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Enregistrement W2725176907

Seawater PHES to Facilitate Wind Power Integration in Dry Coastal Areas – Duqm Case Study

2017· article· en· W2725176907 sur OpenAlexaff
Mohammed Albadi, Adil S. Al-Busaidi, Ehab F. El‐Saadany

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Renewable Energy Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyWind powerPumped-storage hydroelectricityIntermittent energy sourceEnvironmental scienceEnergy storageMarine energyElectric power systemPower stationFossil fuelEngineeringMarine engineeringEnvironmental economicsDistributed generationPower (physics)Waste managementElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, the contribution of renewable energy resources, such as wind power, in power systems is increasing in large, interconnected systems. However, the intermittent nature of renewable energy poses a profound challenge to power system operation and planning. Using energy storage systems can facilitate wind power integration in isolated systems. Pumped hydro energy storage (PHES) plants are by far the most established technology for energy storage on a large-scale. In dry coastal areas, seawater PHES can be used to facilitate the integration of large scale renewable energy resources. In Oman, the potential of renewable energy resources has not been exploited yet. This article presents a techno-economic evaluation case study of using a combined wind power and PHES power plant to highlight its economic feasibility. PHES systems can enable higher penetration of renewable energy in isolated systems, therefore reducing the dependency on fossil fuels.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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