A Stochastic Programming Approach for the Planning and Operation of a Power to Gas Energy Hub with Multiple Energy Recovery Pathways
Notice bibliographique
Résumé
There is a need for energy storage to improve the efficiency and effectiveness of energy distribution with the increasing penetration of renewable energy sources. Among the various energy storage technologies being developed, ‘power-to-gas’ is one such concept which has gained interest due to its ability to provide long term energy storage and recover the energy stored through different energy recovery pathways. Incorporation of such systems within the energy infrastructure requires analysis of the key factors influencing the operation of electrolyzers and hydrogen storage. This study focusses on assessing the benefits power-to-gas energy storage while accounting for uncertainty in the following three key parameters that could influence the operation of the energy system: (1) hourly electricity price; (2) the number of fuel cell vehicles serviced; and (3) the amount of hydrogen refueled. An hourly time index is adopted to analyze how the energy hub should operate under uncertainty. The results show that there is a potential economic benefit for the power-to-gas system if it is modeled using the two-stage stochastic programming approach in comparison to a deterministic optimization study. The power-to-gas system also offers environmental benefits both from the perspective of the producer and end user of hydrogen.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».