Computer Model for a Wind–Diesel Hybrid System with Compressed Air Energy Storage
Notice bibliographique
Résumé
A hybrid system combines two or more energy sources as an integrated unit to generate electricity. The nature of the sources associated varies between renewable and/or non-renewable energies. Such systems are becoming popular as stand-alone power systems to provide electricity, especially in off grid remote areas where diesel generators act as primary energy source. Wind–diesel systems are among the preferred solutions for new installations, as well as the upgrade of existing ones. However, efforts to address technical challenges towards energy transformation for sustainable development are multiple. The use of energy storage systems is a solution to reduce energy costs and environmental impacts. Indeed, efficient and distributed storage not only allows the electricity grid greater flexibility in the face of demand variations and greater robustness thanks to the decentralization of energy sources, it also offers a solution to increase the use of intermittent renewables in the energy mix. Among different technologies for electrical energy storage, compressed air energy storage is proven to achieve high wind energy penetration and optimal operation of diesel generators. This paper presents a computer model for performance evaluation of a wind–diesel hybrid system with compressed air energy storage. The model has been validated by comparing the results of a wind–diesel case study against those obtained using HOMER software (National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO, United States). Different operation modes of the hybrid system are then explored. The impact of hybridization on time and frequency of operation for each power source, fuel consumption and energy dissipation has been determined. Recommendations are made on the choice of key parameters for system optimization.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».