Multi-Criteria Examination of Power-to-Gas Pathways under Stochastic Preferences
Notice bibliographique
Résumé
Power-to-gas is an energy storage and vector technology which can utilize off-peak power, assist in the integration of renewable power and provide needed fuel for industry and transportation. Further, power-to-gas is a useful technology for balancing surplus baseload and renewable energy generation with demand. There are numerous applications of power-to-gas in Europe, where renewable power is used to generate hydrogen for numerous applications. Examining each of these power-to-gas pathways across quantitative and qualitative criteria, this paper utilizes the stochastic fuzzy analytic hierarchy process to determine criteria weights. These weights are then fed to a multiple criteria decision analysis tool to determine the viability of each pathway for investors and policy makers. A sensitivity analysis is carried out by reprioritizing the criteria and re-evaluating the multiple criteria analysis. The two pathways that score highest under multiple criteria rankings are power-to-gas to mobility-fuel and power-to-gas-to-power, due to their established technologies, lower costs and environmental performance. By extension, both of these power-to-gas pathways are the most appropriate ways for this technology to be implemented, due to their combination of public familiarity, emissions reductions, and developed, available technologies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».