Modeling and multi-objective optimization of a photovoltaic-thermal based multigeneration system
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, a novel multi generation integrated system is introduced, analyzed and optimized. It consists of GaAs based PV (Photo-Voltaic) arrays connected in series. Light is being concentrated on those arrays using lenses or mirrors. Concentrated light increases the cell temperature significantly. The cell is cooled down using a heat transfer fluid. This heat is being transferred to an organic Rankine cycle which not only produces electricity but also produces hot water for domestic applications. The organic Rankine cycle is also coupled with quadruple ammonia water absorption chiller. A part of the net electricity is used a PEM electrolyzer which produces hydrogen. So, using a single heat source, four useful commodities are produced, namely electricity, hot water, cooling, and hydrogen.\nAn integrated thermal model is developed to analyze this system. Five parameters, namely pressure in primary loop, pressure and temperature of organic Rankine cycle, pressure and temperature of ammonia water chiller system are varied in order to investigate their effects on energy and exergy efficiencies, cost of electricity, enviro economic parameter and on different exergoenvironmental factors. The results indicate that the PV array should be tilted at 30?? this will give maximum radiation intensity on the surface of PV array. I-V (Current and Volt) curves shows that increasing the radiation intensity increases both the current and voltage. For sake of analysis, the system is developed for Toronto, ON, Canada. At a concentration factor of 15 in a 100 cell PV array, 196.2 V and 8 A can be achieved at a radiation intensity of 1000 W/m??. Similarly, increasing the radiation intensity can increase the cell temperature up to 700 K. The maximum calculated energy and exergy efficiencies are 46% and 40.5%, respectively.\nThree objective functions are developed using the data obtained from parametric study namely exergy efficiency, cost of electricity ($/kWs) and exergoenvironmental impact coefficient.\nThese objective functions were optimized using a genetic algorithm called NSGA-II. I have a multiple solutions which is called Pareto-front. The results shows that the optimum efficiency is\n38.14%, optimum cost of coefficient of electricity is 13.4 cents/kWh and optimized\nexergoenvironmental impact coefficient is 2.6.\nThe multigeneration energy system discussed in this thesis and similar other alternatives (with renewable energy sources) can significantly contribute in addressing world energy needs and related challenges (e.g., human wealth, human welfare and environmental impact).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».