Energy Management of a Hybrid Tidal Turbine‐Hydrogen Micro‐Grid: Losses Minimization Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents the modeling and energy management system (EMS) of a hybrid marine‐hydrogen power generation system. The proposed system aims to convert the static nature of the tidal energy into an active system by using a hydrogen energy storage system. The system of the tidal energy converter (TEC) considers the fixed pitch direct drive technology while the hydrogen system consists of 1.0 MW (megawatt) proton exchange membrane electrolyzer. A MATLAB/Simulink based model has been developed for studying and evaluating the effectiveness of the proposed EMS. The developed model depends on scaling up a 50 W proton exchange membrane (PEM) electrolyzer model to 1 MW scale by adapting the model parameters for providing the same key performance indicators (KPIs). The EMS aims to convert all the TEC generated energy into hydrogen with considering the efficient and safe operation of the different system components. Thus, the loss minimization (efficiency maximization) of the tidal turbine generator is integrated as one of the EMS goals to evaluate its effect on hydrogen production. The generator of the TEC is controlled by two different strategies for estimating the surplus hydrogen that could be produced. The strategies are the maximum torque/ampere and the loss minimization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».