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Enregistrement W2735303121 · doi:10.1155/2017/4384187

A Comparison of Off-Grid-Pumped Hydro Storage and Grid-Tied Options for an IRSOFC-HAWT Power Generator

2017· article· en· W2735303121 sur OpenAlexaff
Mahdi Majidniya, Kobra Gharali, Kaamran Raahemifar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Rotating Machinery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricityGridCost of electricity by sourceEnvironmental scienceWind powerPower (physics)Computer scienceGenerator (circuit theory)Mains electricityElectricity generationEnvironmental economicsAutomotive engineeringProcess engineeringElectrical engineeringEconomicsEngineeringThermodynamicsGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An Internal Reforming Solid Oxide Fuel Cell (IRSOFC) is modeled thermodynamically; a Horizontal Axis Wind Turbine (HAWT) is designed; the combined IRSOFC-HAWT system should create a reliable source of electricity for the demand of a village located in Manjil, Iran. The output power of HAWT is unstable, but by controlling the fuel rate for the IRSOFC it is possible to have a stable power output from the combined system. When the electricity demand is over the peak or the wind speed is low/unstable/significantly high, the generated power may not be sufficient. To solve this problem, two scenarios are considered: connecting to the grid or using a Pumped Hydro Storage (PHS). For the second scenario, the extra produced electricity is saved when the production is more than demand and can be used when the extra power is needed. The economic analysis is done based on the economic conditions in Iran. The results will show a period of return about 9.5 and 13 years with the levelized cost of electricity about 0.0747 and 0.0882 $/kWh for the first and second scenarios, respectively. Furthermore, effects of some parameters such as the electricity price and the real interest rate are discussed.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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