Generation reliability assessment of stand-alone hybrid power system — A case study
Notice bibliographique
Résumé
Many rural communities are not able to access the main power grid supply due to high cost associated with grid extension. The stand-alone renewable energy based hybrid power system is a significant adaptation to cope with increasing power demand along with environmental consideration in rural communities. In such a system, determining the correct size and capacity of renewable generating units to supply continuous and reliable electricity is of great importance. For this purpose, the reliability of a standalone renewable energy based hybrid generation system is evaluated in this paper to meet the load demand of a residential building located in St. John's, Newfoundland and Labrador (NL), Canada. A probabilistic reliability evaluation approach, Monte Carlo simulation technique is adopted to compute the reliability index, Loss of Load Probability (LOLP) utilizing the generation models, renewable resources data and load demand data for a whole year. The main advantage of this technique over the deterministic approaches is its ability to provide quantitative reliability assessment taking the actual system behavior into consideration. The system reliability is evaluated based on LOLP values, which are computed considering different combinations of renewable energy mixtures in the generation system. In this paper, three dominant renewable energy resources, solar, wind and hydro, are taken into consideration, and the most reliable energy mixture is determined. Furthermore, system reliability is assessed considering variation in total generation capacity. This type of analyses will be useful for the system designers to determine total capacity and optimum sizing of the system before installation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».