Growing International Operations: Multiple Deployments of Multiple Hydrokinetic Power Systems in 2023
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this paper is to outline how technical validation of marine hydrokinetic devices is achieved through multiple in-water demonstration projects. The importance of these projects in accelerating the commercialization of the technology by increasing market awareness and adoption is also presented. This paper will outline how a suite of power systems using the same core technology, based around a patented cross-flow hydrokinetic turbine, has been developed to generate power in both river and tidal environments. A pathway advancing the design and testing five generations of turbine technology through fourteen system deployments has been followed, successfully facilitating progress to multiple parallel deployments in an 18 month period across 2022-23. The paper will demonstrate how these projects are being delivered, combining internal engineering, development and operational expertise with partnerships with communities, research organisations, regulators and suppliers. Structured innovation processes for optimizing and advancing novel systems and components are also discussed. The paper outlines the installation and operation of a new hydrokinetic turbine device in Manitoba, Canada, next-generation river turbine units in Millinocket, Maine, and a single turbine tidal energy test system in Eastport, Maine. These are joining an ongoing deployment at Igiugig, Alaska which is demonstrating the performance and survivability of these systems in challenging conditions and proving the model of providing baseload renewable power to remote communities using hydrokinetic turbines. The lessons learned from these projects are described in detail. The success of these demonstration projects will be shown to unlock the growth of the installed hydrokinetic device capacity by up to nine devices in eight locations on multiple continents and countries over the next 12 to 18 months. The paper will outline how management of parallel device deployments has enabled technology developers to significantly enhance their supply chain capacity, increase the volume of devices that can be manufactured and installed, and reduce unit costs as the project pipeline grows. The paper will detail industry-leading approaches to supply chain strategy; project opportunity validation and advancement; regulatory and operations timeline implementation; and community engagement. This will provide insight into approaches that can be replicated across the wider marine energy sector. Deployed devices also enable pilot demonstrations of new market applications for the power produced. Use cases such as point of generation EV charging, decarbonization of onshore industrial facilities, and electrofuels production are outlined.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».