A stand-alone hybrid renewable energy system assessment using cost optimization method
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a stand-alone hybrid renewable energy system is proposed, which consists of solar PV, wind turbine, and energy storage with the combination of battery and hydrogen. This energy storage system partly relies on energy conversion through two components, electrolysis and fuel cell. When the hybrid system generates more electricity than load demand, hydrogen is produced via electrolysis and stored in a tank; when the hybrid system needs more electricity, the fuel cell can convert hydrogen back into electricity. Cost optimization of the proposed hybrid system is essential for finding optimal sizing of individual components. In this paper, the net present cost (NPC) method is used to minimize the total cost of the system through the software tool HOMER (Hybrid Optimization Model for Electric Renewables) developed by National Renewable Energy Laboratory. The NPC method is best tailored for such a purpose because it considers all revenues and costs occurring during the life cycle of the project. A case study is conducted for economic assessment of the proposed hybrid system implemented in Ardabil, north-western Iran. Two additional energy storage scenarios, with only battery and with only hydrogen, are also investigated in the case study. It is found that using the combination of battery and hydrogen as energy storage is a more efficient option. The proposed stand-alone hybrid renewable energy system is suitable to supply power for rural homes and farms, and marine electric systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».