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Enregistrement W2726883673 · doi:10.3390/en10070868

A Stochastic Programming Approach for the Planning and Operation of a Power to Gas Energy Hub with Multiple Energy Recovery Pathways

2017· article· en· W2726883673 sur OpenAlexafffund
Ushnik Mukherjee, Azadeh Maroufmashat, Apurva Narayan, Ali Elkamel, Michael Fowler

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPower to gasEnergy storageRenewable energyElectricityEnergy accountingEnergy carrierProcess engineeringElectric power systemComputer scienceGrid energy storageDistributed generationStochastic programmingEnergy recoveryEnergy (signal processing)Energy engineeringHydrogen technologiesAutomotive engineeringPower (physics)Hydrogen fuelEfficient energy useEngineeringHydrogen economyFuel cellsMathematical optimizationElectrical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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