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Enregistrement W4361302094 · doi:10.18280/jesa.560104

Modeling, Optimization, and Techno-Economic Assessment of a Hybrid System Composed of Photovoltaic-Wind-Fuel Cell and Battery Bank

2023· article· en· W4361302094 sur OpenAlexvenueno aff
Kamilia Boucenna, Toufik Sebbagh, Nedjem-Eddine Benchouia

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemBattery (electricity)Fuel cellsWind powerAutomotive engineeringEnvironmental scienceElectrical engineeringEngineeringComputer sciencePower (physics)Chemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decentralized electricity production from renewable energy sources offers greater security of supply to consumers while respecting the environment.However, the random nature of these sources requires us to establish rules for the sizing and use of these systems in order to make the best use of them.Hybrid renewable energy sources can effectively meet the electric energy needs of the University of Skikda's various structures.This study examines the financial viability of a hybrid renewable-based system that is off the grid and proposed to supply several campuses of the University of Skikda in Algeria with the electricity they need.In order to achieve this, HOMER software is used to optimize and simulate the system under consideration.The results obtained recommend using a system made up of a wind turbine, solar panels, a battery bank, and a fuel cell that can produce electricity at a levelized cost of 0.193 €/kWh.

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)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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