Techno-Economic Trade-Off between Battery Storage and Ice Thermal Energy Storage for Application in Renewable Mine Cooling System
Notice bibliographique
Résumé
This paper performs a techno-economic assessment in deploying solar photovoltaics to provide energy to a refrigeration machine for a remote underground mine. As shallow deposits are rapidly depleting, underground mines are growing deeper to reach resources situated at greater depths. This creates an immense challenge in air-conditioning as the heat emissions to mine ambient increases substantially as mines reach to deeper levels. A system-level design analysis is performed to couple PV with a refrigeration plant capable of generating 200 tonne of ice per day to help to mitigate this issue. Generated ice can directly be used in cooling deep underground mines via different types of direct heat exchangers. State-of-the-art technology is used in developing the model which aims to decrease the size and cost of a conventional refrigeration system run on a diesel generator. Costs associated with deploying a solar system are computed as per the recent market value. Energy savings, carbon emissions reduction, and net annual savings in employing the system are quantified and compared to a diesel-only scenario. In addition, two different energy storage strategies: an ice storage system and a battery storage system, are compared. A detailed economic analysis is performed over the life of the project to obtain the net cash flow diagram, payback period, and cumulative savings for both systems. Moreover, a sensitivity analysis is proposed to highlight the effect of solar intensity on solar system size and the area required for installment. The study suggests that the use of solar PV in mine refrigeration applications is technically feasible and economically viable depending on the sun-peak hours of the mine location. Additionally, the economics of deploying an ice storage system compared to the battery storage system has a better payback period and more cumulative savings.
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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 ».