Exploring Synergy Among New Generation Technologies—Small Modular Reactor, Energy Storage, and Distributed Generation: A Strong Case for Remote Communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With a steady rise in power demand in the remote communities in Canada, utilities are looking for new options to provide a reliable supply of electricity. While distributed generation is a promising option, scaling and firming up the capacity of distributed generators is essential. Alternatively, small modular reactors (SMRs) can be used as a prime local source of electricity for remote feeders provided they are flexible enough to respond to the fluctuations in demand. Electrical energy storage (EES) can be used as a buffer to absorb fluctuations in demand and generation, and as a critical back-up for the SMR on-site power supply system by replacing the diesel-generator sets. The synergy of SMR-EES-distributed generation can be an all-inclusive alternative with win-win situation for both the utility and remote communities. This paper discusses the technical feasibility of the proposed synergy using an example of an existing remote feeder in Saskatchewan, Canada. The integral pressurized water reactor is considered along with the photovoltaic (PV) generation in an existing remote feeder in Northwest Saskatchewan to estimate the plant load factor (LF) of the SMR with and without the PV generation and EES. The results quantify the benefit of having EES to support the SMR in hosting more PV generation in remote communities. EES when used in support of the SMR to host 60% PV penetration, the plant load factor improves by as much as 5%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».