristics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,164 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations95
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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