Hybrid Diesel/PV Multi-Megawatt Plant Seasonal Behavioral Model to Analyze Microgrid Effectiveness: Case Study of a Mining Site Electrification
Notice bibliographique
Résumé
Mining sites that combine energy-intensive operations with community living in areas remote from the electricity grid are increasingly developing dedicated micro-grids. Fossil oil gensets hybridization with renewable energy resources has gained momentum. Difficulties in assessing performance are experienced by operators who wish to benefit from improved performances. The designers of such systems also need additional knowledge to anticipate the solutions of the particular problems related to the power plant’s implementation area characteristics. The proposed approach gives more suitable tools on the effectiveness evaluation of hybridized microgrid, combining a Heavy Fuel Oil (HFO) thermal power station with photovoltaic generator powering mine activities in the Sahelian area. The authors provide key analyses and improvement factors by seasonal behavioral modelling (SBM) of the fuel consumption of the gensets related to the overall irradiance dynamics of the PV array. Several years of data analysis results have been integrated for sharper considerations on the transient interactions impact of the PV/Diesel Hybrid Power Plant operation. The results of simulations carried out using the proposed new models, including the case of an extended system with storage unit, have been used to evaluate the levelized cost of energy, and to discuss competitiveness. This very relevant approach provides additional knowledge for designers and energetic effectiveness analysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».