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Enregistrement W2986362432 · doi:10.1049/iet-rpg.2019.0663

Increasing operational flexibility of integrated energy systems by introducing power to hydrogen

2019· article· en· W2986362432 sur OpenAlexaff
Pudong Ge, Qinran Hu, Qiuwei Wu, Xiaobo Dou, Zaijun Wu, Yiyuan Ding

Notice bibliographique

RevueIET Renewable Power Generation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesState Grid Jiangsu Electric Power
Mots-clésFlexibility (engineering)Power to gasHydrogen fuelComputer scienceElectric power systemProcess engineeringEnergy (signal processing)HydrogenPower (physics)Systems engineeringEnvironmental scienceEngineeringChemistryPhysicsThermodynamicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Owing to the limited operating regions of combined heat and power (CHP) units, the operation of integrated energy systems suffers from low flexibility, low‐cost efficiency, renewable curtailment etc. Meanwhile, as the capacity of renewable energies keeps growing and integrating into power systems, various methods, such as installing electric boilers to enable electricity‐heat conversion, have been developed to absorb excessive renewables and increase system operation flexibility. To further increase the system operation flexibility, this study explores the possibilities of utilising electrolysers and hydrogen storage tanks to enable electricity‐hydrogen‐heat conversion. To better visualise the enhanced flexibility, this study presents extra flexibilities from electric boilers, electrolysers and hydrogen tanks as the equivalent operating region expansion for CHP units. In this study, the system is modelled as a mixed‐integer optimisation problem which balances the electricity, heat and hydrogen demands in a 24‐hour period. A 6‐bus test system is used in the case studies to illustrate the effectiveness of implementing electrolysers and hydrogen storage tanks. The optimisation results show the application of hydrogen energy improves the system operation flexibility, reduces wind curtailment, thereby decreasing fuel consumption and carbon emission.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations78
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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