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Enregistrement W4220926662 · doi:10.18280/ejee.240105

Energy Optimization of a Purely Renewable Autonomous Micro-Grid to Supply a Tourist Region

2022· article· en· W4220926662 sur OpenAlexvenueno aff
Souad Ghennou, Tandjaoui Mohamed Nasser, Dennai Benmoussa, Chellali Benachaıba

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energySizingElectrificationGridEnvironmental economicsFossil fuelWork (physics)Micro hydroEnergy supplySustainabilityTourismElectricityCost of electricity by sourceComputer scienceEnergy (signal processing)EngineeringElectricity generationElectrical engineeringPower (physics)Mechanical engineeringWaste managementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An autonomous micro-grid is generally based on fossil fuels. Recently, these systems are favored integrating existing renewable energies in very specific areas to achieve the sustainability of the energy sectors. Hydrogen is considered as means of storing and transmitting energy, especially nowadays, and the sufficiency required by remote areas can be achieved by using hybrid techniques. Our search is the electrification of a tourist site in the region of Kenadsa. In Bechar city, which is located in the south west of the Algerian state. Using an independent small electric network based on the hybridization of renewable energies. The hybrid energy system must be provided with a cost-effective energy solution for the project by optimizing its components, controlling, sizing them with better selection. This research evaluates the technical and economic feasibility of renewable energy systems. This work aims to reduce the total net cost of the pre-determined system as well as the cost of energy and unfulfilled load and to make CO2 emissions lower, this kind of studies is carried out using the simulation program HOMER Pro. At the end we ca say that the proposed system has good results for electrifying remote areas and at a conservative cost of electrical energy in order to establish sustainable areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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