Optimal Design and Control of Wind-Diesel Hybrid Energy Systems for Remote Arctic Mines
Notice bibliographique
Résumé
Mining operations are located in increasingly remote areas in order to search for relatively high-grade mineral deposits, despite the challenges that arise. These challenges are fundamentally logistic and directly impact the profitability of the remote operation. One of the main challenges is energy supply, since locations that lack a power grid, fuel pipelines, or adequate—if existing—road access have substantially increased energy-related operating costs. Today, a remote mine's energy costs add up to 40% of total operating expenses; this is in contrast with grid-connected, accessible mines, where the energy costs seldom reach 20% of the total. In searching for more cost-effective energy supply options, the present work uses the optimal mine site energy supply (OMSES) concept to optimize the design and operation schedule of a remote underground mine's energy supply system (ESS). Energy demand, weather, and economic data were collected and processed, emulating a remote mine in the Northwest Territories, Canada. The optimal energy system minimized the total cost of the energy supply, which included not only the operation cost but also the annuitized capital investment in equipment. Subsequently, the optimal system's design for the considered demands and environmental factors was subject to simulation and control optimization. Wind power was included in the formulation. Issues such as the necessary spinning reserve and the penetration curtailment, among others, were analyzed, both in the design and the control problems. The present work identified potential improvements for the integrated design (ID) and control of a remote mine's energy system, in particular when including a renewable energy resource with a considerable level of variability, i.e., wind. The optimal solution included the installation of two wind turbines (WTs), achieving 3% diesel savings with a 20% increase of investment compared with the conventional design. The model was validated with a real project—the Diavik Diamond Mine ESS, which included a wind farm with four turbines. A model predictive control (MPC) approach was chosen to optimize scheduling in a simulation with variable conditions of wind speed and ambient temperature; this proved to be a convenient method to assess the robustness of optimal designs. Results also confirmed the limitations of design optimization when uncertainties related to wind energy were ignored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».