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Enregistrement W3214024635 · doi:10.5455/jjee.204-1616695846

Optimum Sizing of Stand-Alone Hybrid Photovoltaic Systems Equipped with Reverse Osmosis Desalination System for a Rural House in Iran.

2021· article· en· W3214024635 sur OpenAlexaff
Mohammad Mousavi, Muhammad Babar Iqbal

Notice bibliographique

RevueJordan Journal of Electrical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverse osmosisSizingDesalinationPhotovoltaic systemEnvironmental scienceReverse osmosis plantEnvironmental engineeringWaste managementEngineeringElectrical engineeringMembraneChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy and water crisis affects every aspect of modern human life, and thus, addressing both in one solution is a growing trend. Merging hybrid renewable energy systems (HRES) and water desalination system in one system is a promising solution. In this paper, optimization of stand-alone hybrid photovoltaiv (PV) systems for powering a house equipped with a reverse osmosis (RO) water desalination system in Sinak village, Tehran, Iran, is discussed. RO system configuration, regular house load and RO deferrable load, solar radiation capability and HRES components have been analyzed in the first part of this paper. The second part deals with optimization, cost analysis and sensitivity analysis - using HOMER Pro software - of two HRES scenarios equipped with RO: i) a PV system with battery storage and ii) a PV system with battery storage and a gas generator. Moreover, different dispatch strategies for controlling the investigated systems - namely cycle charging (CC) and load following (LF) - are described. In the last part, a comparison between the two scenarios is performed. The obtained results show that the hybrid PV-battery-RO system is more energy-effective, has less control complexity and has a capability of meeting the load demand with with zero carbon emissions. Results of the conducted economic analysis reveal that the system has a net present cost (NPC) and a cost of electricity (COE) of 10,245 US$ and 0.31 US$/kWh, respectively, while fewer sensitivity variables affect the system’s cost.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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