Hybrid Renewable Power Systems for the Mining Industry: System Costs, Reliability Costs, and Portfolio Cost Risks
Notice bibliographique
Résumé
The mineral sector is responsible for more than 38% of total industrial energy use and 11% of total final energy consumption. A rising trend in the industry is the search for cleaner, less carbon-intensive and more efficient energy technologies that can also bring new business opportunities to the industry. Evidence suggests that the inclusion of energy storage and renewables alongside traditional fuel-based power alternatives can both reduce generation costs and carbon emissions in off-grid and distributed power systems. Previous research has quantified this outcome for other industrial and domestic sectors but little investigation has taken place to characterise the potential of hybrid systems in mining settings. The interest of this research is to assess the economic potential of hybrid renewable systems and evaluate the trade-offs associated with the context-dependent factors of the mining industry. An energy optimisation model, named HELiOS-Mining, was developed in order to account for these factors, and search for the least-cost generation alternatives in relation to technical characteristics (i.e. storage strategies, dispatch, demand-shifting, reliability requirements, fuel-mix), economic specificities (i.e. value of lost load, portfolio cost risk, financing), and spatial factors (i.e. access to resources, climate). Three major mining regions are investigated, including: grid-connected and off-grid mining in Northern Chile as well as off-grid mining in North-Western Australia and Yukon, Canada. The results of this research allow important insights to be made into the economics of hybridised power systems in mining settings. Research findings have identified that hybrid renewable power systems can generate life-cycle cost savings of up to 57% and carbon savings of up to 82% (against diesel or grid power baselines). Power systems that feature a renewable penetration of 60 to 85% of total capacity have the lowest costs in three out of four selected mines. Furthermore, portfolio analysis has demonstrated that such power systems can help reducing the cost risk of the industry associated with fuel price variations and carbon policies. Results also illustrate how assumptions about risk factors can drive large shifts in optima, and that concentrated solar power could be a key enabling technology for reducing the emissions of the mining industry.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».