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Enregistrement W4239491884 · doi:10.32920/ryerson.14653845

Solar Community Energy and Storage Systems for Cold Climates

2021· preprint· en· W4239491884 sur OpenAlexafffundabout
Farzin Masoumi Rad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésTRNSYSThermal energy storageChillerSolar air conditioningEnvironmental scienceNuclear engineeringHeat pumpPhotovoltaic thermal hybrid solar collectorSolar energyAbsorption refrigeratorBoiler (water heating)Passive solar building designThermal energyThermalWaste managementMeteorologyEngineeringMechanical engineeringThermodynamicsElectrical engineeringPhysicsHeat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a hypothetical solar community located in Toronto, Ontario, the viability of two separate combined heating and cooling systems were investigated. Four TRNSYS integrated models were developed for different cases. First, an existing heating only solar community was modeled and compared with published performance data as the base case with suggested improvements. The base case community was then used to develop a hypothetical solar community, located in Toronto, requiring both heating and cooling. In this second model an absorption chiller was added – Solar Thermal Chiller (STC) system. The chiller received its source heat from the solar thermal system with the supplemental heat from a natural gas boiler. The STC system was designed with two borehole thermal energy storage units (BTES). One was high-temperature BTES for the solar thermal energy storage, and another was medium-temperature BTES for the chillers’ heat rejection. The twenty year simulation results showed that by the fifth year in the heating season, the community operated with 100% solar fraction (SF). In the cooling season, the chiller received 18% of its required energy from the same number of solar collectors as the heating-only community system. The third model was based on the central heat pump system with borehole thermal storage for the heating and cooling, using a PV system as the heat pump power source - Heat Pump Photovoltaics (HPPV) system. The simulation results showed that the system operated favorably from the first year and did not have any significant performance degradation in 20 years. On average, the heat pumps performed with the seasonal COP of 3.3 in the heating mode and 5.9 in the cooling mode. The fourth system, Solar Thermal-Heat Pump Photovoltaics (ST-HPPV), a solar thermal system with borehole thermal energy storage as a supplemental heat source to the HPPV, was investigated. The simulation results showed that this system would be beneficial for a community with the annual heating and cooling difference of more than 75%. By adding a solar thermal system to the HPPV system, the heat pumps’ performance improved by 26% in the heating mode, and exhibited a negligible drop in the cooling mode.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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