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Enregistrement W2657873105 · doi:10.3390/en10070835

Economic Optimization of Component Sizing for Residential Battery Storage Systems

2017· article· en· W2657873105 sur OpenAlexafffund
Holger C. Hesse, Rodrigo Martins, Petr Musı́lek, Maik Naumann, Cong Nam Truong, Andreas Jossen

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftTechnische Universität MünchenNanyang Technological University
Mots-clésPhotovoltaic systemSizingBattery (electricity)Energy storageAutomotive engineeringState of chargeDimensioningReliability engineeringEngineeringComputer scienceProcess engineeringElectrical engineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Battery energy storage systems (BESS) coupled with rooftop-mounted residential photovoltaic (PV) generation, designated as PV-BESS, draw increasing attention and market penetration as more and more such systems become available. The manifold BESS deployed to date rely on a variety of different battery technologies, show a great variation of battery size, and power electronics dimensioning. However, given today’s high investment costs of BESS, a well-matched design and adequate sizing of the storage systems are prerequisites to allow profitability for the end-user. The economic viability of a PV-BESS depends also on the battery operation, storage technology, and aging of the system. In this paper, a general method for comprehensive PV-BESS techno-economic analysis and optimization is presented and applied to the state-of-art PV-BESS to determine its optimal parameters. Using a linear optimization method, a cost-optimal sizing of the battery and power electronics is derived based on solar energy availability and local demand. At the same time, the power flow optimization reveals the best storage operation patterns considering a trade-off between energy purchase, feed-in remuneration, and battery aging. Using up to date technology-specific aging information and the investment cost of battery and inverter systems, three mature battery chemistries are compared; a lead-acid (PbA) system and two lithium-ion systems, one with lithium-iron-phosphate (LFP) and another with lithium-nickel-manganese-cobalt (NMC) cathode. The results show that different storage technology and component sizing provide the best economic performances, depending on the scenario of load demand and PV generation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations209
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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