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Enregistrement W4377099604 · doi:10.1149/11106.0785ecst

Energy Transition Scenarios in Off-grid Communities using SOFC-CHP/Battery Hybrid Systems

2023· article· en· W4377099604 sur OpenAlexaff
Laura Nousch, Marie-Lise Tremblay, Simon Besner, Guillaume Jeanmonod, Mathias Hartmann, Daniela Herold, Martin Simoneau, A. Michaelis

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricityBattery (electricity)Automotive engineeringEnvironmental scienceWork (physics)Stand-alone power systemElectricity generationDiesel fuelWaste heatProcess engineeringHeat generationDistributed generationWaste managementPower (physics)EngineeringElectrical engineeringRenewable energyMechanical engineeringHeat exchangerThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, off-grid communities rely mainly on diesel gensets with limited electrical efficiency and diesel furnaces for electricity and heat generation, respectively. The CO 2 emissions associated with this electricity production can be reduced by improving the electrical efficiency of the system thus reducing the fuel consumption. Additionally, waste heat from the electricity production can be recovered for heating thus creating a combined heat and power system. In this work, a solid oxide fuel cell combined heat and power system hybridized to a battery was proposed for this purpose. Simulation of the annual electricity and heat production were performed using real temporal electrical demand data. Results showed that a reduction of up to 36 % in primary energy consumption can be reached compared with the current situation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,183 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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