Reduction of greenhouse gas emissions via flexible operation of cross‐sector integrated energy systems under uncertainties in demand, fuel prices, and solar irradiation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work investigates how the flexible operation of the light industrial plants integrated in a cross‐sector energy cluster with community energy systems can achieve further greenhouse gas (GHG) reductions under uncertainties associated with natural gas prices, solar irradiation, as well as heating, cooling, and electricity demand. The optimal flexible operation and design of a cross‐sector integrated cluster comprising a bakery plant, a brewery, a confectionery plant, a residential building, and a supermarket under uncertainties are compared to the operation and design of systems without uncertainties. When uncertainties are considered, the overall GHG emissions of the integrated system with steady industrial production rates for all uncertainty scenarios are over 4% higher than the integrated system in the deterministic scenario (a single scenario). Flexible operation of the industrial plants, whereby production rates are varied throughout the day, contributes an additional 3% reduction in GHG emissions under uncertainties, where the GHG emissions are only 1% higher than the deterministic scenario. Additionally, the system with flexible production rates purchases over 14.3% less electricity from the grid and uses over 72.2% less natural gas for operating the backup boiler, which relies less on supplementary energy resources. This shows that optimally designed integrated systems with flexible industry production schedules are resilient to uncertainties in energy demands, daily weather fluctuations, and fuel prices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».