Review of Fuel Cell Technologies and Applications for Sustainable Microgrid Systems
Notice bibliographique
Résumé
The shift from centralized to distributed generation and the need to address energy shortage and achieve the sustainability goals are among the important factors that drive increasing interests of governments, planners, and other relevant stakeholders in microgrid systems. Apart from the distributed renewable energy resources, fuel cells (FCs) are a clean, pollution-free, highly efficient, flexible, and promising energy resource for microgrid applications that need more attention in research and development terms. Furthermore, they can offer continuous operation and do not require recharging. This paper examines the exciting potential of FCs and their utilization in microgrid systems. It presents a comprehensive review of FCs, with emphasis on the developmental status of the different technologies, comparison of operational characteristics, and the prevailing techno-economic barriers to their progress and the future outlook. Furthermore, particular attention is paid to the applications of the FC technologies in microgrid systems such as grid-integrated, grid-parallel, stand-alone, backup or emergency power, and direct current systems, including the FC control mechanisms and hybrid designs, and the technical challenges faced when employing FCs in microgrids based on recent developments. Microgrids can help to strengthen the existing power grid and are also suitable for mitigating the problem of energy poverty in remote locations. The paper is expected to provide useful insights into advancing research and developments in clean energy generation through microgrid systems based on FCs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».