Two-stage model predictive control for a hydrogen-based storage system paired to a wind farm towards green hydrogen production for fuel cell electric vehicles
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a multi-level model predictive control (MPC) for a grid-connected wind farm paired to a hydrogen-based storage system (HESS) to produce hydrogen as a fuel for commercial road vehicles while meeting electric and contractual loads at the same time. In particular, the integrated system (wind farm + HESS) should comply with the “fuel production” use case as per the IEA-HIA report, where the hydrogen production for fuel cell electric vehicles (FCEVs) has the highest unconditional priority among all the objectives. Based on models adopting mixed-integer constraints and dynamics, the problem of external hydrogen consumer requests, optimal load demand tracking, and electricity market participation is solved at different timescales to achieve a long-term plan based on forecasts that then are adjusted at real-time. The developed controller will be deployed onto the management platform of the HESS which is paired to a wind farm established in North Norway within the EU funded project HAEOLUS. Numerical analysis shows that the proposed controller efficiently manages the integrated system and commits the equipment so as to comply with the requirements of the addressed scenario. The operating costs of the devices are reduced by 5%, which corresponds to roughly 300 commutations saved per year for devices.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».