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Enregistrement W4282913249 · doi:10.14447/jnmes.v25i2.a05

Optimal Configuration and Techno-Economic Analysis of Hybrid Photovoltaic/PEM Fuel Cell Power System

2022· article· en· W4282913249 sur OpenAlexvenueno aff
Hamza Bahri, Abdelghani Harrag, Hegazy Rezk

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHybrid systemCost of electricity by sourcePhotovoltaic systemSizingRenewable energyCapital costAutomotive engineeringHybrid powerElectricity generationComputer scienceProcess engineeringEngineeringPower (physics)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a renewable energy-based hybrid system was designed capable of meeting known electrical load requirements, as the system includes a combination of photovoltaic cells (PV), a fuel cell, batteries, an electrolyzer, and a hydrogen tank. This hybrid system supplies the cell tower located in the village of Ouanougha, country of Algeria with the annual electrical energy demand of 47 kWh/day. A Hybrid optimization model for electric renewable (HOMER) simulation software is utilized for modeling, optimize sizing, simulation as well as performing the techno-economic analysis of this hybrid system. HOMER software gives several optimum system configurations, which are compared among themselves for identifying the optimum system configuration. The comparison is based on the total net present cost (TNPC) and levelized cost of energy (LCOE). Other cost parameters can be provided such as initial capital cost, operation, and maintenance cost (O&M). The simulation result shows that, the proposed hybrid system has the lowest TNPC, LCOE and Initial capital, which are 64,384 $, 0.259 \$/kWh and 35,850 \$, respectively. On the other hand, it proved that the hybrid system is environmentally friendly and without producing any polluting gas. This paper also focuses on the operational strategy for feeding the load, as the results show that the hybrid system generally fulfills the requirements of the load.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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