Technoeconomic Analysis and Optimization of Hybrid Solar-Wind-Hydrodiesel Renewable Energy Systems Using Two Dispatch Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable generation is impacted by the adoption of renewable energy, the growth of energy markets, and economic strategies. This paper offers a sustainable strategy and a technoeconomic analysis of off-grid hybrid energy systems (HES) in remote islands of Iran, including Lavan, Larak, and Failaka, utilizing PV module, wind turbine, and hydrokinetic turbines. Hourly wind speed, solar irradiation, and hydrovelocity have been implemented under load following (LF) and cycle charging (CC) dispatch strategies in order to ascertain the most appropriate systems. Lavan Island achieves the winning HES with a CC dispatch strategy, which consists of 3 hydroelectric turbines, 1 wind turbine, 349 kW of solar power, 150 kW of generator power, 316 kWh of batteries, and 287 kW of the converter. This ideal HES, which generates a consistent generation profile and reasonable net present cost (NPC) and cost of energy (COE) of M0.160$ and $0.013 kWh, respectively, can be practically attained in these areas. LF-controlled optimal solutions use less fuel than CC-based ones, leading to a higher share of renewable energy. Compared to Larak and Lavan, the CC- and LF-controlled options on Failaka Island generate cleaner electricity with emissions that are 57% and 44% lower. Regarding the ability to recoup the project’s initial investment costs, long-term energy production would be more financially viable than short-term. Short-term projects with higher financial uncertainty due to the salvage cost should use the CC method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».