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Enregistrement W4297268486 · doi:10.18280/jesa.550406

Grid-connected hybrid PV-wind system simulation in urban Java

2022· article· en· W4297268486 sur OpenAlexvenueno aff
Zainal Arifin, Suyitno Suyitno, Dominicus Danardono Dwi Prija Tjahjana, Mohamad Muqoffa, Singgih Dwi Prasetyo, Noval Fattah Alfaiz, Arifin Sanusi

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyHybrid systemWind powerGridHybrid powerPhotovoltaic systemAutomotive engineeringTurbineComputer scienceEnvironmental sciencePower (physics)EngineeringElectrical engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research proposes optimizing the energy harvesting system based on solar and wind energy, using the enhanced PV-Wind Turbine hybrid power grid to supply electrical energy somewhere in the city of Yogyakarta, Indonesia. The analysis was conducted by researching the possibilities of wind and solar energy and gathering data from numerous sources. To examine the available data and the economic feasibility of the proposed hybrid power system, the Hybrid Optimization Model for Electric Renewable (HOMER) program was employed. The scheme was simulated and optimized using the National Renewable Energy Laboratory's Hybrid Optimization System for Electric Renewables model (NREL). Various analyses are examined, such as Net Present Value (NPV), Energy Expenditure, Energy Output, Usage, and Excess Energy created by each component of the resultant system. The results gained via the installation of this hybrid system are fairly excellent due to monthly production optimization and minimal maintenance costs with potential investments.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
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'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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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